V repozitáři AUR (Arch User Repository) linuxové distribuce Arch Linux byly nalezeny a odstraněny tři balíčky s malwarem. Jedná se o librewolf-fix-bin, firefox-patch-bin a zen-browser-patched-bin.
Dle plánu by Debian 13 s kódovým názvem Trixie měl vyjít v sobotu 9. srpna.
Vývoj linuxové distribuce Clear Linux (Wikipedie) vyvíjené společností Intel a optimalizováné pro jejich procesory byl oficiálně ukončen.
Byl publikován aktuální přehled vývoje renderovacího jádra webového prohlížeče Servo (Wikipedie).
V programovacím jazyce Go naprogramovaná webová aplikace pro spolupráci na zdrojových kódech pomocí gitu Forgejo byla vydána ve verzi 12.0 (Mastodon). Forgejo je fork Gitei.
Nová čísla časopisů od nakladatelství Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 155 (pdf) a Hello World 27 (pdf).
Hyprland, tj. kompozitor pro Wayland zaměřený na dláždění okny a zároveň grafické efekty, byl vydán ve verzi 0.50.0. Podrobný přehled novinek na GitHubu.
Patrick Volkerding oznámil před dvaatřiceti lety vydání Slackware Linuxu 1.00. Slackware Linux byl tenkrát k dispozici na 3,5 palcových disketách. Základní systém byl na 13 disketách. Kdo chtěl grafiku, potřeboval dalších 11 disket. Slackware Linux 1.00 byl postaven na Linuxu .99pl11 Alpha, libc 4.4.1, g++ 2.4.5 a XFree86 1.3.
Ministerstvo pro místní rozvoj (MMR) jako první orgán státní správy v Česku spustilo takzvaný „bug bounty“ program pro odhalování bezpečnostních rizik a zranitelných míst ve svých informačních systémech. Za nalezení kritické zranitelnosti nabízí veřejnosti odměnu 1000 eur, v případě vysoké závažnosti je to 500 eur. Program se inspiruje přístupy běžnými v komerčním sektoru nebo ve veřejné sféře v zahraničí.
Vláda dne 16. července 2025 schválila návrh nového jednotného vizuálního stylu státní správy. Vytvořilo jej na základě veřejné soutěže studio Najbrt. Náklady na přípravu návrhu a metodiky činily tři miliony korun. Modernizovaný dvouocasý lev vychází z malého státního znaku. Vizuální styl doprovází originální písmo Czechia Sans.
Současné firmy, stejně tak jako ty dřívější, dokáží generovat velké objemy dat o svých aktivitách a více či méně je podrobují zkoumání. To vše proto, aby zachytily trendy nebo hrozby v tržních segmentech jejich zájmu. Co se však mění, je způsob, jakým chtějí svá data zkoumat. Stále více je zájem zaměřen na porovnání stavů v určitých okamžicích jejich historie, přičemž starší data jsou typicky zajímavá v delších intervalech, řádu měsíců, nová data jsou zajímavá v intervalech dnů.
ROLAP team společnosti GoodData proto začal hledat v současných datově orientovaných enginech způsob, jak uchovávat historická data a současně umožnit nahlížet na jejich stav v libovolném historickém okamžiku s ohledem na možnost tyto okamžiky porovnávat. Ačkoli se od začátku jevil ověřený přístup implementace pomalu se měnících dimenzí v konvenční relační databázi jako optimální, ukázalo se, že akceptovatelný výkon takovéhoto řešení je spojen s neakceptovatelnými náklady. Když bylo zřejmé, že žádná dostupná technologie nesplňuje požadavky v masovém měřítku, zaměřil se ROLAP team na hledání vlastního řešení.
Zákaznická data často představují tzv. "snapshot", tedy otisk stavu uživatelem sledovaných aktivit k určitému času. Jednotlivé snapshoty jsou svázané unikátní entitou, jež je platná přes vybrané snapshoty. Zákazník pak typicky potřebuje znát stav svého systému v určitém okamžiku, který porovnává s jiným. Zatímco data starší více než rok nejčastěji porovnává v kvartálním intervalu, data starší tří měsíců pak v měsíčním intervalu a data do tří měsíců po týdnech.
Velmi často poslední (neúplný) týden chce zákazník vidět po dnech. Použití konvenčního databázového serveru vede na tvorbu ohromného množství záznamů na úrovni jednotlivých dnů, které jsou často identické v po sobě následujících snapshotech. Namísto toho zaznamenání pouhých změn mezi jednotlivými snapshoty představuje malé množství dat. Z pohledu dat je vlastně zapotřebí jen přehrávat změny tak, jak se staly v čase, a v patřičný okamžik uživatelům data poskytnout. Tato jednoduchá věta pak popisuje myšlenku na jejímž konci je datové úložiště známé v GoodData jako EventStore.
Vše co se děje uvnitř EventStore se zcela vymyká klasickému světu SQL. Data na vstupu do EventStoru jsou rozbita na sloupce, ze sloupců jsou vybrány změněné hodnoty entity a jen ty jsou uložené společně s okamžikem jejich platnosti. Přečtení dat pak připomíná přehrávač, který do výstupní matice dat zapisuje změny. Na konci čtení je kompletní matice s hodnotami platnými v rozhodném časovém okamžiku. Přehrávač přitom na začátku přehrává rychle po kvartálech, na konci pomalu po dnech.
Zatímco princip NoSQL úložiště byl dostatečně zřejmý, programovací jazyk nikoliv. Implementace, ve které by toto unikátní řešení mohlo fungovat, potřebovalo neméně unikátní jazyk. Perl se v tomto ohledu ukázal jako velice mocný programovací jazyk. Zejména jeho práce s asociativními poli (hashes) zcela přesně vyhovovala potřebám úložiště. Identifikace změn v nově nahrávaných datech, stejně tak přehrávání změn a získávání požadovaných snapshotů, jsou v Perlu neuvěřitelně přímočaré.
Použití uzávěrů (closures) vede k rychlému a přitom stále dostatečně čitelnému kódu. Pro každou transformaci či agregaci dat, zadanou strukturovaným předpisem AST (Abstract syntax tree), je za běhu vygenerován kód, který “eval” zkompiluje do anonymní funkce (zde do “closure”). Přímo za běhu tak využíváme interpret jazyka Perl pro kompilaci dynamicky sestaveného kódu. S podobným řešením se ve statických jazycích potkáte jen výjimečně. Perl také umožnil velice efektivně implementovat podporu pro generování historických relací. Nyní je možné výstup EventStoru nahrát přímo do klasické relační databáze, včetně pomalu se měnících dimenzí a v ní provádět klasickou ROLAP analýzu.
Úspěch celého řešení byl završen nasazením EventStoru v cloudovém prostředí Amazonu. Bylo tak dotaženo k dokonalosti webové řešení pro analýzu dat, od sběru, přes uchování, přepočítání až po vizualizaci. “Webovost” řešení je umocněna skutečností, že většina dat od zákazníků pochází z jejich webových systémů. Dá se říci, že data jsou na webu uložena a zákazníci si je nakonec přes web i zobrazí a analyzují. Co dodat závěrem? Snad jen, že ROLAP team GoodData stále hledá inovátory, kteří se nebojí opustit klasická řešení.
Jiří Schmid pracuje v oblasti BI od roku 2003, postupně prošel pozicemi od analytika a implementátora BI projektů až k vývoji klíčových komponent BI software GoodData, kde v současnosti pracuje jako vedoucí ROLAP teamu.
Nástroje: Tisk bez diskuse
Tiskni
Sdílej:
S podobným řešením se ve statických jazycích potkáte jen výjimečně.Pokud tomu dobře rozumím, tak tohle by neměl být problém v jazycích, jenž podporují tzv. quotations (například C#, F#, OCaml nebo Haskell)?
Navic jsem 100% presvedcen, ze vetsina lidi (vcetne mne) nepochopila zcela o co jde.Není to tak složité. ROLAP (kde R znamená Relational) tým GoodData seznal, že relační databáze se na spoustu věcí nehodí, a tak vymyslel MOLAP (kde M znamená Multidimensional). A protože dneska je v módě všechno, co není SQL, označit za NoSQL, i když je to třeba postaveno nad SQL, tak tomu taky řekli NoSQL.