«Открытые системы. СУБД» выпуск №03, 2026 содержание

Дмитрий Волков

Anthropic и OpenAI осветили корпорациям путь, которые уверовали, что теперь-то все будет по-другому, хотя до эпохи ИИ мало кто задумывался об эффективности бизнес-процессов, да это и неважно – ведь теперь достаточно запустить рой ИИ-агентов для построения "эффективных" процессов.

Станислав Макаров

Дмитрий Волков

ИИ перестал быть бантиком, который можно было привесить к любой системе, чтобы не отставать от моды, а стал одним из факторов стратегии компаний. И «виной» этому – единый протокол взаимодействия ИИ-моделей с разнообразными информационными системами.

Алексей Арустамов

Несмотря на стремительный рост инвестиций в технологии искусственного интеллекта и широкое распространение больших языковых моделей, реальная эффективность соответствующих проектов невысока. Интеграция аналитических систем с LLM через протокол Model Context Protocol может изменить ситуацию за счет предоставления моделям актуальных достоверных данных, детерминированной бизнес-логики и стандартизированных механизмов взаимодействия с корпоративными информационными системами.

Татьяна Сеземина

Model Context Protocol претендует на роль стандарта для подключения ИИ-агентов к корпоративным данным и инструментам. Однако по мере перехода от пилотов к промышленной эксплуатации неуклонно растет число агентов, инструментов и связей между ними, и когда счет идет уже на десятки и сотни, то для каждой связки «агент — сервер» приходится отдельно настраивать подключение, авторизацию, синхронизацию и журналирование. Отдельно управлять каждым сервером невозможно, и нужен новый класс решений – MCP-шлюз.

Владимир Быков

Протокол для взаимодействия больших языковых моделей с внешним миром кардинально меняет классические подходы к построению и интеграции корпоративных ИТ-инфраструктур. В MCP предложено элегантное универсальное решение для стандартизации межмашинного взаимодействия при посредничестве ИИ-агентов без ограничений на специфику объекта. Однако некоторые недостатки MCP сдерживают применение этого протокола. Имеются также принципиальные ограничения, основанные на самой природе ИИ-решений.

Алина Мальковская

Московский транспорт ежедневно генерирует огромные массивы данных: пассажиропоток, дорожная ситуация, телеметрия, данные транспортной инфраструктуры и городских сервисов. Ключевым аспектом становится скорость обработки данных, обеспечение их достоверности и возможности оперативного применения для повышения эффективности городской транспортной системы.

Алина Романовская

ИИ-агент способен выполнить работу некоторых сотрудников, но тогда и спрос с него должен быть таким же. Обычно вывести сотрудника на работу еще недостаточно — важно, чтобы он работал хорошо, а для этого есть испытательный срок, регулярная оценка и руководитель. У ИИ-агента вместо всего этого есть доля хороших ответов, полученная неизвестно как: компания запускает агента, получает показатель 76% и не знает, кто его считал и по каким правилам. Как должна быть устроена оценка качества агента в промышленной эксплуатации?

Дмитрий Ширшаков

В логистике цена задержки информации равна цене потерянного клиента. Если данные приходят с опозданием, то решения на местах принимаются вслепую, а ресурсы распределяются по наитию. Компания СДЭК – федеральный логистический оператор – построила платформу оперативной аналитики, работающую в режиме реального времени и позволяющую до нескольких минут сократить задержку от события до получения отчета.

Тимофей Пенской

Ежедневно транспортная система Москвы генерирует миллионы цифровых событий: камеры, датчики, навигационные сервисы, системы мониторинга дорожной ситуации и городского транспорта формируют в реальном времени непрерывный поток данных. Однако ключевой вопрос сегодня заключается не в объеме получаемых сведений, а в скорости и точности их интерпретации. В Транспортном комплексе города эту задачу помогает решать Единый центр BI, важный элемент работы которого – аналитические дашборды. Как проектировать дашборды, способные стать эффективным инструментом управления транспортной системой Москвы?

Дмитрий Дмитренко

Высокий спрос на корпоративную ИИ-инфраструктуру вынуждает технические команды быстро принимать решения о включении компонентов Open Source, что увеличивает структурные риски. Несмотря на то, что программный компонент с лицензией Apache 2.0 может быть технически зрелым, со временем обладатель авторских прав на него может сменить лицензию, перенести ключевые функции в платный облачный продукт. Для команды разработчиков – это досадная неприятность, но для ИТ-директора – управленческий провал. Можно ли нивелировать структурный риск?

Михаил Крихели

Качество управления сегодня определяется уже не количеством цифровых панелей, отчетов и аналитических моделей. Главный вопрос заключается в другом – способна ли организация или государство заранее увидеть, где привычная картина начинает терять устойчивость и к каким последствиям это может привести до того, как риск превратится в кризис. Пока же нередко возникает ситуация, когда данные есть, а предвидения нет.

Николай Смирнов

Для повышения эффективности и упрощения процессов управления ценностью клиентов в торговой сети «Лента» внедрена система оптимизации маркетинговых предложений, позволяющая получить больше выручки при меньших затратах. Ретейл меняет логику клиентского маркетинга.

Анастасия Милованова

Егор Денисов

C ростом популярности систем семантического поиска актуальным становится проблема выбора СУБД для хранения векторов – перечень кандидатов постоянно растет. Что выбрать под конкретную задачу: современную специализированную векторную СУБД или проверенную временем реляционную СУБД со специализированным расширением? На примере базы организационно–правовых документов НИУ ВШЭ предлагается стенд, позволяющий выполнять сравнительный анализ ведущих векторных и реляционных решений.