Смотря на современные приложения, неважно, с открытым кодом или закрытым, я всё более прихожу к их классификации по типам интеграции с облаками и работе без интернета.

И эта классификация выглядит вот так:
- cloud-only - приложение не работает без облачного (SaaS) сервиса и превращается в кирпич при отсутствии интернета или сетевых ограничениях
- cloud-first - приложение сильно зависит от облачного сервиса, много теряет при его отсутствии, но что-то может делать и без него
- local-first - приложение которое всё может делать локально, но какие-то функции делает лучше при наличии доступа к внешним сервисам, включая облачные
- local-only - приложение не предусматривающее никого использования внешних сервисов. Для применения его с облачными и SaaS сервисами пользователь должен сделать набор осознанных действий явным образом

Относится к этому можно как то что cloud-only продукты - это то что является одной из приоритетных бизнес моделей у современных стартапов, в том числе с открытым кодом и любое продвижение их это как бесплатный маркетинг продуктов с зависимостью (там всегда подписочная модель).

А local-only - это выбор параноиков и фанатиков. Параноики те кто эксплуатируют ПО в средах без Интернета, а фанатики бывают разные, но в основном те кто категорически ненавидят бигтехи и AI-техи.

Всё остальное - это шкала градаций между ними и относится к этому стоит как то что local-only подход всё более дискомфортен для разработчиков ПО. По разным причинам: низкие доходы, сложности сопровождения, ограничения в выборе инструментов разработки и тд. А cloud-only идёт против интересов квалифицированного пользователя работа которого всё более зависит от облачных сервисов которыми он управляет всё менее.

По моему личному опыту все лучшие продукты сейчас - это local-first. Условно когда я могу подключить приложение к локальной ИИ модели через Ollama или к облачной одного из провайдеров. Задача возникающая не абстрактно, а из реального кейса разработчиков одного из инструментов работы с данными и обсуждающих режим работы local-only поставку языковой модели вместе с продуктом.

Всё это очень важно когда речь идёт о каких-либо продуктах с открытым кодом и оценке зависимости от внешних сервисов собственной инфраструктуры.

#data #opensource #clouds

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- I feel open source has turned into two worlds [1] автор пишет про то как классический open source мир столкнулся с корпоративным и это ещё один водораздел между теми кто исповедует открытость как ценность и теми кто зарабатывает на этом деньги.
- Can A.I. Quicken the Pace of Math Discovery? [2] могут ли ИИ помощники усилить и ускорить научные открытия в высшей математике ? Тема очень и очень непростая, но в США DARPA запускают инициативу в которой хотят это попробовать.
- The Brute Squad [3] автор поёт оды вайб-кодингу, насколько оправданные - вот в чём вопрос. Но прочитать стоит

Ссылки:
[1] https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/tech/OpenSourceTwoWorlds
[2] https://www.nytimes.com/2025/06/19/science/math-ai-darpa.html
[3] https://sourcegraph.com/blog/the-brute-squad

#readings #ai #opensource

DataChain [1] хранилище для AI датасетов с неструктурированными данными вроде изображений, видео, аудио, документов. Открытый код, лицензия Apache 2.0, стремительно набирает пользовательскую базу. Опубликовано одноимённым стартапом. Для хранения используют S3, какой-то отдельный язык запросов я не увидел.

За проектом стоит команда которая делала аналог Git'а для данных DVC, а то есть проблематику они должны понимать хорошо.

В коммерческом сервисе обещают всякие ништяки вроде каталога данных, прослеживаемость данных, интерфейс просмотра мультимодальных данных и тд. Но это то на что интересно посмотреть, а так то может быть применение и только open source продукту.

Ссылки:
[1] https://github.com/iterative/datachain

#opensource #dataengineering

Для тех кто работает с веб архивами я обновил инструмент metawarc [1] это утилита для извлечения метаданных из файлов WARC (формат файлов веб архива).

Инструмент нужен для тех кто извлекает метаданные и файлы из WARC файлов, например, можно скачать WARC файл архива сайта Минспорта за 2019 г. , он небольшой, всего около 1ГБ, проиндексировать его и извлечь все PDF файлы, или файлы MS Word, или сразу извлечь все метаданные из документов и изображений.

Штука которая полезна для OSINT задач анализа сайтов организаций, но тема OSINT меня интересует мало.

А основное применение - это анализ больших архивов и организация поиска по ним и поиск интересных данных.

Когда-то давно я делал эту штуку и через неё находил массовое использование пиратского офисного ПО на российских госсайтах, но это было давно и уже давно малоинтересно. Внутри там использовалась база sqlite и при индексации всех метаданных размер этой базы мог достигать до 20% от размера WARC файла. То есть для коллекции в 1ТБ WARC'ов это получалось до 200GB база. А это совсем никуда не годится. После переписывания всё на связку DuckDB + Parquet после индексации объём уменьшился на порядки. Для WARC файла в 4.5ГБ извлеченные метаданные занимают 3.5МБ. А это 0.07%. Реальное сжатие в 285 раз (!), не говоря уже о ускорении операций по анализу и извлечению документов.

Ссылки:
[1] https://github.com/datacoon/metawarc

#opensource #webarchives

В продолжение про инструмент metawarc, о котором я ранее писал и то зачем он нужен и может применяться. Вот у меня как маленькое цифровое хобби есть архивация сайтов исчезающих и иных ценных ресурсов, в том числе российских госорганов. Всё оно сфокусировано на проект Национальный цифровой архив ruarxive.org и сообщество в ТГ.

