Yuriy Gavrilov: posts tagged trends

Базы данных в 2025: Год PostgreSQL, AI-агентов и слияний

Tue, 06 Jan 2026 21:07:37 +0300

2025 год стал поворотным моментом для индустрии баз данных. Мы увидели не просто эволюцию существующих технологий, а фундаментальный сдвиг в том, как приложения взаимодействуют с данными. Эпоха “просто хранения” закончилась — началась эра “интеллектуального взаимодействия” через AI-агентов и глубокую интеграцию векторного поиска.

В этом обзоре мы разберем ключевые события, техно-потери и главные приобретения, сформировавшие ландшафт года.

Оригинал тут: https://www.cs.cmu.edu/~pavlo/blog/2026/01/2025-databases-retrospective.html?utm_source=tldrdev или на интересном канале https://t.me/five_minutes_of_data

🚀 Главные тренды 2025 года

1. Доминирование PostgreSQL и его экосистемы

PostgreSQL окончательно закрепил за собой статус “стандарта де-факто”. Выход PostgreSQL 18 в ноябре 2025 года принес долгожданную подсистему асинхронного ввода-вывода (AIO), что позволяет базе данных меньше зависеть от кэша операционной системы. Также была добавлена поддержка *skip scans*, что значительно ускоряет запросы по B-Tree индексам, даже если пропущены ведущие ключи (префиксы).

Но главный “движ” происходил не в ядре, а вокруг него:

Распределенный Postgres: В этом году развернулась настоящая битва за горизонтальное масштабирование (шардинг). Проекты вроде Multigres (от Supabase) и Neki (от PlanetScale) нацелились на решение проблемы масштабирования записи, бросая вызов таким ветеранам, как Citus и YugabyteDB.
Война поглощений: Крупнейшие игроки скупали Postgres-стартапы. Databricks заплатил 1 млрд долларов за Neon, а Snowflake выложил 250 млн долларов за Crunchy Data. Это показывает, что облачные гиганты хотят владеть своими собственными “движками” Postgres, а не просто хостить open-source.

Подробнее о слияниях и поглощениях (M&A) (спойлер)

Рынок M\&A в 2025 году был невероятно горячим. Помимо упомянутых сделок с Postgres:

IBM купила DataStax (Cassandra) за ~$3 млрд и Confluent (Kafka). IBM явно строит массивный стек для работы с данными в реальном времени.
Salesforce приобрела ветерана ETL Informatica за $8 млрд.
Databricks также купила Mooncake (для работы с Iceberg) и Tecton (AI-агенты).
Fivetran и dbt Labs объявили о слиянии, создавая единый мощный ETL/ELT конгломерат перед выходом на IPO.

2. Взлет MCP (Model Context Protocol)

Если 2023-й был годом векторных индексов, то 2025-й стал годом MCP от Anthropic. Это стандартизированный протокол (на базе JSON-RPC), позволяющий LLM взаимодействовать с внешними инструментами и базами данных без написания кастомного связующего кода (glue code).

Практически все вендоры (MongoDB, Neo4j, Redis, Snowflake, ClickHouse) выпустили свои MCP-серверы. Теперь AI-агент может самостоятельно “изучить” схему базы данных и выполнить SQL-запрос.

Важно: Это открывает огромные возможности, но и создает риски безопасности. Агент с правами администратора может случайно выполнить `DROP DATABASE`. Внедрение MCP требует жесткого разграничения прав доступа и использования прокси с защитными механизмами.

3. Битва форматов файлов и “Смерть Parquet”?

Неожиданно обострилась конкуренция в области файловых форматов для аналитики. Старый добрый Parquet столкнулся с новыми претендентами: Vortex (от SpiralDB), Nimble (Meta), Lance и другие.
Причина — рост использования GPU для аналитики и необходимость в более быстрых декодерах. Parquet, созданный более 10 лет назад для Hadoop, начинает отставать в эпоху современного “железа” и случайного доступа к данным.

Появление DuckLake указывает на попытки переосмыслить архитектуру Data Lakehouse.

4. Рост локальных и Edge баз данных

На фоне развития Local AI (запуск нейросетей на устройствах пользователя) вырос спрос на базы данных, работающие “на краю” (on-device). Такие решения, как Turso (на базе libSQL/SQLite) и оптимизированные версии DuckDB, позволяют обрабатывать данные прямо на ноутбуке или смартфоне пользователя, снижая задержки и повышая приватность. AI больше не обязан жить только в облаке.

