Hugging Face inference выбор для агентных систем
Hugging Face inference как fallback для агентных систем: hosted vs local, trade-offs, архитектура и запуск через llama.cpp.
Mid-path анализ сети через A/B сравнение маршрутов
Mid-path анализ сети через A/B сравнение выявляет узкие места interconnection, скрытые за классическими метриками latency и throughput.
Edge error handling без данных о сбое
Edge error handling: почему сбои CDN без логов блокируют диагностику и как выстроить observability для анализа таких инцидентов
OpenShift Virtualization 4.21 усиливает управление VM
OpenShift Virtualization 4.21: как упростить управление виртуальными машинами и снизить сложность в гибридном облаке
Трейсинг в actor-модели без деградации через Envelope
В actor-системах нет встроенного канала для trace context. Discord решил это без смены архитектуры и без остановки продакшена.
Distributed inference simulation без расхождений
Distributed inference simulation с Uniference: как DES устраняет разрыв между моделированием и деплоем AI систем.
PostgreSQL уходит от MD5: почему схема аутентификации меняется
MD5 долго оставался стандартом для аутентификации в PostgreSQL. Но накопленные ограничения привели к планомерному отказу и переходу к более устойчивой модели.
Latency-aware proxy против DNS: как выровнять S3 нагрузку
DNS round-robin перестаёт работать под нагрузкой, когда клиенты начинают кэшировать ответы. Agoda столкнулась с этим на уровне объектного хранилища и вынесла балансировку в отдельный слой.
ThecoreGrid Radar: автономные AI-инженеры, streaming-first data и сдвиг к platform ownership
Новый выпуск ThecoreGrid Radar: дайджест архитектурных инсайтов недели. Технологический сдвиг в сторону автономных AI-инженеров позволяет полностью автоматизировать кодинг, эксперименты с ML и обеспечение безопасности кода.
Утечка через CMS и новый класс моделей: как Anthropic столкнулась с двойным риском
Черновые материалы о новом AI-моделе оказались в публичном доступе из-за ошибки конфигурации CMS. Инцидент одновременно подсветил две вещи: хрупкость контентных пайплайнов и рост рисков от самих моделей.