Российский разработчик Postgres Professional объявил о выходе новой СУБД Postgres Pro AXE для аналитических и гибридных нагрузок, которая, как заявляется, позволит компаниям заместить зарубежные аналитические платформы, упростить ИТ-ландшафт и при этом снизить совокупную стоимость владения (TCO) компонентами для хранения и обработки аналитических данных.

После ухода с российского рынка ряда западных поставщиков СУБД и прекращения ими поддержки своих решений, включая Oracle Exadata и SAP HANA, отечественные компании столкнулись с усложнением IT-ландшафта и ростом затрат на его эксплуатацию из-за высокой фрагментации, использования разрозненных системам для транзакций и аналитики, проблем с наймом квалифицированных специалистов и т.д., говорит компания.

Как сообщает разработчик, Postgres Pro AXE предназначена для выполнения тяжелых аналитических запросов и может использоваться как в качестве аналитической СУБД рядом с уже имеющимися системами, так и в составе уже привычной в эксплуатации Postgres Pro Enterprise. В последнем случае AXE расширяет возможности основной системы аналитической функциональностью на существующих узлах.

Это позволяет не разворачивать лишние кластера и не нанимать дополнительный штат администраторов, с наймом которых сейчас наблюдаются проблемы, под узкие аналитические системы. Это также обеспечивает эффективный подход к организации ИТ-стека: уровень надёжности не снижается, но при этом устраняются дублирование инфраструктуры и кратный рост операционных затрат.

Источник изображения: Postgres Professiona

Согласно результатам внутренних испытаний на отраслевых бенчмарках ClickBench, TPC-H и TPC-DS, новое решение обеспечивает:

• ускорение сложных аналитических запросов — до 30 раз относительно стандартного PostgreSQL;
• превосходство по производительности — до 20 раз выше в сравнении с MPP-системами класса Greenplum;
• снижение потребности в вычислительных ресурсах — до 10 раз по сравнению с MPP-аналогами при сопоставимой нагрузке.

СУБД поддерживает работу с разными типами хранилищ: от локального сервера до сетевого файлового доступа и S3-хранилищ. Аналитические данные хранятся в формате Parquet, используемом для аналитики больших данных (Big Data) и систем класса Data Lake и Warehouse. Метаданные, определяющие эти данные, также фиксируются по открытой спецификации. В итоге это позволяет работать с любыми BI-инструментами, без привязки к одному поставщику.

В настоящее время решение тестируется в пилотном режиме в более чем в десяти организациях в промышленности, сферах финансов, ретейла и телекома. По итогам пилотов заказчики отметили упрощение аналитического контура, ускорение работы с данными и снижение нагрузки на команды эксплуатации. Ряд крупных российских компаний уже выбрал это решение для промышленной эксплуатации.

Компания отметила, что вывод Postgres Pro AXE на рынок является частью её долгосрочной стратегии по формированию в России полного импортонезависимого стека для работы с данными. До этого, в прошлом году компания представила платформу Tengri Data для работы со сверхбольшими массивами данных с разделением вычислений и хранения. С выходом нового решения продуктовый портфель компании покрывает весь спектр задач — от транзакционных систем до петабайтных аналитических озёр данных.

«Сбер» представил на ЦИПР-2026 новую разработку «СберТеха» — СУБД корпоративного уровня О.К.Е.А.Н., способную выдержать самые экстремальные нагрузки. «Теперь крупный бизнес может мигрировать с иностранной СУБД на российскую без потери производительности, даже если речь идёт о десятках терабайтов данных», — отметила компания.

В названии решения, как сообщается, заложены ключевые направления работы продукта: оптимизация объёмов хранения и совокупной стоимости владения (О), кластеризация и георезервирование (К), единый язык запросов SQL (Е), аналитика и транзакции в одной СУБД (А), а также надёжность и неограниченная масштабируемость (Н).

Благодаря поддержке СУБД О.К.Е.А.Н. гибридной нагрузки, что позволяет выполнять транзакции и аналитику данных одновременно, компании смогут упростить ИТ-инфраструктуру, сократив количество систем. Новая СУБД позиционируется как оптимальное решение для финтеха, промышленности, ретейла, телекома и логистики.

Источник изображений: «Сбер»

О.К.Е.А.Н. построена на открытом коде OceanBase — популярной корпоративной распределённая реляционной СУБД, совместимой с SQL и обеспечивающей хранение информации в виде связанных таблиц. Благодаря распределённой архитектуре О.К.Е.А.Н. обеспечивает горизонтальное масштабирование на сотни серверов без ограничений производительности.

Как сообщает разработчик, система соответствует всем корпоративным стандартам безопасности и требованиям по доступности к программным решениям финансового класса, гарантируя нулевую потерю данных и восстановление работы менее чем за 8 с.

О.К.Е.А.Н. работает на обычных серверах, не требует специального оборудования, масштабируется без остановок и изменений в коде приложений и эффективно сжимает данные, обеспечивая экономию площади до 70 %.

Поддержка СУБД ретроспективных запросов позволяет обращаться к таблицам и данным, возвращая их к любому историческому моменту без резервных копий. Все эти возможности позволяют свести к минимуму стоимость владения ИТ-инфраструктурой. О.К.Е.А.Н. поставляется с круглосуточной поддержкой и архитектурным консалтингом.

Веб-сайт некогда популярной реляционной СУБД dBASE прекратил работу. Сообщивший об этом ресурс The Register, отметил, что на момент недавней публикации в блоге Delphi Nightmares «dBASE: 1979–2026», в которой «оплакивалось» закрытие онлайн-магазина веб-сайта dBASE, он всё ещё работал по адресу store.dbase.com. Но после этого он исчез. «Можно сказать, что после 47 лет история dBASE закончилась», — отметил The Register.

dBASE начиналась как инструмент под названием JPLDIS, написанный для трёх компьютеров Univac 1108 Лаборатории реактивного движения NASA (Jet Propulsion Laboratory, JPL). Это была переписанная на FORTRAN версия более простого инструмента Tymshare RETRIEVE, начатая Джеком Хэтфилдом (Jack Hatfield) и завершённая Джебом Лонгом (Jeb Long). Затем К. Уэйн Ратлифф (C. Wayne Ratliff) переписал её на ассемблере Intel 8080 для PTSDOS на своём микрокомпьютере IMSAI 8080 и попытался продать под названием Vulcan — он разместил объявление в журнале BYTE, предлагая продукт за $50. Но, по его словам, эта идея не имела успеха.

После этого серийный предприниматель Эд Тейт (Ed Tate) нанял его и лицензировал Vulcan. Тейт основал новую компанию под названием Ashton-Tate и переименовал СУБД в dBASE II, чтобы придать ей более солидное звучание и оправдать повышение цены. Компания предлагала версию для CP/M как готовое ПО. Основатель Autodesk Джон Уокер (John Walker) в 1982 году отметил, что решение «продавалось как горячие пирожки по $800/шт.».

Источник изображения: MIKE STOLL / Unsplash

В том же году версия dBASE II для ПК стала одним из первых коммерческих бизнес-приложений для IBM PC. dBASE оставалась одним из отраслевых стандартов на протяжении 1980-х годов. В 1984 году появилась улучшенная версия dBASE III, а в 1986 году вышла dBASE III+ с новым пользовательским интерфейсом, а также печально известной командной строкой. В 1988 году вышла dBASE IV, но в неё не был включен обещанный компилятор для внутреннего языка программирования, который был интерпретируемым и использовался для интерактивной работы с базой.

Это упущение открыло окно возможностей для конкурентов. Например, Clipper от Nantucket поддерживала компиляцию, но не интерактивный режим, что защищало от судебных исков со стороны той же dBASE. В итоге Clipper была приобретена компанией Computer Associates. Ещё одним конкурентом стала СУБД FoxBase, разработанная Fox Software. Затем её название сменили на FoxPro, а после перехода в собственность Microsoft переименовали в Visual FoxPro (VFP).

Настоящей проблемой для Ashton-Tate и dBASE стало то, что её язык программирования был стандартизирован под именем xBase (чтобы избежать проблем с лицензированием), а формат файлов стал широко использоваться другими приложениями. Фактически на рынке присутствовало множество клонов, в основном повторяющих функциональность dBASE III+. В том числе были созданы и open source решения. Стандартизация формата и языка сделала невозможным получение прибыли dBASE LLC и положило конец её существованию. Но семейство xBase вполне процветает, несмотря на достаточно «почтенный возраст» для ПО.

Центр стратегических разработок (ЦСР) опубликовал ежегодное исследование рынка систем управления базами данных (СУБД) и инструментов обработки данных за 2025 год «Рынок систем управления и обработки данных в России: текущее состояние и перспективы развития до 2032 года».

Согласно оценкам Gartner, в 2025 году мировой рынок СУБД вырос на 15,1 %, до $136 млрд. В 2026 году, по прогнозам, объём мирового рынка вырастет на 18,4 % до около $161 млрд руб. Драйверами роста выступают экспоненциальное увеличение объёмов данных (173,4 Збайт в 2025 году, ожидаемый рост в три раза с 2025 по 2029 год), усложнение аналитических нагрузок, масштабирование ИИ-сценариев и популярность облачных сервисов.

Российский рынок СУБД развивается в русле глобальных тенденций, но с выраженной спецификой суверенизации, отметили исследователи. Специфика российского рынка заключается как в усиленном регуляторном давлении, так и в существенно большей доле on-premise решений, а также появлении нишевых продуктов из-за вынужденного ускоренного импортозамещения.

Источник изображений: ЦСР

После активного роста в период 2023–2024 гг. динамика роста стабилизировалась, и в 2025 год рынок вырос на 13,9 % до 101,9 млрд руб. Согласно прогнозу, в период с 2025 по 2032 годы среднегодовой рост рынка СУБД составит 15,6 %, что выше роста глобального рынка, а также российского ИТ-сектора (12,5 % в год до 2030 года). Объём рынка СУБД к 2032 году составит 281 млрд руб.

Доля зарубежных продуктов и услуг в новых продажах незначительно сократилась в 2025 году, составляя около 9 %. Ожидается, что к 2032 году она сократится до 1 %. Однако большая доля зарубежных решений сохраняется в инсталляционной базе, составляя более 50 % по оценке участников рынка. Для сравнения, в 2022 году этот показатель равнялся 73 %. Вместе с тем возврат к прежней модели зависимости от иностранных технологий участники рынка считают маловероятным.

Исследование показало, что большую часть рынка (80 %) составляют продажи ПО, а оставшиеся 20% – это услуги. Подавляющую долю рынка занимает ПО СУБД, на втором месте — оказание услуг (техническая поддержка, консалтинг и профессиональные сервисы), затем средства управления данными. В части продаж ПО СУБД крупнейшая доля приходится на СУБД общего назначения (51 %) и аналитические СУБД (38 %). Заметную долю в структуре расходов конечных заказчиков занимают затраты на разработку систем управления и обработки данных собственными силами. По данным опроса производителей, расходы на in-house разработку систем данной категории составили не менее 27 млрд руб.

Лидирует по объёмам продаж ПО собственной разработки «Группа Arenadata», занявшая 8,6 % рынка в 2025 года и также лидирующая по темпам роста (+1,9 п.п. г/г). На втором месте по продажам — компания Postgres Pro с долей в 6,5 %, лидировавшая ранее по темпам роста. В прошлом году её доля рынка сократилась на 3,8 п.п. Далее следуют Yandex B2B Tech — 2,8 %, DIS Group — 2,7 %, Тантор Лабс — 1,3 %.

Структура новых продаж на рынке СУБД по географии производителей, %

Дальнейшее развитие рынка будет определяться сочетанием регуляторных и технологических факторов, говорят аналитики. Существенным фактором его дальнейшего роста выступает ужесточение регуляторных требований к защите данных и использованию отечественного ПО, включая требования к объектам КИИ, и планы по переходу на российские решения в ключевых отраслях экономики. Также ему будет способствовать постепенный переход от in-house-разработки в пользу тиражируемых коммерческих продуктов в связи с ростом зрелости отечественного ПО и с усилением требований, в том числе к крупным компаниям с государственным участием.

В ЦСР отметили, что на рынке наблюдаются значительные изменения на фоне перехода от фрагментированных решений и ускоренного импортозамещения к созданию полноценных платформ для управления данными. Конкуренция сдвигается в сторону экосистемного подхода, где основное внимание уделяется комплексным предложениям, включающим транзакционную и аналитическую обработку, инструменты управления данными и интегрированные ИИ-механизмы. Также наблюдается формирование нового сегмента решений, направленных на безопасную обработку данных в сочетании с СУБД — предварительная оценка составляет 2–3 % от ёмкости рынка в 2025 году.

