В России появился первый самостоятельный аналог Grafana — Графиня

В России появился первый самостоятельный аналог Grafana — Графиня

В России появился первый самостоятельный аналог Grafana — Графиня

Компания «Лаборатория Числитель» разработала отечественную альтернативу платформе Grafana — систему визуализации и мониторинга под названием «Графиня». Это первый на российском рынке самостоятельный аналог популярной платформы, при этом решение не является форком и написано с нуля. Новинка стала частью системы «Пульт» от того же вендора.

Grafana давно используется в российских компаниях для создания дашбордов и визуализации данных, особенно в задачах мониторинга. Grafana всё ещё остаётся одной из самых трудно заменяемых платформ.

Разработчики «Числителя» решили закрыть этот пробел, создав собственный портал, совместимый с привычным подходом к работе, но лишённый многих проблем, вроде нестабильности после обновлений.

В версии 1.0 есть три основных модуля:

  • «Витрины данных» — основной инструмент для создания и просмотра дашбордов с виджетами разных типов: графики, таблицы, индикаторы, «проблемы» и «модель здоровья»;
  • «Источники данных» — поддерживаются «Пульт», Zabbix, VictoriaMetrics, Prometheus, PostgreSQL и даже CSV-файлы;
  • «Администрирование» — система ролей и организаций с разграничением прав: от наблюдателей до администраторов.

Есть поддержка светлой и тёмной темы, а также двух языков — русского и английского.

Разработчики обещают, что «Графиня» не остановится на повторении функциональности Grafana. Уже в планах — модуль «Сервисно-ресурная модель», который позволит отображать сервисы в виде дерева и быстрее находить источник проблем.

Этот и другие новые модули должны усилить связку «Графиня» + «Пульт» и сделать систему более гибкой в управлении ИТ-инфраструктурой.

Таким образом, «Графиня» может стать одной из первых полноценных российских альтернатив Grafana, способной закрыть потребности бизнеса в визуализации данных без зависимости от зарубежных решений.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru