This release includes several large extensions to what code running
in const contexts can do. This refers to all code that the
compiler has to evaluate at compile-time: the initial value of const and static items, array lengths, enum
discriminant values, const generic arguments, and functions
callable from such contexts (const fn).
This is the first wireless Internet router designed and built with
your software freedom and right to repair in mind. The OpenWrt One
will never be locked down and is forever unbrickable. This device
services your needs as its owner and user. Everyone deserves
control of their computing. The OpenWrt One takes a great first
step toward bringing software rights to your home: you can control
your own network with the software of your choice, and ensure your
right to change, modify, and repair it as you like.
Днес ще убия нещо. Каквото падне. Писнало ми е да ме пренебрегват и днес ще го раздавам Господ.
Така започва стихотворението на Каръл Ан Дъфи „Образование за свободното време“ (прев. Калоян Игнатовски). Дали е такъв случаят и с децата с качулки, които безчинстват из няколко, а може би и повече от няколко софийски мола? Социално-мрежовият и телевизионният шум, разбира се, се вдигна най-вече около един конкретен мол и неговата клета охрана: така е най-лесно – избираш си виновен и го изправяш до стената. За всички обаче е ясно, че при липсата на адекватни действия от страна на полицията и съобразен с международните спогодби справедлив достъп до правосъдие на всяко дете, алтернативното „образование за свободното време“ е превзело не едно и две публични пространства.
Срещали сме въпросните деца и в подлеза на Софийския университет (чийто праг вероятно няма да имат шанса да прекрачат), и в уличките около бул. „Ситняково“, и по бул. „Тодор Каблешков“, и около Южния парк, и в преките на бул. „Тодор Александров“, и в станциите на метрото, където гонят да бият връстниците си бежанци – също деца, но с още по-малко късмет и от тях… Някои все още носят пистолети играчки. Други имат боксове и знаят как да ги използват. Трети просто безропотно следват тълпата.
Общото е, че всички тези деца ходят или доскоро са ходили на училище. И техните родители са ходили на училище. Срещали са се лице в лице с онези страшилища-на-седемте-морета-и-дванайсетте-класа – националните външни оценявания. Още в първи клас са рецитирали „Аз съм българче“. Всяка пролет са пели „Върви, народе възродени“. И е възможно да знаят кои са Сивушка и Белчо (дори и без да са чели иначе гениалния разказ на Елин Пелин, подобно на голяма част от Facebook критикарите). Но какво от това?! Както виждаме – нищо не ги е спасило, не им е помогнало, не е угасило гнева им, не е преборило дебнещите ги бесове. И така ще е, докато поколение след поколение деца се въртят в барабана на една старомодно скована и свъсила вежди образователна система. Система, в която приятелството, взаимното уважение, емпатията, толерантността, грижата към близкото и ближното и любопитството към далечното, чуждото и другото, все още са ключови думи в европейски проекти от чекмеджето, но не и реални, всекидневни ценности, въплътени в игра, в разговор, в преживяване, в знание, в съзидание.
Мой познат, „чистач“ на българското съдържание в Meta, беше споделил с мен преди време какво му струва всеки ден да гледа задължителните секунди насилие, преди да ги свали и докладва. Както и че минути след това същите снимки или видеа се появяват на друго място, в следваща група, и в следваща. И в следваща. Че насилието се репродуцира експоненциално. И че децата плашещо често са там – понякога жертви, понякога насилници, а често и двете.
Струва ми се обаче важно да не забравяме нито за миг, че и едните, и другите деца са наши. Какво ли бъдеще ги чака, предвид настоящето им в разбити семейства, в бездушните коридори на образователната система, в мола и в подлеза, с бокса и под качулката? И въпреки всичко ми се иска да вярвам, че в някаква степен нещата все още зависят от нас, макар да изглежда, че ни се изплъзват от ръцете…
Затова и не се отказваме, продължаваме да търсим отговорите и в настоящия брой:
Започваме с един важен материал именно за децата. В „Имат думата ЛГБТИ учениците. Докато не е забранено да говорят“ Светла Енчева анализира тазгодишното национално проучване на Фондация „Сингъл Степ“ на нагласите към ЛГБТИ децата в училище. В сравнение със същото изследване от 2018 г. климатът значително се е влошил, а процентът хомофобски и трансфобски прояви от страна и на ученици, и на учители тревожно расте. С приетите по-рано през годината промени в Закона за предучилищното и училищното образование тази тенденция ще се задълбочава, а с избора на Тръмп за президент на САЩ ще получава и външнополитическа легитимация. В една такава ситуация и при липса на здрав разум в главите на голяма част от законотворците може да очакваме и зачестяване на проявите на психическо и физическо насилие, основано на пола и половата идентичност.
И „Докато чакаме здравият разум да се завърне“, председателката на Комитета по правата на детето на ООН Ан Скелтън ни призовава въпреки фрустрацията от трудните времена и поликризата да устоим на натиска, да работим с наличните инструменти, колкото и несъвършени да са те, само и само да не изоставим проекта за детските права. Разговорът е част от поредицата на Надежда Цекулова за достъпа до образование, подкрепена от „Лидл България“.
Темата за устояването на натиска се появява и във втората част на анализа „Отново на кръстопът: Българската външна политика между Вашингтон и Москва“. Искрен Иванов продължава да разсъждава върху цивилизационния избор, пред който е изправена страната ни в момента: да се превърне в истинска, съвременна, работеща демокрация – или да си остане буфер между Запада и Русия, каквато е в последните няколко десетилетия. И двете перспективи крият огромни политически залози. И различни варианти на бъдеще.
Засега обаче бъдещето – поне близкото – не изглежда никак обещаващо, още по-малко пък предлага варианти. Осмото гласуване за председател на Парламента се увенча с неуспех, което всъщност до голяма степен е… успех. За кого, питате? Ами за Румен Радев и неговите вездесъщи и подопечни служебни правителства, разбира се. Следващото тропа на вратата, докато партиите във властта скоростно ерозират, а избирателите губят и ориентация, и почва под краката си. Още за парламентарните несгоди и за кризите на републиката и демокрацията четете в седмичния политически анализ на Емилия Милчева „Време разделно“.
Плачевното състояние на политическата класа в момента не е като да не е предизвестено обаче… Понякога се оказва, че привидно категорични политически избори, идентификации и афилиации са подвеждащи и в действителност основани на ценностен произвол и непоследователност. Така е например с българското разбиране за ляво и дясно. В статията си „Особеностите на българския консерватизъм“ Александър Драганов разглежда генезиса на това понятие от 1878 г. до наши дни, като със заострен хумористичен щрих и не без помощта на литературните ни класици обрисува забележителен портрет на българския консерватор.
И от нашата страна потегляме направо на север, за да прекараме няколко „Снежни лета в една исландска хижа“. Във втората част на текста си Светла Стоянова ни разказва за опита си на хижарка – не къде да е, а на истински труднодостъпно и опасно място, където през юни разравяш тунели в снега, за да си отвориш вратата. И даваш подслон на гладни и измръзнали хора. Ако пък се наложи – ставаш планински спасител, защото често пъти положението е на живот и смърт.
Както предстои да научите, това, което е истински лукс в исландските хижи, несъмнено са пресните плодове и зеленчуци. Точно те са тема и в тазседмичните научни новини на Михаил Ангелов. Как се произвеждат по-сладки домати и отразява ли се това на добива? Има ли начин да се спасят бананите, подгонени от унищожителни заболявания? И още: нови революционни генни терапии; методи за пречистване от т.нар. вечни химикали и какви ли не чудеса, за които ще разберете само ако кликнете ето тук: „По-сладки домати, спасение за бананите…“.
Нека завършим месеца подобаващо, а именно – със стихотворение. Този път ви предлагаме „Били. Метаморфози“ от Калоян Игнатовски с пожелание да пазите в себе си и тигъра, и котарака. Светът е сложен и със сигурност ще дойде момент, когато ще имате нужда и от двамата.
А междувременно – както обикновено – ви пожелаваме приятно четене. И ако броят ви хареса, нека тигърът изръмжи, котаракът измяучи, а вие ни подкрепете, за да се срещаме още много съботи по същото време.
Using jet propulsion inspired by squid, researchers demonstrate a microjet system that delivers medications directly into tissues, matching the effectiveness of traditional needles.
Customers often want to augment and enrich SAP source data with other non-SAP source data. Such analytic use cases can be enabled by building a data warehouse or data lake. Customers can now use the AWS Glue SAP OData connector to extract data from SAP. The SAP OData connector supports both on-premises and cloud-hosted (native and SAP RISE) deployments. By using the AWS Glue OData connector for SAP, you can work seamlessly with your data on AWS Glue and Apache Spark in a distributed fashion for efficient processing. AWS Glue is a serverless data integration service that makes it easier to discover, prepare, move, and integrate data from multiple sources for analytics, machine learning (ML), and application development.
AWS Glue OData connector for SAP uses the SAP ODP framework and OData protocol for data extraction. This framework acts in a provider-subscriber model to enable data transfers between SAP systems and non-SAP data targets. The ODP framework supports full data extraction and change data capture through the Operational Delta Queues (ODQ) mechanism. As a source for data extraction for SAP, you can use SAP data extractors, ABAP CDS views, SAP BW, or BW/4 HANA sources, HANA information views in SAP ABAP sources, or any ODP-enabled data sources.
SAP source systems can hold historical data, and can receive constant updates. For this reason, it’s important to enable incremental processing of source changes. This blog post details how you can extract data from SAP and implement incremental data transfer from your SAP source using the SAP ODP OData framework with source delta tokens.
Solution overview
Example Corp wants to analyze the product data stored in their SAP source system. They want to understand their current product offering, in particular the number of products that they have in each of their material groups. This will include joining data from the SAP material master and material group data sources from their SAP system. The material master data is available on incremental extraction, while the material group is only available on a full load. These data sources should be combined and available to query for analysis.
Prerequisites
To complete the solution presented in the post, start by completing the following prerequisite steps:
Configure operational data provisioning (ODP) data sources for extraction in the SAP Gateway of your SAP system.
Create an AWS Identity and Access Management (IAM) role for the AWS Glue extract, transform, and load (ETL) job to use. The role must grant access to all resources used by the job, including Amazon S3 and AWS Secrets Manager. For the solution in this post, name the role GlueServiceRoleforSAP. Use the following policies:
The SAP connector supports both CUSTOM (this is SAP BASIC authentication) and OAUTH authentication methods. For this example, you will be connecting with BASIC authentication.
Use the AWS Management Console for AWS Secrets Manager to create a secret called ODataGlueSecret for your SAP source. Details in AWS Secrets Manager should include the elements in the following code. You will need to enter your SAP system username in place of <your SAP username> and its password in place of <your SAP username password>.
{
"basicAuthUsername": "<your SAP username>",
"basicAuthPassword": "<your SAP username password>",
"basicAuthDisableSSO": "True",
"customAuthenticationType": "CustomBasicAuth"
}
Create the AWS Glue connection GlueSAPOdata for your SAP system by selecting the new SAP OData data source.
Configure the connection with the appropriate values for your SAP source.
Application host URL: The host must have the SSL certificates for the authentication and validation of your SAP host name.
Application service path:/sap/opu/odata/iwfnd/catalogservice;v=2;
Port number: Port number of your SAP source system.
Client number: Client number of your SAP source system.
Logon language: Logon language of your SAP source system.
In the Authentication section, select CUSTOM as the Authentication Type.
Select the AWS Secret created in the preceding steps: SAPODataSecret.
In the Network Options section enter the VPC, subnet and security group used for the connection to your SAP system. For more information on connecting to your SAP system, see Configure a VPC for your ETL job.
Create an ETL job to ingest data from SAP
In the AWS Glue console, create a new Visual Editor AWS Glue job.
Go to the AWS Glue console.
In the navigation pane under ETL Jobs choose Visual ETL.
Choose Visual ETL to create a job in the Visual Editor.
For this post, edit the default name to be Material Master Job and choose Save.
On your Visual Editor canvas, select your SAP sources.
Choose the Visual tab, then choose the plus sign to open the Add nodes menu. Search for SAP and add the SAP OData Source.
Choose the node you just added and name it Material Master Attributes.
For SAP OData connection, select the GlueSAPOData connection.
Select the material attributes, service and entity set from your SAP source.
For Entity Name and Sub Entity Name, select SAP OData entity from your SAP source.
From the Fields, select Material, Created on, Material Group, Material Type,Old Matl number, GLUE_FETCH_SQ, DELTA_TOKEN and DML_STATUS.
Enter limit 100 in the filter section, to limit the data for design time.
Note that this service supports delta extraction, so Incremental transfer is the default selected option.
After the AWS Glue service role details have been chosen, the data preview is available. You can adjust the preview to include the three new available fields, which are:
glue_fetch_sq: This is a sequence field, generated from the EPOC timestamp in the order the record was received and is unique for each record. This can be used if you need to know or establish the order of changes in the source system.
delta_token: All records will have this field value blank, except for the last passed record, which will contain the value for the ODQ token to capture any changed records (CDC). This record is not a transactional record from the source and is only there for the purpose of passing the delta token value.
dml_status: This will show UPDATED for all newly inserted and updated records from the source and DELETED for records that have been deleted from source.
For delta enabled extraction, the last record passed will contain the value DELTA_TOKEN and the delta_token field will be filled as mentioned above.
Add another SAP ODATA source connection to your canvas, and name this node Material Group Text.
Select the material group service and entity set from your SAP source
For Entity Name and Sub Entity Name, select the SAP OData entity from your SAP source
Note that this service supports full extraction, so Full transfer is the default selected option. You can also preview this dataset.
When previewing the data, notice the language key. SAP passes all languages, so add a filter of SPRAS = ‘E’ to only extract English. Note this uses the SAP internal value of the field.
Add a transform node to the canvas Change Schema transform after the Material Group Text.
Rename the material group field in target key to matkl2, so it is different than your first source.
Under Drop, select ;spras, odq_changemode, odq_entitycntr, dml_status, delta_token and glue_fetch_sq.
Add a join transform to your canvas, bringing together both source datasets.
Ensure the node parents of both Material Master Attributes and Change Schema have been chosen
Select the Jointype of Leftjoin
Select the join conditions as the key fields from each source
Under Material Master Attributes, select matkl
Under Change Schema, select matkl2
You can preview the output to ensure the correct data is being returned. Now, you are ready to store the result.
Add the S3 bucket target, to your canvas.
Ensure the node parents is Join
For format, select Parquet.
For S3 Target Location, browse to the S3 bucket you created in the prerequisites and add materialmaster/ to the S3 target location.
For the Data Catalog update options, select Create a table in the Data Catalog and on subsequent runs, update the schema and add new partitions.
For Database, select the name of the AWS Glue database created earlier sapgluedatabase.
For Table name, enter materialmaster.
Choose Save to save your job. Your job should look like the following figure.
Clone your ETL job and make it incremental
After your ETL job has been created, it’s ready to clone and include incremental data handling using delta tokens.
To do this, you will need to modify the job script directly. You will modify the script to add a statement which retrieves the last delta token (to be stored on the job tag) and add the delta token value to the to the request (or execution of the job), which will enable the Delta Enabled SAP OData Service when retrieving the data on the next job run.
The first execution of the job will not have a delta token value on the tag; therefore, the call will be an initial run and the delta token will subsequently be stored in the tags for future executions.
Go to the AWS Glue console.
In the navigation pane under ETL Jobs choose Visual ETL.
Select the Material Master Job, choose Actions and select Clone job.
Change the name of the job to Material Master Job Delta, then choose the Script tab.
You need to add an additional python library that will take care of storing and retrieving the Delta Tokens for each job execution. To do this, navigate to the Job Details tab, scroll down and expand the Advanced Properties section. In the Python library path add the following path: s3://aws-blogs-artifacts-public/artifacts/BDB-4789/sap_odata_state_management.zip
Now choose the Script tab and choose Edit script on the top right corner. Choose Confirm to confirm that your job will be script-only.
Apply the following changes to the script to enable the delta token.