Дальнейшее развитие рынка будет определяться не только задачами импортозамещения, но и требованиями к производительности, надёжности и безопасности систем. Существенное влияние на его рост окажут государственные инвестиции, направляемые на реализацию цифровых программ. Правительство поставило задачу завершить переход 80 % компаний ключевых отраслей России на отечественное ПО уже к 2030 году в рамках курса на обеспечение «суверенитета данных и сохранения информации пользователей в контуре России». В числе сдерживающих рост факторов исследователи указали высокую стоимость внедрения, дефицит квалифицированных кадров, нынешнюю фрагментацию и недостаточную зрелость прикладных экосистем.

Компания «Тантор Лабс», входящая в «Группу Астра», анонсировала машину баз данных Tantor XData третьего поколения (Gen3). Решение, как сообщается, ориентировано на крупных корпоративных заказчиков, которые ранее не могли перейти на отечественные продукты из-за архитектурных ограничений классического PostgreSQL.

«Тантор Лабс» отмечает, что крупный бизнес работает с объёмными и разнородными нагрузками, и при переходе на решения на базе PostgreSQL могут возникать различные сложности. Среди них названы отсутствие нативного горизонтального масштабирования, ухудшение производительности при большом количестве соединений и трудности при работе со смешанными транзакционными и аналитическими операциями. В результате, крупные компании продолжают эксплуатировать платформы Oracle, SAP и IBM, откладывая переход на российские альтернативы.

В машине Tantor XData Gen3, как утверждается, описанные ограничения устранены. В частности, не требуется привязка к одному серверу. Базы данных могут расширяться без «архитектурного потолка». При этом происходит линейное масштабирование платформы: то есть подсистемы вычислений и хранения масштабируются независимо друг от друга в соответствии с конкретной нагрузкой. Кроме того, реализовано общее хранилище с высоким показателем IOPS: оно обеспечивает на уровне кластера производительность, сопоставимую с локальными накопителями. Приложение обращается к одной базе, а система самостоятельно балансирует нагрузку и отрабатывает сбои.

Источник изображения: «Тантор Лабс»

В основу Tantor XData Gen3 положены процессоры AMD EPYC. Задействована проприетарная распределённая файловая система Tantor PFS, которая работает поверх высокоскоростной сети RDMA (InfiniBand или RoCEv2) и протокола NVMe-oF. Всем узлам кластера доступно единое блочное устройство с задержками, сопоставимыми с использованием локальных SSD.

За отказоустойчивость и балансировку отвечает технология Tantor RAC (Real Application Clusters) с одним пишущим и несколькими читающими узлами с автопереключением на реплику с минимальным временем простоя, умным прокси и согласованностью на уровне сессий. Упомянуты конвейерная запись WAL, возможность параллельной обработки запросов на всех узлах кластера, механизм CSN (commit sequence number) для повышения производительности и устранения узких мест при высокой конкуренции транзакций, инструменты балансировки нагрузки и управления соединениями.

В целом, как утверждается, машина Tantor XData Gen3 предлагает крупным бизнес-пользователям возможность полноценной одновременной обработки транзакционных и аналитических запросов (HTAP). Решение позиционируется в качестве российской альтернативы Oracle Exadata, SAP HANA и IBM Netezza.

Yandex B2B Tech (бизнес-группа «Яндекса», объединяющая технологии и инструменты компании для корпоративных пользователей, включая продукты Yandex Cloud и «Яндекс 360») сообщила о запуске сервиса горизонтального масштабирования СУБД PostgreSQL в облачной инфраструктуре Yandex Cloud.

Новый инструмент получил название Yandex Managed Service for Sharded PostgreSQL и построен на базе SPQR (Stateless Postgres Query Router) — системы горизонтального масштабирования PostgreSQL через шардирование, основанной на технологиях Yandex Open Source. Решение позволяет увеличивать производительность баз данных без смены СУБД, распределять нагрузку по шардам и сохранять работу бизнес-приложений без изменений кода благодаря единому PostgreSQL‑совместимому эндпоинту.

Пользовательский интерфейс Yandex Managed Service for Sharded PostgreSQL (источник изображения: yandex.cloud)

По умолчанию в PostgreSQL функций горизонтального масштабирования (добавление новых серверов в систему и распределение нагрузки между ними) нет. При этом именно оно позволяет справиться с огромными объемами данных, когда вертикальное масштабирование (увеличение мощности одного сервера) не работает. Yandex Managed Service for Sharded PostgreSQL работает на уровне протокола PostgreSQL. Это предполагает полную совместимость с разными редакциями СУБД. На начало 2026 года это версии 14, 15, 16, 17 и 18. Сервис полностью совместим со стандартными типами данных PostgreSQL, включая JSONB.

