Распределённый граф Netflix, точный COUNT(DISTINCT) на миллиардах событий, дефицит энергии для дата-центров и инфраструктура для AI-агентов. В свежем дайджесте собрали 6 материалов про архитектуру, данные, сети и AI-инфраструктуру.
1️⃣ Как и почему Netflix построил распределённый граф реального времени.
Netflix рассказывает об архитектуре новой графовой БД для работы со сложными связями между контентом и пользователями. Разбирают низкую задержку запросов, распределённую среду и консистентность на большом масштабе.
2️⃣ Масштабирование точного COUNT(DISTINCT) для высококардинальных метрик.
Инженеры Uber показывают, как получать точный подсчёт уникальных значений в распределённых пайплайнах без приближённых алгоритмов и сохранять производительность при обработке миллиардов событий.
3️⃣ Кризис дата-центров: общественное сопротивление и дефицит энергии.
Анализ проблем строительства новых ЦОД в США из-за высокого потребления ресурсов системами AI.
Компании вынуждены пересматривать стратегии охлаждения и энергоснабжения, переходя к более
экологичным и эффективным решениям.
4️⃣ Эволюция SASE и SSE в 2026 году: взгляд Cloudflare.
Как глобальные edge-сети меняют подход к корпоративному доступу и сетевой безопасности. Речь о переносе функций доступа и защиты ближе к пользователю, снижении задержек и упрощении сетевой топологии.
5️⃣ Агентские платежи: как AI-агенты будут совершать покупки.
Stripe показывает технический стек для автономных транзакций AI-агентов. Авторизация, безопасность и доверенная среда для платежей без прямого участия человека.
6️⃣ TencentDB-Agent-Memory: хаб памяти для AI-агентов.
Tencent Cloud представила инфраструктурное решение для хранения навыков, графов кода и контекста диалогов. Такой слой памяти нужен агентам, которым важно сохранять контекст между взаимодействиями и работать стабильнее.
Пусть ваш сегодняшний рабочий день закончится чуть раньше, а выходные останутся выходными 🙌
2August 14, 2026 1.5K 7
