حمعه, January 2, 2026

Percona, известная поддержкой open-source баз данных, меняет фокус: вместо “просто поддержки” компания продвигает структурированные сервисные пакеты, которые закрывают боль производительности и подготовку инфраструктуры к AI-нагрузкам.

Суть подхода простая: фиксированный формат работ, понятный срок и измеримый эффект. Percona запустила линейку Percona Packages для команд DBA и enterprise IT, и в стартовый набор вошли Quickstart, Performance Optimization и AI Readiness.

Почему это выстреливает именно сейчас? Потому что AI быстро заходит в компании, а людей, которые умеют нормально строить data-инфраструктуру, не хватает. По данным McKinsey, 77% компаний не имеют нужных компетенций в data engineering, архитектуре и управлении данными для масштабирования трансформаций. IDC, в свою очередь, оценивает потенциальную стоимость IT skills gap в $5.5 трлн к 2026 году. Итог предсказуем: команды перегружены, модернизация тормозит, а риски простоя и дорогих ошибок растут.

Percona делает ставку на “быстрые и прикладные результаты в первые 30 дней”. По словам SVP Global Services Ника Херринга, сценарии разные, но идея одна: быстро найти корневую причину и дать план действий или исправление. В кейсе из материала SaaS-компания месяцами билась с нестабильностью и проблемами производительности, а Percona за 30 дней нашла конкретный баг и убрала повторяющуюся проблему, с которой другие не справились.

Отдельно интересно, как они формулируют “AI readiness”. Там два ключевых провала, которые часто ломают внедрение: неоттюненная база и инфраструктура до прихода AI-нагрузок и непонимание инструментов на стыке AI и данных, из-за чего конфигурации начинают “сыпаться” и всё становится медленнее и дороже.

При этом есть важное ограничение: AI Readiness пакет пока завязан на PostgreSQL и расширение pgvector. Percona прямо говорит, что видит PostgreSQL самым частым выбором для AI-нагрузок, а планы по MySQL или MongoDB пока не раскрывает.

« برگشت