Платформа Yandex Cloud объединяет 18 сервисов для работы с OLTP- и OLAP-нагрузками. Недавно компания также запустила управляемые сервисы на базе решений с открытым исходным кодом — Yandex Managed Service for Spark и сервис управления распределённым аналитическим массивно‑параллельным движком обработки больших данных Trino.

ClickHouse, разработчик колоночной СУБД с открытым исходным кодом, отделившийся более четырёх лет назад от Yandex NV, сообщил об успешном завершении раунда финансирования серии D, в ходе которого он привлёк $400 млн при оценке рыночной стоимости в $15 млрд. В предыдущем раунде, прошедшем в мае, оценка рыночной стоимости компании составила $6,35 млрд.

Раунд возглавила инвестиционная группа Dragoneer Investment Group при участии Bessemer Venture Partners, GIC, Index Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed Venture Partners, консультантов T. Rowe Price Associates и WCM Investment Management. Соучредитель и генеральный директор ClickHouse Аарон Кац (Aaron Katz) сообщил агентству Bloomberg, что компания планирует использовать полученные средства для ускорения разработки продукта, а также для увеличения продаж и маркетинга.

ClickHouse отметила, что финансирование было получено на фоне продолжительного периода устойчивого роста компании. Её годовой регулярный доход (ARR) вырос более чем на 250 % в годовом исчислении. В настоящее время у её полностью управляемого сервиса ClickHouse Cloud насчитывается более 3 тыс. клиентов, включая Meta✴, Cursor, Sony и Tesla.

Кац заявил, что ClickHouse была создана для обеспечения исключительной производительности и экономичности при работе с самыми требовательными рабочими нагрузками по обработке данных. Сейчас компания занимается внедрением унифицированной поддержой транзакционных и аналитических рабочих нагрузок, чего давно не хватало, а также наблюдаемостью (observability) LLM, чтобы разработчики ИИ-приложений могли оценивать качество результатов и поведение ИИ-моделей по мере их развёртывания. «Дополнительное финансирование в сочетании с продолжающимся развитием продукта позволяет нам предоставлять лидирующую платформу для сбора данных и мониторинга LLM в эпоху ИИ», — подчеркнул гендиректор ClickHouse.

Источник изображения: ClickHouse

Инвестиционная компания Dragoneer отметила, что по мере того, как ИИ-системы переходят от экспериментов к продуктовому развёртыванию, требования, предъявляемые к базовой инфраструктуре обработки данных, возрастают, и всё большую ценность приобретают инфраструктурные платформы, которые обеспечивают крупномасштабные производственные нагрузки с большим объёмом данных: «По мере того, как модели становятся более функциональными, узкое место перемещается в инфраструктуру данных. ClickHouse выделяется тем, что обеспечивает производительность, экономичность и надёжность, необходимые для ИИ-систем, работающих в больших масштабах».

ClickHouse также сообщила о приобретении стартапа Langfuse GmbH, разрабатывающего открытый инструмент для мониторинга LLM. Как сообщает SiliconANGLE, компании используют ПО Langfuse для отслеживания задержки и использования инфраструктуры своих приложений, работающих на основе LLM, что упрощает выявление первопричины сбоев и поиска решения. Эта сделка позволит ClickHouse улучшить интеграцию двух платформ. ClickHouse заявила, что цель состоит в том, чтобы сделать свою СУБД более конкурентоспособной среди разработчиков ИИ-приложений.

Databricks объявила о завершении раунда финансирования серии L, в ходе которого она привлекла более $4 млрд с оценкой рыночной стоимости в $134 млрд. Это на $34 млрд больше её оценки после предыдущего раунда финансирования в августе этого года. С момента основания в 2013 году Databricks провела 12 раундов финансирования, в ходе которых привлекла $19 млрд инвестиций. Из них $14 млрд — в течение последних двух лет.

Раунд финансирования возглавили Insight Partners, Fidelity Management & Research Company и JP Morgan Asset Management при участии Andreessen Horowitz, фондов и счетов под управлением BlackRock, Blackstone, Coatue, GIC, MGX, NEA, Ontario Teachers Pension Plan, Robinhood Ventures, а также счетов, управляемых T. Rowe Price Associates, Inc., Temasek, Thrive Capital и Winslow Capital.