И вот несколько недель назад закончилась архивация сайта Росстата и его территориальных управлений и вот вам некоторое количество цифр которые дадут более-полную-картину.

1. Общий архив сайтов Росстата и территориальных органов - это 330ГБ WARC файлов в сжатом виде (в разжатом виде около 1.1ТБ)
2. Индекс созданный с помощью metawarc занимает 144МБ (0.04% от объёма WARC файлов). Без сбора метаданных из изображений, PDF и файлов MS Office, только записи, заголовки и ссылки. Но поскольку задач OSINT тут нет, то и остальные метаданные не собирались. Впрочем и их объёмы были бы сравнимого размера.
3. На сайтах Росстата опубликовано в общей сложности:
- 64 020 файлов XLSX
- 17 562 файлов XLS
- 14 410 файлов RAR и ZIP внутри которых могут быть ещё десятки таблицы в XLS/XLSX (а могут и не быть, не во всех)
4. Итого если даже только на основе статистики Росстата создавали когда-то портал data.gov.ru там было могли быть десятки тысяч, если не хороших, то совершенно точно используемых аналитиками и исследователями данных.
5. То как оно сейчас на сайте Росстата и его террорганов опубликовано - это, конечно, ужас-ужас. Просто ну очень плохо, нет ни единого поиска, ни унифицированных метаданных и форматов, ни единой группировки и тд. Чем Росстат занимался последнее десятилетие я даже не представляю себе, вернее представляю, но не комментирую.
6. Забегая вперед и отвечая на незаданный вопрос, нет, не у всех статслужб в мире всё так же. В таком состоянии дела обычно только у статслужб развивающихся стран.
7. Возвращаясь к содержанию сайтов Росстата. Преимущественно публикации на них - это PDF файлы и таблички в HTML. Всего около 152 тысяч PDF файлов. Даже если предположить что какая-то их часть - это приказы и иные документы без данных, но разного рода статистика составляет львиную их часть.

Архивы сайтов могут быть довольно таки ценным источником данных, но для их извлечения надо приложить существенные усилия. Особенно когда они фрагментированы так как это произошло на сайте Росстата. Однако учитывая что многие сайты закрываются и исчезают и часто от них всё что остаётся - это как раз веб-архивы, то только из этих веб архивов и можно извлекать данные и документы.

#opendata #opensource #webarchivesё

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:

Открытый код
- The Data Engineering Handbook большая подборка ресурсов для дата инженеров: блоги, подкасты, книги, компании, ключевые продукты и тд. Полезно будет, в первую очередь, начинающим дата инженерам для быстрого погружения в профессию
- RustFS высокопроизводительная альтернатива Minio, для создания облачных хранилищ файлов доступом по S3 протоколу. Написан на языке Rust, лицензия Apache 2.0, декларируют производительность вдвое выше чем у Minio.
- STORM: Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking - исследовательский проект (оттого и такое длинное странное название) по генерации статей в стиле Википедии на заданную тему. Можно попробовать его на практике на storm.genie.stanford.edu.
- Harper бесплатный и открытый продукт для проверки грамматической проверки для английского языка. Ключевое - это то что не требует подключения к внешнему сервису, можно развернуть свой language server и проверки делать оффлайн. Полезно для всех кто озабочен приватностью или просто не хочет платить за сервисы вроде Grammarly.
- Easytier открытый код и сервис для быстрого развертывания децентрализованных сетей VPN. Прямой конкурент и альтернатива Tailscale. Сделан в Китае, распространяется под лицензией LGPL. Главное не путать с теми VPN что используются для обхода цензуры, этот сделан именно в классическом понимании VPN - для организации частной защищённой сети со своими устройствами.
- Bitchat новая децентрализованная альтернатива облачным мессенжерам. Была представлена Джеком Дорси, основателем Twitter'а, работает через Bluetooth и напоминает похожие проекты вроде Firechat (не знаю жив ли он ещё).

ИИ
- Half of Managers Use AI To Determine Who Gets Promoted and Fired опрос от сервиса Resume Builder об использовании ИИ менеджерами для оценки сотрудников и других задач. Если кратко, то используют большинство, многие уже всегда работают с ИИ, вплоть до принятия решений о повышении или увольнении сотрудника на основе оценки ИИ помощника
- RAPIDS Adds GPU Polars Streaming, a Unified GNN API, and Zero-Code ML Speedups NVIDIA продолжают развивать Polars и другие инструменты с открытым кодом для выполнения задач по обработке данных в GPU. Это и про открытый код и про применение Polars вместо Pandas для большей части научных тетрадок

Разное
- Apyhub очередной сервис каталогизации API, честно говоря непонятно зачем нужный. В этом рынке я знаю всего два продукта обретшие успех. Это OpenRouter для ИИ и RapidAPI как маркетплейс для API. Рынок устроен так что посредники ценны только если они приносят много реальных пользователей. К примеру, если Яндекс делает API маркетплейс - это сработает, а в остальных случаях почти наверняка нет.
- The One Trillion Row challenge with Apache Impala тест Apache Impala, базы с открытым кодом, на 1 триллионе строк. Я, честно говоря, был уверен что Apache Impala уже мертвый продукт, а там ещё какая-то жизнь происходит.
- Yet another ZIP trick автор покопался в спецификации ZIP файлов и поманипулировал метаданными внутри так что некоторые парсеры ZIP файлов видят одно содержимое, а другие другое. Ждем волны вирусов прячущихся внутри ZIP'ов (шутка).

#opensource #ai #api #rdbms