«Открытые системы. СУБД» выпуск №02, 2026 содержание

Дмитрий Волков

Не имея ничего против ИИ, не надо забывать про здравый смысл как основу всего, что происходит в компаниях и в обществе, чтобы хотя бы изредка к нему обращаться. А пока мы фактически мчимся по шоссе со скоростью 200 км в час на автономном автомобиле без ремней безопасности и фар. Посмотрим, куда приедем, правда, как бы не оказалось, что ИИ станет последним открытием человечества.

Леонид Шумский

По мере роста бизнеса оказывается, что еще совсем недавно отлично работавшая аналитическая платформа становится узким местом. Почему? Всему виной — архитектура, а именно: централизованная модель данных, которая при масштабировании из инструмента превращается в препятствие. Как перейти к децентрализованному подходу на базе LakeHouse, сохранить целостность системы, не воспроизвести старые проблемы в новой обертке и не породить новые «силосные ямы».

Владимир Громов

Даниил Казаков

Ростислав Даньков

Когда монолит распадается на микросервисы, привычные способы управления данными перестают работать: проверки в хранилище «ловят» дефекты слишком поздно, договариваться с каждым источником вручную — нереально, а понимание семантики данных расходится между командами быстрее, чем ее успевают согласовывать. Точечных улучшений уже недостаточно — нужен новый подход. Почему старые методы больше не работают и как в ВТБ научили данные «жить» в движении?

Марианна Данилина

Искусственный интеллект стал повседневным инструментом финтеха – крупнейшие банки внедряют его в кредитный скоринг, клиентский сервис и антифрод, а ИТ-команды – в разработку и тестирование. Однако вместе с ростом продуктивности растет и риск снижения когнитивной нагрузки на человека и, как следствие, эрозии его мыслительных навыков.

Александр Огуречников

Технические руководители часто не замечают, что именно от ИИ-агента зависит работоспособность системной оболочки, а значит рискуют впустую потратить средства. Данный вывод вытекает из анализа корпуса сессионных логов работы реальных терминальных ИИ-агентов – более половины вызовов агента приходится на команды системной оболочки, а не на правку файлов, что меняет саму логику закупки и влияет на весь состав инвестиций при внедрении ИИ: первична готовность инфраструктуры, а не обучение промпт-инжинирингу.

Алексей Гусев

Внедрение любого ИИ-решение сразу вызывает вопрос о рисках информационной безопасности, и наоборот – как только внедряются какие-либо средства ИБ, то сразу требуется предусмотреть их защиту от быстро совершенствующихся средств ИИ. На что бизнесу надо в первую очередь потратить ресурсы: на развитие ИИ или на выстраивание защиты для минимизации рисков нарастающих атак?

Виталий Когтев

Большое число провальных пилотных проектов внедрения ИИ-агентов породило сомнения в эффективности их интеграции в корпоративные бизнес-процессы. Однако имеются два инструмента, помогающие пройти путь от «галлюцинаций языковой модели» до целевого «точно оперировать» и «безошибочно выполнять»: каталог данных и семантический слой.

Анатолий Белайчук

Илья Томорадзе

Моделирование бизнес-процессов включает моделирование внутреннего устройства процессов и процессной архитектуры. Для первой задачи BPMN 2.0 – стандарт де-юре и де-факто, однако для моделирования процессной архитектуры удовлетворительных нотаций нет. [Аннотация] Моделирование бизнес-процессов включает в себя моделирование внутреннего устройства процессов и моделирование процессной архитектуры начиная с карты процессов верхнего уровня. И если для первой задачи выбор нотации очевиден – BPMN 2.0, то в случае второй – нет. Все существующие нотации моделирования процессной архитектуры обладают существенными недостатками и ограничениями. Требуется новая нотация моделирования процессной архитектуры.

Александр Зевайкин

Константин Селезнев

Современные темпы роста объемов данных все более усложняют задачу замены СУБД в работающей промышленной системе, поэтому уже на этапе проектирования новых конфигураций необходимо учитывать не только текущие возможности предполагаемой базы, но и ее будущее развитие. Это касается всех без исключения характеристик, включая надежность и информационную безопасность. Yandex Database изначально была спроектирована с учетом этих реалий.

Анна Ерманок

Для пользователей критических информационных инфраструктур важно, кто контролирует жизненный цикл конкретной поставки, как закрываются уязвимости и какими средствами ограничивается власть привилегированного администратора. Если на эти вопросы нет инженерного ответа, то сама по себе открытость исходного кода безопасность не гарантирует. Как современные СУБД для КИИ защищают данные от внешних и внутренних угроз и как это реализовано в СУБД Picodata.

Николай Голов

ИИ-агенты способны автономно решать поставленные задачи, подстраиваясь под текущее окружение и используя доступные инструменты. Однако непосредственное подключение агентов к LLM часто оказывается затруднительно и несет риски утечки конфиденциальной информации. Платформа Tengri Data архитектурно решает эту проблему, превращая ИИ-агента из внешней надстройки в полноценного цифрового сотрудника.

Тарас Сорока

Фундаментальная проблема в проектировании бизнес-процессов, способная нивелировать не только усилия по цифровизации бизнеса, но и затраты на его развитие, – клиентское обслуживание. Во многих компаниях оно часто выстроено так, что получить услугу или приобрести товар клиент может не благодаря, а вопреки. Нельзя развивать бизнес, наблюдая его изнутри.

Павел Коротенко

Иван Трифонов

Сегодня имеется устойчивый разрыв между технологической возможностью создания цифровых двойников бизнес-процессов и реальной управленческой практикой. Оказывается, что 70% неудач связаны не с техническими ограничениями, а со зрелостью менеджмента – без перестройки ролей, процессов и культуры даже самая совершенная модель останется лишь цифровой тенью. Перейти из тени в свет поможет трехуровневая архитектура с замкнутым контуром управления по обратной связи – «цифровой двойник как конвейер».

Алексей Бондяков

Андрей Кондратьев

Традиционные методы обновления цифровых платформ и репозиториев предполагают прямое вмешательство в основную базу данных с использованием деструктивных операций, несущих риски разрыва логических связей между объектами и сохранения следов эксплуатации критических уязвимостей. Требуются инструменты автоматизации установки системы в изолированном контуре с криптографической проверкой и очисткой документов от следов уязвимостей. Перенос научного репозитория на базе DSpace был выполнен с использованием именно такого инструмента.