Резкому росту оценки компании способствовал быстрый рост её выручки. Databricks сообщила, что её расчётная годовая выручка (Revenue Run Rate, RRR) в III квартале превысила $4,8 млрд (рост год к году на 55 %), причём более $1 млрд приходится на ИИ-решения и ещё $1 млрд — на платформу для хранения данных Data Warehousing.

Источник изображений: Databricks

В прошлом году, когда компания привлекла $10 млрд в рамках раунда J, у неё было более 500 клиентов с ежегодным регулярным доходом (ARR) более $1 млрд, сообщил ресурс Blocks & Files. Сейчас таких клиентов более 700. Коэффициент удержания клиентов составляет более 140 %, поскольку существующие клиенты со временем тратят больше денег на услуги Databricks. Компания также отметила популярность Lakebase, управляемой базы данных на основе PostgreSQL, запущенной компанией в июне. Компания сообщила, что сервис уже используют тысячи клиентов и и наращивает выручку вдвое быстрее, чем её решение для хранилищ данных.

Привлечённые инвестиции Databricks планирует направить на дальнейшую разработку трёх «стратегических продуктов».

Первый из них — Lakebase, «первая бессерверная база данных Postgres, специально разработанная для эпохи ИИ». Lakebase идеально подходит для хранения точек данных, которые ИИ-модели используют для принятия решений, пишет SiliconANGLE. Сервис работает со сжатыми версиями бизнес-данных, которые нейронной сети проще обрабатывать, чем исходную информацию, и регулярно обновляет их по мере появления новой информации Например, магазин может преобразовать статистику об активности посетителей веб-сайта в высокоуровневые данные о том, какие товарные объявления вызывают наибольший интерес. Lakebase использует технологии приобретённого за $1 млрд стартапа Neon. Lakebase может предоставлять функции нейронным сетям, развёрнутым как на платформе Databricks, так и во внешней инфраструктуре.

Ещё одно направление инженерных разработок компании — решение Agent Bricks, которое упрощает создание и масштабирование высококачественных агентов на основе их данных. Инструмент генерирует синтетические обучающие данные, которые можно использовать для оптимизации агентов для конкретных задач. Кроме того, он создаёт эталонные тесты для измерения эффективности обучения ИИ и упрощает связанные задачи, такие как разработка системных подсказок.

Компании могут превратить ИИ-агентов, созданных с помощью Lakebase и Agent Bricks, в приложения, используя Databricks Apps, третий продукт, который компания планирует усовершенствовать. Databricks Apps ускоряет разработку приложений за счет автоматизации ряда ручных задач. Это включает в себя процесс внедрения функций аутентификации, контроля доступа и других мер кибербезопасности.

«Благодаря интеграции транзакционных данных в Lakebase, интуитивно понятному интерфейсу и возможности создания передовых многоагентных систем с помощью Agent Bricks, мы предоставляем клиентам единую основу для построения надёжных, высокопроизводительных приложений для обработки данных в масштабе предприятия», — заявил соучредитель и генеральный директор Databricks Али Годси (Ali Ghodsi).

Компания сообщила, что будет использовать новый капитал, чтобы помочь клиентам создавать приложения и агентов на основе ИИ, используя Lakebase в качестве системы учёта, Databricks Apps в качестве уровня пользовательского интерфейса и Agent Bricks для работы с многоагентными системами. Также сообщается, что новое финансирование позволит обеспечить ликвидность для сотрудников, чтобы они могли реализовать свои акции, и, как ожидается, будет способствовать дальнейшим приобретениям и исследования в области ИИ.

«Группа Астра» анонсировала серию отечественных программно-аппаратных комплексов (ПАК) XPlatform, которые, как утверждается, предназначены для быстрого развертывания устойчивой, высокопроизводительной и безопасной ИТ-инфраструктуры «под ключ». В семейство вошли устройства разного класса — XTime, XCloud, XConnect, XGenAI и XData для решения определённых задач.

Все компоненты систем XPlatform спроектированы для бесшовной интеграции, имеют необходимые сертификаты регуляторов, внесены в реестры Минцифры и Минпромторга. Каждый продукт поставляется как полностью подготовленный комплекс, прошедший заводское тестирование и проверку совместимости. Использование ПАК позволяет сократить издержки на интеграцию и отладку, а также ускорить развёртывание: на ввод в эксплуатацию требуются считаные дни или даже часы вместо недель или месяцев как в случае разрозненных решений.

Система XTime предназначена для резервного копирования и централизованного хранения бэкапов виртуальных машин, баз данных и файловых хранилищ. Возможно архивирование регламентированных данных с длительным сроком хранения (соблюдение политики аудита). Поддерживаются распределённые филиальные контуры. В состав XTime входят сервер с RAID-контроллерами и дисковые полки. Программная составляющая включает софт Termidesk Connect и BRO Software.

Источник изображений: «Группа Астра»

В свою очередь, XCloud служит для построения частного, гибридного или публичного облака, в котором можно гибко объединять IT-ресурсы, управлять доступом большого числа пользователей и масштабировать инфраструктуру под растущие нагрузки. Обеспечиваются быстрое развёртывание сложных информационных и геоинформационных систем, контроль и учёт потребления вычислительных ресурсов. Платформа объединяет серверы, СХД (SDS-архитектура) и коммутаторы, а также стек различного ПО.

ПАК XConnect обеспечивает доставку приложений. Этот аппаратно-программный контроллер балансирует трафик, распределяет запросы между серверами и гарантирует устойчивость пользовательских сервисов. Обеспечивается возможность построения распределённой инфраструктуры для организаций с разветвлённой филиальной сетью. Разработчик говорит о высокой доступности системы даже при значительном росте количества пользователей. Аппаратная часть включает высокопроизводительные системы карт, SSL-ускорение и резервирование критичных компонентов. Применяется ПО Termidesk Connect.

Решение XGenAI предназначено для создания и развёртывания классических и генеративных ИИ-моделей, включая обработку естественного языка, предиктивную аналитику и компьютерное зрение в локальных контурах. Используются сервер с ускорителями на основе GPU и софт «Тессеракт».

Наконец, XData — это машина баз данных, которая, по заявлениям производителя, обеспечивает высокую доступность, масштабируемость и балансировку нагрузки для критически важных корпоративных СУБД. Задействована программная платформа Tantor.

В числе потенциальных заказчиков ПАК XPlatform названы государственные и регулируемые организации, банки и прочие финансовые учреждения, промышленные предприятия и корпорации с филиальной структурой, а также любые другие компании, работающие с высоконагруженными приложениями и «чувствительными» данными.

«С XPlatform мы предлагаем клиентам не просто набор технологий, а законченные программно-аппаратные комплексы, которые сокращают путь от идеи до промышленной эксплуатации. Единый стек, предсказуемая производительность, соответствие регуляторным требованиям и единое окно поддержки — это та комбинация, что позволяет бизнесу быстро и безопасно решать самые разнообразные задачи», — говорит Антон Шмаков, технический директор «Группы Астра».

Компания Postgres Professional объявила о выпуске нового продукта ProGate, предназначенного для упрощения переноса корпоративных систем с Oracle Database и PostgreSQL на СУБД Postgres Pro отечественной разработки.

ProGate закрывает полный цикл задач по переносу и синхронизации данных. В составе программного решения представлены три компонента:

• инструмент первоначальной загрузки ProCopy (поддерживает скорость до 41 Тбайт в сутки по маршруту Oracle → Postgres Pro и до 80 Тбайт в сутки при миграции PostgreSQL → Postgres Pro);
• модуль ProSync для репликации изменений в режиме near-real-time (минимизирует время простоя и обеспечивает непрерывный перенос данных на работающей базе);
• модуль ProCheck для проверки качества переноса (сравнивает данные построчно и по агрегатам, снижая риск ошибок перед запуском целевой системы).

ProGate поддерживает репликацию в аналитические хранилища и parquet-файлы, а также упрощает мажорные апгрейды между версиями Postgres Pro и PostgreSQL.

Источник изображения: postgrespro.ru

По словам команды разработчиков Postgres Professional, инструмент ProGate может быть востребован при реализации проектов импортозамещения ПО и работе с крупными корпоративными системами, где важны минимальный простой и высокая точность передачи данных.

«Миграция из Oracle Database — это один из самых рискованных этапов цифрового перехода. На кону — данные организаций, от которых напрямую зависит работа банков, госсектора и промышленности. Ошибки в процессе переноса несут риски повреждения или потери данных, а также прямые финансовые убытки. ProGate снимает эту проблему, позволяя выполнять перенос данных быстро, контролируемо и без потерь», — отмечает Postgres Professional.