Классическая проблема аналитических систем: кластер СУБД сайзится под пик, а 28 дней в месяц он задействован чуть больше чем наполовину. StarRocks (shared-data) и автоскейл Kubernetes убирают этот избыток. Compute добавляется под нагрузку и сворачивается на спаде. Внутри легкая пятничная статья: как это работает и где у эластичности потолок. Читать далее
Если вы запускаете GPU-нагрузки (графические ускорители) на Kubernetes — vLLM, Triton, обучающие задачи или более новые стеки агентного инференса, — вы наверняка сталкивались со знакомой проблемой: стандартный автоскейлинг по-прежнему мыслит в категориях CPU и памяти, а GPU, который реально…
В архитектуре потоковой обработки данных Kafka, как высокопроизводительная очередь сообщений, обычно используется для агрегации данных, а StarRocks, как высокопроизводительная аналитическая СУБД, отвечает за хранение и анализ. С помощью Routine Load можно стабильно и эффективно загружать в StarRocks данные в форматах JSON и CSV из Kafka. Читать далее
Типовые сценарии на базе StarRocks + DeepSeek. DeepSeek: генерация качественных эмбеддингов и ответов, StarRocks: высокоэффективный векторный поиск и хранение.Вместе они образуют основу для точных и масштабируемых AI‑решений. Читать далее