Добавить новость
Январь 2010 Февраль 2010 Март 2010 Апрель 2010 Май 2010
Июнь 2010
Июль 2010 Август 2010 Сентябрь 2010 Октябрь 2010 Ноябрь 2010 Декабрь 2010 Январь 2011 Февраль 2011 Март 2011 Апрель 2011 Май 2011 Июнь 2011 Июль 2011 Август 2011 Сентябрь 2011 Октябрь 2011 Ноябрь 2011 Декабрь 2011 Январь 2012 Февраль 2012 Март 2012 Апрель 2012 Май 2012 Июнь 2012 Июль 2012 Август 2012 Сентябрь 2012 Октябрь 2012 Ноябрь 2012 Декабрь 2012 Январь 2013 Февраль 2013 Март 2013 Апрель 2013 Май 2013 Июнь 2013 Июль 2013 Август 2013 Сентябрь 2013 Октябрь 2013 Ноябрь 2013 Декабрь 2013 Январь 2014 Февраль 2014 Март 2014 Апрель 2014 Май 2014 Июнь 2014 Июль 2014 Август 2014 Сентябрь 2014 Октябрь 2014 Ноябрь 2014 Декабрь 2014 Январь 2015 Февраль 2015 Март 2015 Апрель 2015 Май 2015 Июнь 2015 Июль 2015 Август 2015 Сентябрь 2015 Октябрь 2015 Ноябрь 2015 Декабрь 2015 Январь 2016 Февраль 2016 Март 2016 Апрель 2016 Май 2016 Июнь 2016 Июль 2016 Август 2016 Сентябрь 2016 Октябрь 2016 Ноябрь 2016 Декабрь 2016 Январь 2017 Февраль 2017 Март 2017 Апрель 2017
Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017 Сентябрь 2017 Октябрь 2017 Ноябрь 2017 Декабрь 2017 Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018 Апрель 2018 Май 2018 Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019 Февраль 2019 Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020 Февраль 2020 Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024 Июнь 2024 Июль 2024 Август 2024 Сентябрь 2024 Октябрь 2024 Ноябрь 2024 Декабрь 2024 Январь 2025 Февраль 2025 Март 2025 Апрель 2025 Май 2025 Июнь 2025 Июль 2025 Август 2025 Сентябрь 2025 Октябрь 2025 Ноябрь 2025 Декабрь 2025 Январь 2026 Февраль 2026 Март 2026 Апрель 2026 Май 2026
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
11
12 13 14 15
16
17
18 19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Интернет |

Премия InfoWorld «Технология года — 2025»: Управление данными: базы данных

10

ИТ-отрасль проходит через революцию под влиянием двух доминирующих трендов: повсеместного внедрения генеративного ИИ и AI-агентов, меняющих разработку, и эволюции управления данными в сторону унифицированных платформ, открытых форматов и потоковой обработки. Вместе эти силы создают эпоху тотальной автоматизации и усиленного контроля, находя новый баланс между скоростью и управляемостью.

Самые прорывные решения отмечает премия «Технология года» (Technology of the Year Awards) от InfoWorld. Она выделяет лучшие продукты в области ИИ, облаков, аналитики и DevOps. В 2025 году в номинации «Управление данными: базы данных» победу одержали продукты, которые демонстрируют глубокую интеграцию искусственного интеллекта для автономной оптимизации, поддерживают гибридные транзакционно-аналитические обработки (HTAP) в реальном времени и предлагают унифицированный доступ к данным в любом формате — от структурированных таблиц до векторов для AI-моделей. Эти решения не просто хранят информацию, а превращают её в стратегический актив, обеспечивая беспрецедентную производительность, масштабируемость и простоту управления в гибридных и мультиоблачных средах.

Управление данными: базы данных — победители и финалисты

  • Qdrant, Qdrant — победитель
  • Couchbase Capella, Couchbase — финалист
  • EDB PostgresAI, EnterpriseDB — финалист
  • Percona Everest, Percona — финалист

Qdrant от Qdrant — победитель

Qdrant — это высокопроизводительная векторная база данных с открытым исходным кодом, написанная на языке Rust для обеспечения максимальной скорости, безопасности памяти и масштабируемости. Она предназначена для работы с векторизированными представлениями данных (эмбеддингами), что позволяет осуществлять поиск не по точному совпадению, а по смысловой близости объектов.

