ML in SQL
В современном анализе данных модели машинного обучения используется так же часто, как и базы данных. Такие гиганты, как Google и Amazon их уже совместили. Не отстаёт Microsoft и Yandex. Не пора ли внедрить модель машинного обучения в PostgreSQL?
В докладе кратко изложено, в чем заключается машинное обучение, показаны примеры использования машинного обучения у ведущих игроков рынка, ну и показан прототип, как это может быть в PostgreSQL.
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
45 мин
Дмитрий Васильев Postgres Professional DBAУправление учетными записями в PostgreSQL в условиях микросервисов
В докладе расскажу о том, как можно организовать управление учетными записями в условиях микросервисов: организация ролевой модели, аутентификация через SSO и межсервисная аутенфикация.
-
45 минААнтон Дорошкевич ИнфоСофт руководитель ИТ
Виды бэкапов и ареалы их обитания
Резервное копирование до сих пор является камнем преткновения при переходе на PostgreSQL с других СУБД. Размер этого камня напрямую зависит от багажа опыта и знаний о видах резервного копирования в PostgreSQL. В докладе расскажу про различные виды бэкапов, про их плюсы минусы и сценарии использования каждого вида.
-
22 мин
Артем Сергиенко Postgres Professional ИнженерХарденинг кластерного ПО
Hardening — процесс усиления защищенности системы с целью снижения рисков от возможных угроз. В своем докладе, я расскажу как защитить служебные кластерные коммуникации с помощью TLS соединений, во избежание случайного или несанкционированного доступа к хранилищам ETCD и REST API Patroni.
-
22 мин
Мансур Галиев Maxim technology Ведущий инженер-программистpgCodeKeeper - инструмент для легкой работы с PostgreSQL
Расскажем о созданном нами инструменте, который отслеживает изменения в БД и создаёт скрипты миграций выбранных объектов как в интерактивном, так и в автоматическом режиме.