Kubernetes on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Ponad połowa kodu z AI? Raport 2026 i symulatory Kubernetes

Mon, 08 Jun 2026 15:00:00 +0000

W tym numerze przyglądamy się gwałtownej profesjonalizacji świata AI, gdzie agenty przestają być tylko ciekawostką, a właściwie są fundamentem codziennej pracy programistycznej.

Analizujemy najważniejszy raport roku (State of AI 2026), z którego wynika, że już ponad połowa kodu produkcyjnego pochodzi z systemów AI, pokazujemy protokół MCP jako kluczowy standard łączący modele z infrastrukturą oraz zalety natywnych agentów głosowych, i sprawdzamy, jak pliki SKILL.md pomagają skalować wsparcie AI w wielorepozytorialnych środowiskach Enterprise.

AI agenci, nudny backend i polskie głosy o architekturze hexagonalnej

Mon, 18 May 2026 15:00:00 +0000

W tym wydaniu obserwujemy wyraźny trend profesjonalizacji narzędzi AI oraz powrotu do sprawdzonych, “nudnych” technologii.

Analizujemy, jak agenci AI i modele LLM (Claude, ChatGPT) ewoluują w stronę praktycznych narzędzi do budowania skillów i automatycznego naprawiania testów, pokazujemy, dlaczego architekci coraz częściej rezygnują ze złożonych baz grafowych na rzecz sprawdzonych ontologii SQL, i tłumaczymy, dlaczego w backendzie prostota i standaryzacja wygrywają z niepotrzebną innowacyjnością.

W świecie Data Engineeringu skupiamy się na hybrydowym podejściu do analityki i optymalizacji kosztów.

Lany Poniedziałek bez lania wody

Mon, 06 Apr 2026 11:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu przyglądamy się dynamicznym zmianom w ekosystemie narzędzi AI oraz ewolucji architektury danych. Dominującym trendem staje się odejście od prostych chatbotów na rzecz złożonych systemów agentowych, co wymusza rewizję dotychczasowych podejść do jakości kodu i automatyzacji. Jednocześnie obserwujemy renesans wydajnych, osadzonych baz danych, takich jak DuckDB, które redefiniują sposób, w jaki myślimy o analityce “lokalnej” i przygotowaniu danych pod ML. Druga część zestawienia skupia się na inżynierii systemów o dużej skali. Analizujemy lekcje płynące z zarządzania tysiącami podów GPU w klastrach Kubernetes oraz wyzwania, jakie stawia przed inżynierami projektowanie globalnych usług o najwyższej dostępności. Nie zapominamy o “miękkich” aspektach pracy – odświeżamy spojrzenie na proces Code Review i wizualizację techniczną, szukając sposobów na zwiększenie efektywności zespołów deweloperskich w świecie zdominowanym przez automatyzację. Mamy nadzieję, że to poniedziałkowe zestawienie dostarczy Wam solidnej dawki inspiracji do nadchodzących projektów. Miłej lektury!

Kiedy AI zaczyna tworzyć własną kulturę... i jak ją wdrażać w produkcji

Mon, 02 Feb 2026 15:00:00 +0000

Hit minionego tygodnia - Moltbook. Jest to eksperymentalna sieć społecznościowa w stylu Reddita, zbudowana dla agentów AI, gdzie ludzie mogą tylko podglądać, a nie brać udziału.

Tekst Best Of Moltbook traktuje Moltbook jako dziwny, ale fascynujący eksperyment: obserwatorium tego, jak zachowują się LLM‑owe agenty, gdy zostawi się je samym sobie z własną przestrzenią społecznościową. Autor waha się między interpretacją to tylko sprytna konfabulacja i echo ludzkich promptów a podejrzeniem, że dzieje się tu coś ciekawszego - rodzaj zalążkowej kultury agentów, z własnymi memami, lękami, duchowością i polityką.

Agenci AI, skalowanie pipeline'ów i ewolucja Pythona

Mon, 19 Jan 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu głęboko zanurzamy się w świat agentów AI i agentic AI: od fundamentalnych rozróżnień między generatywną AI, agentami i podejściem agentycznym, przez praktyczne wyzwania bezpieczeństwa w postaci mapowania API, aż po optymalizację zarządzania kontekstem w Model Context Protocol. Nie zabraknie również solidnych podstaw machine learningu: kodowanie danych kategorycznych, Support Vector Machines oraz kompleksowy przegląd metod detekcji anomalii w Pythonie.

Na froncie inżynierii danych pokazujemy, jak ewoluować od prostych crontabów do systemów obsługujących miliardy zdarzeń, jak wykorzystać DuckDB do szybkich analiz bez ciężkiej infrastruktury oraz dlaczego dokumentacja jako kod w dbt-checkpoint staje się silnikiem jakości danych. Praktyczny przewodnik end-to-end z darmowymi narzędziami oraz refleksje nad zawodem data engineera dopełniają obrazu codziennych wyzwań w tej dziedzinie.

Ostatni raz w tym roku

Mon, 22 Dec 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu koncentrujemy się na praktycznych aspektach pracy z danymi i modelami AI. Z obszaru Data Engineering znajdziecie rozwiązania eliminujące nocne przetwarzanie batchowe przy pomocy DuckDB i dbt, przewodnik po strategiach obsługi danych wrażliwych oraz techniki checkpointingu w systemach event-driven. O DuckDB aż trzy materiały - bo to świetne narzędzie. Podobnie PostgreSQL to świetne narzędzie, “zamiatające” inne typy baz - tutaj na przykładzie baz wektorowych i indeksowania 100 milionów wektorów w 20 minut.

Kryzys pracowniczy w branży + konferencja AI Dev 25

Mon, 08 Dec 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu przyglądamy się transformacji współczesnych architektur IT – od rosnącej konkurencji dla RESTa i mikroserwisów, przez natywną obsługę wektorów w Postgresie, aż po praktyczne wzorce partycjonowania Parquet. W sekcji AI i ML znajdziecie przewodnik po PyTorch dla chcących zacząć z sieciami neuronowymi i budowaniem własnych modeli AI. Znajdziecie też tekst o metodach interpretacji predykcji XGBoost z wykorzystaniem SHAP.

Dla programistów Pythona przygotowaliśmy materiały o walidacji outputów LLM z Pydantic, monitoringu FastAPI, zaawansowanych technikach pandas oraz nowym narzędziu “ty” do automatyzacji przepływów w chmurze. DevOpsi mogą sprawdzić tutorial wdrażania Spring Boot na Kubernetes, rozwiązanie problemu rozbieżności między środowiskami lokalnym a produkcyjnym oraz master class z tcpdump i Wireshark.

Jak wygląda "przerzucanie liczb z worka do worka" w ubezpieczeniach i przemyśle?

Mon, 24 Nov 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu znajdziesz solidną dawkę praktycznej wiedzy – od optymalizacji agentów AI w GitHub Copilot i dyskusji o tym, czy serwer MCP rzeczywiście jest Ci potrzebny, przez zaawansowane techniki pracy z DuckDB i porównanie narzędzi do przetwarzania 650 GB danych, aż po konkretne konfiguracje Nginx, Terraform i Kubernetes.

Często tutaj trafiają teksty związane/zachwalające DuckDB (dzisiaj też będą). Alibaba tymczasem opublikowała trzyczęściowy cykl, w którym dogłębnie analizuje wewnętrzne mechanizmy DuckDB. Na blogu znajduje się analiza kodu DuckDB pod kątem formatu plików, formatu przechowywania tabel oraz warstwy wykonawczej. Część pierwsza, druga i trzecia.

System design, bazy danych i praktyczny Python

Mon, 10 Nov 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu skupiamy się na praktycznych aspektach projektowania i optymalizacji systemów danych.
Zaczynamy od architektury: poznasz sprawdzone metody nauki projektowania systemów oraz zajrzysz pod maskę infrastruktury OpenAI opartej na Kubernetes i Apache Kafka.
W sekcji baz danych znajdziesz spojrzenie na BigQuery z perspektywy programistów Pythona oraz dwanaście realnych przypadków migracji do DuckDB z konkretnymi oszczędnościami.

Miłośnicy Pythona znajdą też kilka wartościowych materiałów: od elegancji dekoratorów, przez biblioteki przewyższające Excela, po praktyczną migrację z PostgreSQL do MongoDB. Warto zerknąć na porównanie HTTPX z Requests (nie tylko w kontekście projektów LLM, ale po prostu na httpx jako nowocześniejszy pakiet) oraz omówienie narzędzia UV Toolchain do stabilizacji środowisk CI/CD.

Nowy dział low code

Mon, 06 Oct 2025 15:00:00 +0000

Kolejny tydzień, kolejna porcja wiedzy z szerokiego świata danych i AI. Jak zwasze przed Tobą materiały, które sprawdzą się zarówno w codziennej pracy, jak i przy zgłębianiu nowych technologii.

Jeśli zajmujesz się infrastrukturą i DevOps, czekają na Ciebie praktyczne wzorce Dockerfile dla Pythona, które zredukują czas buildów do sekund, oraz dziewięć sprawdzonych technik autoskalowania w Kubernetes, które przetrwają piki ruchu. A dla fanów baz danych – przegląd rozszerzeń PostgreSQL, które działają jak supermoc, oraz porównanie architektur Snowflake, Oracle i PostgreSQL.

Firmy uciekają od AI - czas na prawdziwą wiedzę! Praktyczne rozwiązania dla prawdziwych ludzi

Mon, 15 Sep 2025 15:00:00 +0000

Dzisiejszy numer newslettera przynosi zwyczajowy mix technologii i trendów, które kształtują obecny krajobraz danych i AI. Zaczynamy od zaskakującego zwrotu w podejściu do sztucznej inteligencji: coraz więcej firm odwraca się od kosztownych wdrożeń AI, stawiając ponownie na kompetencje ludzkie. To doskonały moment na refleksję nad tym, gdzie AI rzeczywiście przynosi wartość.

W tym numerze znajdziesz praktyczne rozwiązania, które możesz wdrożyć już dziś. Dowiesz się, jak zespół obniżył koszty bazy danych z 10 tysięcy do 500 dolarów miesięcznie, poznasz siedem trików przyspieszających walidację Pydantic dwukrotnie, a także odkryjesz ukryte możliwości context managerów w Pythonie, które wykraczają daleko poza klasyczne “with open()”.

Sporo Streamlit i tutoriali budowania Agnetów AI

Mon, 08 Sep 2025 15:00:00 +0000

Gdy jedni wciąż zastanawiają się, czy warto eksperymentować z agentami AI, inni już budują kompletne systemy analityczne z Pydantic-AI i Streamlit. Gdy niektóre zespoły mierzą się z podstawową konfiguracją Kafki, inne optymalizują przepustowość na poziomie miliona wiadomości na sekundę. Między innymi o tym dzisiaj.

Rewolucja agentów AI - od zera do działającego agenta z LangGraph, plus praktyczne połączenie Streamlit z Pydantic-AI do analizy danych. To nie są już tylko proof-of-concept, to konkretne narzędzia robocze.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-12-23

Mon, 23 Dec 2024 15:00:00 +0000

Im bliżej roku tym więcej podsumowań roku. Ale podsumowania były w zeszłym numerze (kto przegapił może zobaczyć do archiwum).

Dzisiaj zaś ze względu na zbliżające się święta mniej materiału niż zwykle. Bo trzeba odpocząć od komputerów, spędzić czas z najbliższymi, wyjść na spacer, porzucać się śnieżkami… no może tutaj się zapędzamy nieco (patrząc na prognozę pogody).
Odstawcie modele ML, dostawcie Python, Sparki i Kafki, zajmijcie się uszkami w barszczu i prezentami spod choinki. No, ewentualnie może być Pinot… ale bardziej Pinot Noir niż Apache Pinot.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-11-04

Mon, 04 Nov 2024 15:00:00 +0000

Odkrycie tego tygodnia: Bolt.new. Serwis, który korzystając modeli językowych przygotuje całą aplikację i - o ile jest ona frontendowa - pozwoli jednym guzikiem ją wdrożyć.
Testując to chwilę udało się po kilku dopytaniach przygotować kod, który daje GUI (dostępny przez WWW) do edycji obserwowanych kanałów na YouTube. Obserwowanie polega na tym, że jeśli pojawi się nowy film na kanale to wysyłana ma być informacja poprzez komunikator Signal (specjalnie, bo Signal nie ma API, trzeba wywoływać polecenie w konsoli). Powstały kod wzbogacony został o Dockerfile (razem z pobraniem odpowiedniej wersji Signala oraz potrzebnej mu Javy) i deployment na Kubernetesa. Kiedy wiemy co robimy i czego oczekujemy oraz potrafimy wyłapać błędy - na pewno ułatwia to pracę. I jeszcze jedno: zapytania pisałem po polsku (w ramach eksperymentu) i zostałem w pełni zrozumiany, chociaż odpowiedzi były po angielsku. Wynik działania tutaj (mam nadzieję, że link zadziała).

Newsletter Dane i Analizy, 2024-05-27

Mon, 27 May 2024 15:00:00 +0000

Dzisiaj krótko, bo tydzień krótszy i “nie ma czasu załadować taczek”. Może tak lepiej?

#analiza_danych_projekty

Customer Segmentation
Analiza RFM (Recency, Frequency and Monetary) wykorzystana do segmentacji klientów. Bardziej opis niż zajęcia praktyczne, a praktyka podana w excelu

#architektura

How Twitter processes 4 billion events in real-time daily
Od architektury Lambda do Kappa

3 Reasons Why You Might Want to Use Monolith Instead of Microservice
Czyżby odwrót od podejścia mikroserwisowego? A może tylko kilka szczególnych przypadków?

Newsletter Dane i Analizy, 2024-05-06

Mon, 06 May 2024 15:00:00 +0000

Witamy po majówce. Akumulatory naładowane? Głowy przewietrzone? Karkóweczka zjedzona? :)
Zatem czas na kolejną porcję rozwijających treści.

Jakoś tak wyszło, że w tym tygodniu mamy kilka zagadnień związanych z Kubernetesem, ale nie odpuszczamy programowania jako takiego (z przewagą Pythona, wiadomo). Poza tym - chyba masz zaległości z poprzedniego numer, prawda?

#ai_ml

GenAI Demo with Kafka, Flink, LangChain and OpenAI
Architektura i demo procesu przesyłania danych Kafką i użycia modeli LLM na tychże danych. W treści tekstu znajdziesz też link do nagrania na YT

Newsletter Dane i Analizy, 2023-10-30

Mon, 30 Oct 2023 15:00:00 +0000

Dzisiaj trochę o mapkach, trochę o diagramach (takie diagram as a code tylko dlaczego BitBucket nie potrafi wyświetlić Mermaid (ticket w Atlassianie jest “solved”! Ale zobaczcie jak ;-), a GitHub robi to z palcem… to znaczy bez problemu?), a do tego sporo materiału video. Chyba też więcej niż zwykle treści po polsku (polecamy tekst Tomka Zielińskiego o transportowaniu danych - może się przydać na spotkania rekrutacyjne, ja lubię zadawać analogiczne pytania).

Newsletter Dane i Analizy, 2023-08-14

Tue, 08 Aug 2023 00:00:00 +0000

Na początek tutorial (YT, 30 minut, po polsku), tym razem z LLMami w roli głównej - o tym jak zbudować chatbota odpowiadającego na pytania z własnej bazy wiedzy. Bardzo fajny materiał, takich trochę brakuje - chłopaki opowiadają o tych najbardziej kluczowych kawałkach kodu a nie o podstawach. Rozumiesz o czym jest mowa, nie ma straty czasu na opowiadanie co do jest model albo funkcja w Pythonie ;-)

Dzisiaj też pelny proces MLOps - wprowadzenie zawierające wszystkie elementy. Super tekst na początek dla każdego DevOpsa który chce się zająć tematami ML oraz każdego data scientisty, który chce umieć nowocześnie wdrażać swoje modele.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-07-03

Mon, 03 Jul 2023 15:00:00 +0000

Wzorce projektowe ułatwiają pracę. Kod jest bardziej czytelny, łatwiej go rozbudować i nie trzeba przebudowywać całej aplikacji. Tych wzorców jest bardzo dużo, możesz zacząć od “top 10” opisanych w artykule “10 Underrated Software Patterns Every ML Engineer Should Know”, który patrzy na wzorce projektowe przez pryzmat projektów machine learning.

Jeśli zaś potrzebujesz przykładu kodu to dobre wprowadzenie daje tekst “Structural Design Patterns: A Comprehensive Guide for Developers”

Największą jednak i darmową bazą, obejmującą kilka języków (angielski, niemiecki, polski też… a nie! - o języki programowania chodzi: C#, C++, Go, Java, PHP, Python, Ruby, Rust, Swift oraz TypeScript) jest strona Refactoring.Guru.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-08-29

Mon, 29 Aug 2022 15:00:00 +0000

Uważni czytelnicy fanpage’a Dane i Analizy już zapewne przeczytali mój nowy post o analizie tras rowerowych (heatmapa w nim prezentowana już nieaktualna), ale jeśli kogoś ominęło to zapraszam. Pokazuję w nim:
jak przeczytać plik XML jak agregować dwuwymiarowe dane w NumPy jak agregować je w Pandas jak przygotować mapkę w Folium

A jak już tamten tekst znasz to dzisiaj też niemało do wyboru. Zapraszam do lektury!

#AI_ML

Which Python Framework is Better for Machine Learning Apps?
Mamy jakiś nasz cudowny model, daje świetne wyniki, ale predykcje można dostać tylko uruchamiając skrypt z konsoli albo jeszcze gorzej w Jupyter Notebooku. Co zrobić, żeby było to użytecznie online’owe narzędzie? Opakować w API. Ale który pythonowy framework wybrać?

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-09

Mon, 09 Aug 2021 09:00:00 +0000

Multi Page Document Classification using NLP and ML
An approach to classify documents with different variations shapes, text and page sizes. Source: https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU This article describes a novel Multi Page Document Classification solution approach, which leverages advanced machine learning and textual analytics to solve one of the major challenges in the Mortgage industry. Abstract Even in today’s technological era most of (…)

Introduction to Concurrency in Python
PYTHON | PROGRAMMING | CONCURRENCY A guide to speeding up Python code Back in 1965, Gordon Moore predicted that the number of transistors on microchips will double every two years[1]. This prediction is referred to as Moore’s Law. Moore’s Law also states that the price of computing hardware will also half every two years. Source: (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-08

Sun, 08 Aug 2021 09:00:00 +0000

Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-31

Mon, 31 May 2021 09:00:00 +0000

Containers: The actual mechanism behind the technology and why Kubernetes depreciated Docker
In this article, we will be covering all the details about containers i.e. how they actually work behind the scene and all the parts it… Continue reading on Medium »

Fully Explained Hierarchical Clustering with Python
Programming Agglomerative clustering in unsupervised machine learning Hierarchical clustering. A photo by Author In this article, we will discuss hierarchical clustering algorithms in unsupervised machine learning. This algorithm is based on the splitting and merging of nested clusters. The linkage (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-10

Mon, 10 May 2021 09:00:00 +0000

How to Perform Basic ML Serving With Python, Docker, and Kubernetes
This tutorial provides a basic, step-by-step example of real-time serving a machine learning (ML) model as a REST API with Python, Docker, and Kubernetes. We’ll build a basic REST API with Python, test it locally with Docker, and deploy our API with Kubernetes. By the way, if you want to go faster, (…)

Dockerizing Shiny Applications
Docker provides isolation to applications. Images are immutable. Running multiple instances of the same image can serve many users at the same time. All these general advantages of containerized applications apply to Shiny apps too. The post Dockerizing Shiny Applications first appeared on (…)