Эта технология лежит в основе современных AI-приложений, таких как интеллектуальный семантический поиск, чат-боты с долгосрочной памятью, системы рекомендаций и RAG (Retrieval-Augmented Generation). Qdrant предоставляет готовый к промышленному использованию сервис с удобным API для хранения, поиска и управления векторами, обогащенными метаданными.

Основной единицей данных в Qdrant является Точка (Point), которая содержит уникальный идентификатор, сам вектор (числовой массив, представляющий смысл объекта) и полезную нагрузку (Payload) — дополнительные метаданные в формате JSON (например, категория, цена, теги). Точки организуются в Коллекции (Collections), аналогичные таблицам в реляционных базах данных, где задаются размер векторов и метрика сравнения (например, косинусное сходство).Одна из самых мощных возможностей — гибридный поиск (Hybrid Search), который объединяет преимущества векторного поиска по смыслу и традиционного полнотекстового поиска по ключевым словам (например, с использованием алгоритма BM25).

Это позволяет находить наиболее релевантные результаты даже по сложным запросам. Для точного контроля выборки данных Qdrant предлагает развитую фильтрацию (Filtering) по полезной нагрузке, позволяя, например, искать «похожие товары, но только из определённой категории и в указанном ценовом диапазоне».

Qdrant создан для работы в современных AI-системах. В 2025 году разработка платформы была сосредоточена на четырёх ключевых направлениях:

  • Расширенный поиск: Внедрение таких функций, как повторное ранжирование (Reranking), фильтрация с полнотекстовым поиском и алгоритм ACORN, обеспечивает высокое качество поиска, особенно для AI-агентов.
  • Оптимизация производительности: Технологии вроде GPU-ускоренного индексирования и усовершенствованного квантования (включая 1.5-битное) позволяют ускорить обработку в десятки раз и значительно сократить использование памяти.
  • Корпоративное масштабирование: Добавление поддержки многопользовательского режима (Tiered Multitenancy), единого входа (SSO) и ролевого управления доступом (RBAC) делает платформу пригодной для использования в крупных организациях.
  • Гибкость развёртывания: Qdrant можно развернуть где угодно — от публичного облака (Qdrant Cloud) до гибридных сред и даже на периферийных устройствах (Qdrant Edge), предлагая единый API для всех вариантов.

Платформа находит применение в разнообразных сценариях: от поисковых систем нового поколения и RAG (Retrieval-Augmented Generation) до AI-агентов и персонализированных рекомендаций. Qdrant используют такие компании, как Tripadvisor (для AI-планировщика путешествий), OpenTable (для AI-консьержа) и HubSpot (для интеллектуального ассистента)

Мнение судей: «Qdrant — это мощный, технически продвинутый продукт, который выделяется на фоне высококонкурентных векторных баз данных. Благодаря глубокой поддержке агентского ИИ, мультимодального поиска и развертывания в масштабах предприятия он становится базовым инструментом эпохи ИИ».

Couchbase Capella от Couchbase — финалист

Couchbase Capella — это полностью управляемая облачная платформа баз данных как услуга (DBaaS), созданная для быстрого создания и работы современных, высокомасштабируемых приложений . Она объединяет в единой платформе возможности операционной базы данных, векторного и полнотекстового поиска, а также аналитики в реальном времени, что позволяет разработчикам работать с разнообразными рабочими нагрузками, не прибегая к нескольким разрозненным системам .

Capella предлагает три основных продукта в рамках единого предложения.Capella Operational — это ядро платформы, современная операционная NoSQL-база данных. Она поддерживает гибкую JSON-документную модель, SQL-подобный язык запросов SQL++, распределённые ACID-транзакции и обеспечивает работу с данными с задержкой в миллисекунды . Capella Analytics — это аналитическая база данных, работающая в реальном времени (RT-OLAP). Она позволяет выполнять сложные аналитические запросы непосредственно к операционным данным без необходимости их извлечения, преобразования и загрузки . Capella AI Services — это набор полностью управляемых инструментов для создания приложений с искусственным интеллектом, таких как системы с извлечением и дополнением генерируемых ответов (RAG) и AI-агенты, включая поддержку векторного поиска в масштабе миллиардов записей .

Особенности и возможности:

  • Скорость и гибкость: Платформа построена на архитектуре, которая обеспечивает миллисекундное время отклика даже при экстремальных нагрузках. Поддержка стандартного SQL (через диалект SQL++) и более десятка SDK на разных языках программирования делает разработку быстрой и привычной .
  • Управление и масштабирование: Capella автоматизирует настройку, масштабирование, мониторинг, резервное копирование и обновления, что позволяет командам сосредоточиться на разработке приложений. Система автоматически масштабируется и обеспечивает высокую доступность благодаря распределению по глобальным регионам и зонам доступности (AWS, Azure, GCP) .
  • Безопасность и соответствие: Платформа предоставляет сквозное шифрование данных, расширенное управление доступом на основе ролей (RBAC), поддержку ключей, управляемых клиентом (CMEK), и соответствует строгим стандартам, включая SOC 2, HIPAA, GDPR и PCI DSS .
  • Широкая экосистема: Capella легко интегрируется в современные технологические стеки. Она предлагает нативные коннекторы для Apache Kafka, Apache Spark, Elasticsearch, а также плагины для популярных AI-фреймворков, таких как LangChain и LlamaIndex.

Couchbase Capella идеально подходит для средних и крупных предприятий, которые создают приложения, требующие высокой производительности, масштабируемости и работы с данными в реальном времени. Её используют для самых разных сценариев, включая :

  • Современные транзакционные приложения (электронная коммерция, финансовые услуги).
  • Персонализированные рекомендации и каталоги с мощным поиском.
  • AI-приложения на основе генеративного ИИ, включая интеллектуальные чат-боты и системы RAG.
  • Аналитика в реальном времени и операционная бизнес-аналитика.
  • Мобильные и IoT-приложения, которые могут работать в офлайн-режиме с последующей синхронизацией данных.

Платформа предлагает несколько тарифных планов, начиная с бесплатного уровня для прототипирования, что позволяет легко начать работу и оценить её возможности.

EDB PostgresAI от EnterpriseDB — финалист

EDB Postgres AI — это комплексная суверенная платформа для данных и искусственного интеллекта, построенная на основе PostgreSQL. Её основная цель — объединить транзакционные, аналитические и ИИ-рабочие нагрузки в едином решении, предоставляя организациям полный контроль над своими данными (суверенитет данных) при внедрении AI.

Платформа выходит далеко за рамки традиционной базы данных, предлагая набор интегрированных компонентов. EDB Postgres AI Database служит универсальным хранилищем, поддерживающим реляционные, документные, векторные и другие модели данных для гибридных транзакционно-аналитических обработок (HTAP). Для аналитики в реальном времени платформа включает возможности Lakehouse, позволяя выполнять сложные запросы к операционным данным, используя открытые форматы, такие как Apache Iceberg.

Для создания приложений на основе генеративного ИИ платформа предлагает встроенную AI Factory и поддержку векторного поиска через расширение pgvector. Это позволяет разработчикам быстро создавать чат-боты, системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) и другие AI-приложения, используя знакомый SQL-синтаксис. Кроме того, платформа помогает модернизировать унаследованные системы благодаря режиму совместимости с Oracle и AI-инструменту Oracle Migration Copilot для упрощения переноса приложений.

Внедрение EDB Postgres AI приносит измеримые бизнес-результаты. Компания заявляет о возможности ускорения вывода GenAI-приложений в производство в 3 раза и повышения общей производительности команд до 30%. Платформа помогает сократить совокупную стоимость владения (TCO) по сравнению с использованием разрозненных специализированных баз данных. Высокая доступность до 99.999% обеспечивает бесперебойную работу критически важных приложений.

