💡 Concurrency vs Параллелизм — БАЗА для каждого разраба

👉 Concurrency → про то, как организовать программу, чтобы она умела работать с несколькими задачами (структура, управление, планирование).

👉 Parallelism → про то, как реально ускорить выполнение, используя больше процессорных ресурсов (ядра, потоки).

✅ Можно иметь concurrency без параллелизма → например, кооперативная многозадачность на одном ядре (таски в Go, async/await в JS, coroutines в Python).

✅ Можно иметь параллелизм без concurrency → например, просто запустить два независимых процесса для расчёта матриц на разных ядрах.

А вместе они дают и удобную структуру, и прирост производительности.

👩‍💻 PostgreSQL давно перестал быть просто хранилищем данных
В высоконагруженных системах он всё чаще становится частью AI-архитектуры — с векторами, семантическим поиском и RAG-паттернами прямо на уровне БД.

На открытом уроке разберём, как PostgreSQL может:
- работать вместе с AI-моделями: хранить эмбеддинги, участвовать в семантическом поиске,
- быть частью RAG-архитектур и выполнять ML-логику внутри базы.
- отдельно обсудим расширения pgvector, pgai и lantern
- обсудим реальные сценарии для production-систем.

Вы увидите где AI в базе данных действительно оправдан, а где создаёт риски по латентности, масштабированию и поддержке.
Разберём архитектурные trade-off’ы, работу с kNN-поиском и подходы к интеграции AI в бизнес-логику через триггеры и функции.

📍Встречаемся 27 января в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Highload Architect».

Регистрация открыта: https://vk.cc/cTNllI

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

📚 Основы алгоритмов на одной шпаргалке

Хочешь разобраться, чем массив отличается от хеш-таблицы? Этот шпаргалка — для тебя.

✍️ 9 ключевых структур данных:
🟢Массив
🟢 Стек
🟢 Очередь и дек
🟢 Хеш-таблица
🟢 Связанный список
🟢 Двоичное дерево поиска
🟢 Граф

✔️ Для каждой:
🟣 Простое объяснение
🟣 Примеры
🟣 Основные задачи и особенности