☠️ Кладбище технологий 2025

Не все пережили этот год. Рынок безжалостен к тем, кто не нашел свою нишу или бизнес-модель.

Voltron Data: “Супергруппа” разработчиков (создатели Apache Arrow, Ibis и др.), собравшая $110 млн, не смогла выпустить коммерчески успешный продукт Theseus (GPU-ускоренная база). Они закрылись.
PostgresML: Идея запускать ML прямо внутри Postgres была хорошей, но убедить компании мигрировать на их платформу оказалось сложно.
Fauna (прекращение поддержки собственного языка?): Хоть компания и жива, игнорирование SQL в начале пути стоило им дорого. В 2025 году стало окончательно ясно: если у тебя нет SQL — ты теряешь рынок.
Derby: Один из старейших Java-движков (экс-IBM Cloudscape) перешел в режим “read-only” (архивации). Эпоха ушла.

🏆 Интересные технические новинки

Технология	Суть	Почему это важно
Multigres / Neki	Middleware для шардинга PG	Попытка сделать Postgres таким же масштабируемым, как NoSQL, сохраняя SQL.
Vortex	Новый колоночный формат	Оптимизирован для современного “железа” и векторных операций лучше, чем Parquet.
pg_vector + DiskANN	Векторный поиск	Алгоритмы приблизительного поиска (ANN) теперь работают с данными, превышающими объем RAM, прямо в Postgres.
AI-native DBs	Встроенный ML	Базы данных сами становятся хостами для LLM (пример: PostgreSQL + PL/Python + локальные модели).

🔥 Скандал года: MongoDB против FerretDB

Судебный иск MongoDB против FerretDB стал самым громким юридическим событием. FerretDB предлагает open-source прокси, который конвертирует запросы MongoDB в SQL для PostgreSQL. MongoDB обвинила их в нарушении прав на торговую марку и патенты.
Это дело ставит под вопрос саму возможность создания совместимых API. Если Oracle проиграла Google в битве за Java API, то исход битвы за API баз данных пока не ясен.

МненИИе: Что нас ждет в 2026

*Раздел подготовлен на основе анализа трендов и экстраполяции текущих событий.*

“Агентификация” баз данных:
В 2026 году базы данных перестанут быть пассивными хранилищами. Мы увидим первые промышленные внедрения Autonomous DBA Agents — AI-агентов, которые живут внутри базы, сами строят индексы, оптимизируют запросы в реальном времени и даже исправляют простые ошибки в данных без участия человека. MCP станет стандартом для всех Enterprise-решений.

GPU становится стандартом для OLAP:
Неудача Voltron Data не остановит тренд. Просто GPU-ускорение станет не отдельным продуктом (“GPU Database”), а опцией внутри существующих гигантов (Snowflake, Databricks, PostgreSQL). Запросы будут прозрачно делегироваться на видеокарты там, где это эффективно. Традиционные CPU-only аналитические системы начнут проигрывать в соотношении цена/производительность.

Кризис “Open Source” лицензий:
На фоне исков (как у MongoDB) и желания облачных провайдеров (AWS, Azure) забирать себе всю прибыль от open-source проектов, мы увидим появление новых, более жестких лицензий (наподобие BSL), которые фактически запрещают конкуренцию со стороны облаков, но остаются открытыми для пользователей. Понятие “Open Source” будет размываться в сторону “Source Available”.

Смерть специализированных векторных баз:
Векторные базы данных как отдельный класс продуктов (Pinecone, Weaviate и т.д.) столкнутся с экзистенциальным кризисом. PostgreSQL, Oracle, MongoDB и Elasticsearch уже интегрировали векторный поиск достаточно хорошо для 95% задач. Большие специализированные игроки будут куплены (как Pinecone готовился к продаже в 2025), а мелкие — исчезнут.

2026 год обещает быть годом, когда искусственный интеллект окончательно “поселится” внутри СУБД, а граница между кодом приложения и базой данных станет еще более прозрачной.

Ключевые тренды: Future of Jobs Report 2025

Thu, 20 Mar 2025 21:21:24 +0300

Анализ “Future of Jobs Report 2025”

Ключевые тренды: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf

Технологические изменения (особенно ИИ, робототехника, цифровизация) станут основным драйвером трансформации.

86% работодателей ожидают, что ИИ изменит их бизнес к 2030 году.
Автоматизация заменит 8% рабочих мест (92 млн), но создаст 14% новых (170 млн), с чистым ростом 7% (78 млн).

Зеленая трансформация:

Создание рабочих мест в сфере возобновляемой энергетики, экологии и электромобильности (инженеры по ВИЭ, экологи).
47% компаний видят климатические инициативы как ключевой фактор изменений.

Демографические сдвиги:

Старение населения в развитых странах vs. рост трудоспособного населения в развивающихся.
Увеличение спроса на профессии в здравоохранении, образовании и уходе.

Геополитическая фрагментация и экономическая неопределенность:

Торговые ограничения и локализация цепочек поставок.
Рост спроса на специалистов по кибербезопасности и логистике.

Изменения в структуре рабочих мест:

Рост:

Технологические роли (специалисты по большим данным, ИИ, кибербезопасности).
Зеленые профессии (инженеры ВИЭ, экологи).
Здравоохранение и образование (медсестры, учителя).

Сокращение:

Административные и канцелярские должности (секретари, бухгалтеры, кассиры).

Навыки будущего:

Топ-5 навыков к 2030 году:

Аналитическое мышление.
Устойчивость и гибкость.
Лидерство и социальное влияние.
Креативное мышление.
Технологическая грамотность (ИИ, big data, кибербезопасность).

Снижение спроса: ручной труд, чтение/письмо, глобальная гражданственность.

Стратегии адаптации:

Обучение: 59% работников потребуется переподготовка к 2030 году.
Автоматизация: 73% компаний ускорят внедрение технологий.
Инклюзивность: 83% работодателей внедрят программы diversity & inclusion.
Гибкость: поддержка здоровья сотрудников, удаленная работа, гибридные модели.
Региональные особенности:

Азия: Акцент на цифровизацию и геополитические риски (Сингапур, Южная Корея).
Европа: Старение населения, зеленая трансформация, регулирование.
США: Лидерство в ИИ, но сокращение низкоквалифицированных ролей.
Африка и Ближний Восток: Демографический дивиденд, но нехватка инфраструктуры.

Обработано страниц: 85 (полный документ). DeepSeek.

The Trends 2.0

Sun, 19 May 2024 14:42:07 +0300

Всем привет! Недавно посетил конференцию The Trends, посвященную криптовалютам, ИИ, трендам. Изначально не планировал идти, но возможность получить VIP-доступ в обмен на участие в дискуссионной панели была слишком соблазнительна. В целом, все прошло нормально, хотя организация была немного хуже, чем в прошлый раз, но масштаб мероприятия был больше.

Некоторые залы были полупустыми, например, где стартапы представляли свои проекты. Им хотелось бы больше внимания. Однако в других залах, например, в зале, посвященном искусственному интеллекту, где проходил конкурс короткометражных фильмов, созданных за 48 часов, было очень многолюдно. Главная сцена периодически заполнялась в ожидании интересных докладов. В целом, большинство участников остались довольны.

Конференция была посвящена трендам в различных областях: искусственном интеллекте, блокчейне, развитии городов, цифровом искусстве (где я участвовал в дискуссионной панели), инвестициях, майнинге, трейдинге и других “хайпожорских” направлениях).

Одно из интересных наблюдений было связано с докладом о направлении Depin. Если вы хотите узнать больше, вот статья на РБК по этой теме: https://www.rbc.ru/crypto/news/661f8a929a794794a96553d6.

Докладчик рассказал о том, как три года назад вложил 8 тысяч и заработал более 100 тысяч. Конечно, речь шла не о его успехах, а о популярном сейчас направлении среди венчурных капиталистов. Depin (decentralized physical infrastructure networks) – это объединение разрозненных вычислительных ресурсов в единую сеть, где эти ресурсы можно покупать и продавать и все управляется в блокчейне. Например, проект Rendernetwork объединяет ресурсы графических карт и позволяет арендовать их для различных вычислений за небольшую плату.

Другой известный проект – Internet Computer, который сейчас на слуху, но подобных проектов уже насчитывается более тысячи. Я участвую в одном из таких Depin-проектов, сдавая в аренду свой большой жесткий диск и получая за это небольшое вознаграждение. Чем больше проект задействован, тем больше нагрузка на чтение данных и выгода от этого. Всем хорошего воскресения – будьте в тренде 🙂 ПС: тут проходил конкурс фильмов: https://myfilm48.ru/ а вот фильм самого победителя

Первое место:

Второе место:

третье: