Пользователи платного тарифа AI Pro в Google Antigravity продолжают сталкиваться с ошибкой 503 Service Unavailable (Model Capacity Exhausted) при работе с моделью gemini-3-flash-agent. Жалобы на форуме разработчиков Google длятся уже несколько недель - аналогичные треды появлялись 20, 15 и 6 дней назад, причем проблема затрагивает не только Pro, но и Ultra-аккаунты.
В свежем посте от 12 мая пользователь Abdul_Ahad_Dev сообщает, что получает блокировки «постоянно» при выполнении стандартных задач разработки. При этом в соседних темах разработчики отмечают, что более легкие модели Flash работают без сбоев, а ошибка возникает именно на «тяжелых» версиях Gemini 3. Один из тредов с 19 ответами и 2 тысячами просмотров тянется уже почти месяц - официального решения от Google пока нет.
#Antigravity #Google #Gemini #Bug
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Инженеры Cloudflare обнаружили редкий баг в ClickHouse, который вызвал критическое замедление пайплайна выставления счетов. Проблема проявилась после миграции одной из крупнейших таблиц на новую схему партиционирования с поддержкой per-tenant retention.
Команда перевела таблицу Ready-Analytics (более 2 PiB данных, миллионы строк в секунду) с партиционирования по дням на схему (namespace, day). Это позволило гибко управлять сроками хранения для разных команд. Однако через два месяца после rollout биллинговые джобы начали не укладываться в дедлайн.
Стандартные метрики — I/O, память, количество прочитанных партов — были в норме. Зависимость обнаружилась только при анализе времени выполнения запросов относительно общего числа партов в кластере. Корнем проблемы оказалась lock contention на этапе query planning: при росте числа партов планировщик ClickHouse тратил всё больше времени на захват блокировок, хотя сами запросы не стали тяжелее.
Инженеры написали патчи, устраняющие узкое место. Детали исправлений и полная история расследования — в блоге компании.
#Business #Cloudflare #Security #Bug
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😭1
Пользователи GitHub обнаружили критическую проблему в OpenAI Codex — система обратной связи на основе SQLite может генерировать до 640 ТБ логов в год. Баг приводит к стремительному износу твердотельных накопителей (SSD) и делает использование инструмента опасным для оборудования.
Проблема кроется в механизме записи feedback-логов: Codex постоянно пишет данные в локальную базу SQLite без каких-либо ограничений на размер или ротацию файлов. При активном использовании скорость записи достигает пугающих значений — ресурс типичного SSD (около 600 TBW) может быть исчерпан за несколько месяцев. Разработчики, использующие Codex на ноутбуках с несменными накопителями, рискуют остаться без устройства.
На данный момент OpenAI не выпустила официального исправления. В треде на GitHub пользователи предлагают временные решения: отключение телеметрии через конфигурационные файлы или перенос базы логов на RAM-диск. Однако это лишь полумеры — корень проблемы требует патча со стороны разработчиков.
#AI #OpenAI #Codex #Bug #SSD #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣1