Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu szeroki przegląd tego, co dzieje się na styku AI, danych i infrastruktury. Zajrzymy pod maskę architektur agentowych, gdzie bazy danych przejmują rolę pamięci długoterminowej i koordynują działanie systemów wieloagentowych. Zobaczymy, jak w praktyce działają autonomiczne pipeline’y AI — od generatora pomysłów biznesowych po systemy RAG obsługujące tysiące zapytań na sekundę.
Nie zabraknie konkretów z obszaru data engineeringu: hybrydowe tabele BigQuery z sekundową świeżością danych, otwarte formaty tabelaryczne (Delta Lake, Iceberg) i nowe możliwości DuckDB — od notebooków w przeglądarce po przetwarzanie terabajtów lokalnie. PostgreSQL również dostaje swoje pięć minut: od wewnętrznych mechanizmów recovery po niedoceniane funkcje, które warto znać.
Dla zespołów produkcyjnych: monitoring agentów AI z MLflow, skalowanie LLM na Kubernetesie i wizualizacja danych strumieniowych z Kafki w Grafanie. A na deser — 10 pułapek priorytetyzacji niszczących wartość w zespołach produktowych oraz podsumowanie roku w AI od Andreja Karpathy’ego, które przypomina, że wykorzystujemy zaledwie 10% potencjału LLM.
Zapraszam do lektury. Aha – wszystkiego najlepszego w nowym roku! :)
ai_agent
The Future of Agentic Architectures
Bazy danych przestają być tylko magazynem — stają się kluczowym komponentem architektur agentowych. Artykuł pokazuje, jak MongoDB i inne bazy pełnią rolę pamięci długoterminowej, rejestru działań i mechanizmu koordynacji między agentami. Omawia wzorce przechowywania planów, wykorzystanie embeddingów do selektywnego dostępu do informacji oraz znaczenie transakcji dla koordynacji zadań w systemach wieloagentowych.
Architecture of an autonomous startup-idea generator (Python, Pydantic AI, Gemini, Postgres)
AI-system, który codziennie rano automatycznie przeszukuje setki artykułów, wyławia ukryte okazje biznesowe i publikuje newsletter — bez ludzkiej interwencji. 10-etapowy pipeline od pobrania newsów, przez filtrowanie i generowanie grafik, po publikację w Ghost CMS. Całkowity koszt: 77 USD miesięcznie, z czego AI to najtańszy element.
ai_ml
Training a Model on Multiple GPUs with Data Parallelism
Praktyczny przewodnik po trenowaniu modeli ML na wielu GPU. Artykuł wyjaśnia, jak efektywnie podzielić dane na partie, rozproszyć obliczenia między urządzenia oraz synchronizować gradienty. Konkretne implementacje i wyzwania związane z równoległym trenowaniem dla zespołów pracujących nad skalowalnymi rozwiązaniami AI.
🔓 The Vector Database Revolution: How I Built a RAG System That Answers 10,000 Questions Per Second
Studium przypadku systemu RAG obsługującego 10 tysięcy zapytań na sekundę dzięki optymalizacji bazy wektorowej. Autor szczegółowo opisuje architekturę, wybór technologii oraz wyzwania związane z infrastrukturą i skalowalnością. Kluczowe elementy: optymalizacja indeksowania i wyszukiwania wektorów dla precyzyjnego dopasowania treści do zapytań.
analiza_danych_koncepcje
🔓 10 Forecasting Techniques That Look Statistically Sound but Collapse in Real-World Demand Planning
Dziesięć powszechnych metod prognozowania, które wyglądają dobrze w testach, ale zawodzą w praktyce. Typowe pułapki: niewłaściwe metryki walidacji dla szeregów czasowych, zbyt złożone modele bez uwzględnienia cech danych (przerywany popyt, nowe produkty, promocje), błędne transformacje i nadmierne poleganie na wynikach in-sample. Artykuł przedstawia praktyczne alternatywy i zasady walidacji chroniące przed fałszywym poczuciem skuteczności.
analiza_danych_projekty
🔓 I Compared Power BI vs Microsoft Fabric for 30 Days
30-dniowy test pokazuje, że Microsoft Fabric faktycznie scala Power BI, narzędzia ETL i magazyny danych w jedną platformę. Wspólny magazyn OneLake i zintegrowane compute przekładają się na szybsze ładowanie danych i łatwiejsze zarządzanie lineage. Dla typowych raportów Power BI często jednak nadal wygrywa. Praktyczna analiza kosztów licencjonowania i scenariuszy migracji.
bazy_danych
🔓 Stop Using Redis as Just a Cache: The 7 Killer Use Cases Your Backend is Missing
Redis to coś znacznie więcej niż cache. Siedem praktycznych wzorców: magazyn sesji, rate limiting, broker wiadomości i kolejka zadań (Lists i Streams), silnik rankingów (Sorted Sets), analityka real-time (HyperLogLog i bitmaps), baza geolokalizacyjna oraz mechanizm blokad rozproszonych. Do każdego przypadku przedstawiono konkretne struktury danych i istotne kompromisy dotyczące pamięci, trwałości i modelu jednowątkowego.
🔓 DuckDB + WASM Notebooks: Portable Analytics You Can Email
DuckDB-WASM przenosi analitykę danych do przeglądarki — notebooki z SQL działające w WebAssembly. Tworzysz przenośne, interaktywne analizy, które można uruchomić w dowolnym miejscu bez instalacji serwerów czy dodatkowego oprogramowania. Otwiera nowe możliwości dla zespołów: wygoda pracy offline połączona z elastycznością współdzielenia wyników analitycznych.
Processing 1 TB with DuckDB
Praktyczne doświadczenie z przetworzeniem 1 TB danych w niecałe 30 minut przy użyciu DuckDB. Autor szczegółowo omawia konfigurację, optymalizacje zapytań i porównania do innych narzędzi. Pokazuje zalety DuckDB w przetwarzaniu lokalnym bez instalacji ciężkich systemów bazodanowych — dla zespołów eksplorujących duże zbiory danych.
🔓 10 DuckDB Index & Stats Tricks for Warehouse Speed
Przyspieszenie zapytań w DuckDB dzięki indeksom, statystykom i optymalizacji składowania. Dziesięć praktycznych technik: zarządzanie histogramami, wykorzystanie min/max do filtrowania, inteligentne użycie sesji kolumnowych i optymalizacja struktury plików. DuckDB lepiej wykorzystuje zasoby i skraca czas złożonych analiz — bez skomplikowanych przygotowań czy tradycyjnych indeksów.
PostgreSQL Recovery Internals
Wewnętrzne mechanizmy odzyskiwania PostgreSQL: jak WAL, punkty kontrolne i pełne obrazy stron współpracują by przywrócić spójność po awarii. Etapy recovery (analiza transakcji, redo, prepared transactions), działanie PITR i streaming replication wraz z archiwizacją WAL. Omówiono także praktyczne konfiguracje, parametry recovery_target, konflikty hot standby i konsekwencje wyborów konfiguracyjnych dla dostępności i wydajności.
🔓 8 PostgreSQL Features You Probably Didn’t Know Exist
Osiem zaawansowanych funkcji PostgreSQL, które często pozostają niedocenione: rozszerzenia pozwalające na dodanie nowych funkcjonalności, obsługa JSONB dla efektywnego przetwarzania danych JSON, wbudowane mechanizmy partycjonowania tabel, wsparcie dla rekurencyjnych zapytań CTE, deklaratywne zarządzanie transakcjami oraz funkcje okienkowe do analiz danych. Szczegółowe poznanie tych opcji pozwala znacząco zoptymalizować projektowanie systemów i analizę danych.
ciekawostki
Andrej Karpathy o 2025 roku w AI
Jeden z najbardziej wpływowych głosów w świecie AI podsumowuje rok: „jednocześnie dużo mądrzejsze i dużo głupsze, niż się spodziewałem”. Według Karpathy’ego wielkie modele językowe to nowy rodzaj inteligencji, niezwykle użytecznej — a my wykorzystujemy zaledwie 10% ich potencjału. Pole szeroko otwarte, pomysłów nie brakuje, a najbliższe lata przyniosą jednocześnie szybki postęp i… mnóstwo pracy. Zapnijcie pasy.
Jak rozpocząć pracę z danymi?
Pytacie w listach co jest w mojej książce „Jak zostać analitykiem?”. Przygotowałem skrót jej zawartości, pokazujący o co mniej więcej chodzi (bezpośredni link do PDFa). [autopromocja]
data_engineering
Building a dbt-UI I Wish Existed
Prototyp interfejsu dla dbt usprawniający zarządzanie projektami i monitoring wykonywania zadań. Integruje widok DAG, szczegółowe informacje o modelach, statystyki testów i logi wykonania. Umożliwia szybką identyfikację problemów i zapewnia lepszą przejrzystość dla zespołów data engineering i analytics oczekujących od narzędzi większej interakcji z pipeline’ami dbt.
🔓 10 Data Models Every Data Engineer Must Know (Before They Break Production)
Dziesięć modeli danych, które warto znać przed wdrożeniem na produkcję: relacyjny 3NF dla OLTP, star/snowflake schema dla hurtowni, denormalizowane szerokie wiersze w bazach kolumnowych, key-value dla ultra-szybkich odczytów, document stores dla elastycznych schematów, graph DB dla relacji, time-series DB dla metryk oraz event sourcing dla audytowalności. Artykuł omawia przypadki użycia, korzyści i pułapki każdego modelu (koszty joinów, hotspots, ewolucja schematu).
From BI to AI: A Modern Lakehouse Stack with Lance and Iceberg
LanceDB — otwartoźródłowa baza zaprojektowana dla dużych zbiorów danych, łącząca cechy tradycyjnych baz BI z wydajnością narzędzi AI. Artykuł pokazuje integrację LanceDB z Apache Iceberg, optymalizującą operacje odczytu i zapisu. Połączenie pozwala łatwiej budować szybkie systemy analityczne i modele ML — dla zespołów pracujących na dużych wolumenach i wdrażających rozwiązania AI.