Одной из отличительных черт платформы является гибкость её развертывания. EDB Postgres AI можно запустить как полностью управляемый облачный сервис (DBaaS), установить как программное обеспечение в приватном облаке или on-premise, а также развернуть на готовом физическом устройстве (аппаратном комплексе) в рамках концепции суверенного ИИ.

Таким образом, EDB Postgres AI позиционируется как стратегическая платформа для средних и крупных предприятий, которые стремятся безопасно и эффективно использовать свои данные для внедрения искусственного интеллекта, не попадая в зависимость от публичных облачных API и сохраняя полный контроль над своей ИТ-инфраструктурой.

Percona Everest от Percona — финалист

Percona Everest — это облачная платформа с открытым исходным кодом для развертывания и управления базами данных на Kubernetes. Она позволяет создавать и контролировать кластеры баз данных через веб-интерфейс или API, предоставляя функции, аналогичные облачным Database-as-a-Service (DBaaS), но без привязки к конкретному вендору. Цель платформы — вернуть организациям полный контроль над конфигурацией, доступом к данным и затратами, позволяя развертывать её в любой инфраструктуре: публичном или частном облаке, on-premises или в гибридной среде.

Возможности и особенности платформы:

  • Поддержка нескольких СУБД: Платформа позволяет управлять кластерами популярных открытых баз данных: MySQL (включая Percona XtraDB Cluster), PostgreSQL и MongoDB. Планируется добавление поддержки Valkey (форк Redis) и ClickHouse.
  • Автоматизация жизненного цикла: С помощью Everest можно в несколько кликов создавать и удалять кластеры, выполнять горизонтальное и вертикальное масштабирование, а также настраивать резервное копирование по расписанию.
  • Надёжность и восстановление: Платформа включает инструменты для аварийного восстановления, такие как создание новых кластеров из резервных копий и восстановление на определённый момент времени (Point-in-time Recovery, PITR). Также существует техническая возможность импортировать внешние резервные копии, хранящиеся, например, в Amazon S3.
  • Интеграция и мониторинг: Everest поддерживает интеграцию с Percona Monitoring and Management (PMM) для сбора метрик производительности и анализа запросов. Для корпоративных сценариев доступна интеграция единого входа (SSO) и поддержка многопользовательского режима.

Percona Everest развертывается в вашем Kubernetes-кластере с помощью CLI-утилиты everestctl. Её архитектура построена на операторах Kubernetes для каждой поддерживаемой СУБД, которые управляют развертыванием и работой кластеров. Интерфейс позволяет гибко настраивать конфигурации, выбирать классы хранения (StorageClass) и управлять пространствами имён.

Главная ценность Percona Everest для бизнеса — это избавление от вендорской привязки (lock-in) и снижение затрат по сравнению с публичными DBaaS-сервисами. Платформа даёт командам разработчиков и DevOps возможность самообслуживания, ускоряя процесс поставки приложений, при этом позволяя администраторам сохранять централизованный контроль и обеспечивать безопасность. Как ПО с открытым исходным кодом (лицензия Apache 2.0), Everest является бесплатным, а Percona монетизирует свою экспертизу через платную поддержку, консалтинг и управляемые услуги.

ПРЕМИЯ INFOWORLD «ТЕХНОЛОГИЯ ГОДА — 2025»: ОБЛАЧНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Сообщение Премия InfoWorld «Технология года — 2025»: Управление данными: базы данных появились сначала на DGL.RU - Цифровой мир: новости, тесты, обзоры телефонов, планшетов, ноутбуков.

Ria.city

Читайте также

Блоги |

Развитие учреждений культуры в регионах России

Блоги |

Каждый шестой россиянин регулярно тратит часть зарплаты из-за забытых подписок

Блоги |

Подарки из Сургута согрели маленьких нижневартовцев

Новости России
Moscow.media

News24.pro и Life24.pro — таблоиды популярных новостей за 24 часа, сформированных по темам с ежеминутным обновлением. Все самостоятельные публикации на наших ресурсах бесплатны для авторов Ньюс24.про и Ньюс-Лайф.ру.

Разместить свою новость локально в любом городе по любой тематике (и даже, на любом языке мира) можно ежесекундно с мгновенной публикацией самостоятельно — здесь.