Злоумышленники собирают зашифрованные данные уже сегодня в расчете на то, что будущие квантовые компьютеры смогут взломать защищающие их алгоритмы.
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?
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.
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».
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.