🔓 BigQuery Hybrid Tables + Streams: Upserts, Late Data, and Seconds-Level Freshness
BigQuery wprowadza hybrydowe tabele łączące zalety streamingu i wsadowego ładowania. Umożliwiają efektywną obsługę late data i realizację upsertów z sekundową świeżością danych. Uproszczenie architektury pipeline’ów, eliminacja złożonych mechanizmów czasowych, lepsza spójność widoków danych. Wsparcie dla zespołów pracujących z dużymi wolumenami i wymagających szybkich aktualizacji.
Why do we need open table formats like Delta Lake or Iceberg?
Otwarte formaty tabelaryczne to klucz w zarządzaniu dużymi zbiorami danych: wersjonowanie, śledzenie zmian i integracja z różnymi narzędziami analitycznymi. Zapewniają spójność i interoperacyjność w środowiskach big data, rozwiązując problemy tradycyjnych formatów plików. Organizacje mogą budować elastyczne i skalowalne pipeline’y — niezbędne w nowoczesnych architekturach przetwarzania i analizy.
devops
🔓 How to Build Resilient Observability Pipelines with OpenTelemetry and Kafka
Budowa odpornych i skalowalnych pipeline’ów observability z OpenTelemetry i Apache Kafka. Kluczowe aspekty: zbieranie, przetwarzanie i przesyłanie danych telemetrycznych z różnych źródeł do systemów analitycznych. Wzorce integracji, strategie buforowania i mechanizmy odzyskiwania po awarii zapewniające niezawodność przy dużych wolumenach zdarzeń w rozproszonym środowisku IT.
Scale LLM Tools With a Remote MCP Architecture on Kubernetes
Skalowanie narzędzi opartych na LLM przez wdrożenie architektury Remote MCP (Model Control Plane) na Kubernetes. Rozdzielenie warstwy zarządzania modelami od ich wykonywania umożliwia elastyczne skalowanie i optymalizację zasobów przy złożonych obciążeniach AI. Dynamiczne zarządzanie infrastrukturą, łatwiejsza integracja różnych modeli i zwiększona wydajność systemów LLM.
kafka
Exception Handling in Kafka Streams
Zaawansowane mechanizmy obsługi wyjątków w Kafka Streams: implementacja własnych handlerów błędów, try-catch w operacjach transformujących oraz konfiguracja deserializacji z ignorowaniem lub ponawianiem. Właściwe zaprojektowanie obsługi wyjątków zapewnia odporność aplikacji i nieprzerwaną pracę pipeline’u strumieniowego w środowiskach produkcyjnych.
Visualizing Kafka Data in Grafana: Consuming Real-Time Messages for Dashboards
Praktyczne sposoby podłączenia Kafka do Grafany i wyświetlania strumieni w czasie rzeczywistym. Omówione podejścia: bezpośrednie konsumowanie komunikatów i mapowanie na punkty czasowe dla Grafana Live/SimpleJSON oraz alternatywy przepisujące zdarzenia do TSDB (InfluxDB, Prometheus) przez konektory i eksportery. Kompromisy między bezpośrednią integracją a zapisem do bazy pod kątem latencji, agregacji i historii.
management
10 Prioritization Traps
Dziesięć typowych błędów priorytetyzacji ograniczających wartość w zespołach produktowych: faworyzowanie najgłośniejszych interesariuszy, mylenie pilności z wpływem, priorytetyzacja według łatwości zamiast efektu biznesowego, ignorowanie kosztu opóźnienia i długu technicznego, brak jasnych kryteriów. Artykuł przedstawia narzędzia i podejścia naprawcze — definiowanie rezultatów, metryki wpływu, scoring, cost of delay, timeboxing i regularne przebudowywanie backlogu.
mlops
Track and Monitor AI Agents Using MLflow: Complete Guide for Agentic Systems
Praktyczne zastosowanie MLflow do monitorowania agentów AI w czasie rzeczywistym. Pokazuje, jak śledzić metryki, eksperymenty i parametry modeli wykorzystywanych w agentach, co ułatwia diagnostykę i optymalizację. Integracja MLflow z systemami agentóœ AI wspiera automatyzację procesów oraz zapewnia lepsze zarządzanie cyklem życia modeli — kluczowe dla stabilności i skuteczności wdrażanych rozwiązań.
python
The Death of YAML: How I Build and Deploy My Entire LLMOps Stack in Pure Python
Jak zastąpić tradycyjne pliki konfiguracyjne YAML pełnoprawnym kodem Pythona do budowy i wdrażania systemów LLMOps. Podejście eliminuje ograniczenia statycznej, deklaratywnej natury YAML, dając większą elastyczność, kontrolę nad pipeline’ami oraz możliwość dynamicznego definiowania konfiguracji i zależności. Upraszcza integrację, testowanie i automatyzację procesów w projektach wykorzystujących modele językowe.