7. Import the SAP OData state management library classes you added in step 5 above, by adding the following code to row 8.
from sap_odata_state_management.state_manager import StateManagerFactory, StateManagerType, StateType
The next few steps will retrieve and persist the delta token in the job tags so it can be accessed by the subsequent job execution. The delta token is added to the request back to the SAP source, so the incremental changes are extracted. If there is no token passed, the load will run as an initial load and the token will be persisted for the next run which will then be a delta load.To initialize the sap_odata_state_management library, extract the connection options into a variable and update them using the state manager. Do this by adding the following code to line 16 (after the job.init statement).
You can find the <key of MaterialMasterAttributes node> and the <entityName for Material Attribute> in the existing generated script under # Script generated for node Material Master Attributes. Be sure to replace with the appropriate values.
9. Comment out the existing script generated for node Material Master Attributes by adding a #, and add the following replacement snippet.
<key of MaterialMasterAttributes node> = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type="sapodata", connection_options=options, transformation_ctx="<key of MaterialMasterAttributes node>")
To extract the delta token from the dynamic frame and persist it in the job tags, add the following code snippet just above the last line in your script (before job.commit())
state_manager.update_state(key, <key of MaterialMasterAttributes node>.toDF())
Choose Run to run your job. Note that there are currently no tags in your job details.
Wait for your job run to be successfully completed. You can see the status on the Runs tab.
After your job run is complete, you will notice on the Job Details tab that a tag has been added. The next job run will read this token and run a delta load.
Query your SAP data source data
The AWS Glue job run has created an entry in the Data Catalog enabling you to query the data immediately.
Make sure you have an appropriate workgroup assigned, or create a workgroup if required.
Select the sapgluedatabase and run a query (such as the following) to start analyzing your data.
select matkl, txtsh, count(*)
from materialmaster
group by 1, 2
order by 1, 2;
Clean up
To avoid incurring charges, clean up the resources used in this post from your AWS account, including the AWS Glue jobs, SAP OData connection, Glue Data Catalog entry, Secrets Manager secret, IAM role, the contents of the S3 bucket, and the S3 bucket.
Conclusion
In this post, we showed you how to create a serverless incremental data load process for multiple SAP data sources. The approach used AWS Glue to incrementally load the data from a SAP source using SAP ODP delta tokens and then load the data into Amazon S3.
The serverless nature of AWS Glue means that there is no infrastructure management, and you pay only for the resources consumed while your jobs are running (plus storage cost for outputs). As organizations increasingly become more data driven, this SAP connector can provide an efficient, cost effective, performant, secure way to include SAP source data in your big data and analytic outcomes. For more information see AWS Glue.
About the authors
Allison Quinn is a Sr. ANZ Analytics Specialist Solutions Architect for Data and AI based in Melbourne, Australia working closely with Financial Service customers in the region. Allison worked over 15 years with SAP products before concentrating her Analytics technical specialty on AWS native services. She’s very passionate about all things data, and democratizing so that customers of all types can drive business benefit.
Pavol is an Innovation Solution Architect at AWS, specializing in SAP cloud adoption across EMEA. With over 20 years of experience, he helps global customers migrate and optimize SAP systems on AWS. Pavol develops tailored strategies to transition SAP environments to the cloud, leveraging AWS’s agility, resiliency, and performance. He assists clients in modernizing their SAP landscapes using AWS’s AI/ML, data analytics, and application services to enhance intelligence, automation, and performance.
Partha Pratim Sanyal is a Software Development Engineer with AWS Glue in Vancouver, Canada, specializing in Data Integration, Analytics, and Connectivity. With extensive backend development expertise, he is dedicated to crafting impactful, customer-centric solutions. His work focuses on building features that empower users to effortlessly analyze and understand their data. Partha’s commitment to addressing complex user needs drives him to create intuitive and value-driven experiences that elevate data accessibility and insights for customers.
Diego is an experienced Enterprise Solutions Architect with over 20 years’ experience across SAP technologies, specializing in SAP innovation and data and analytics. He has worked both as partner and as a customer, giving him a complete perspective on what it takes to sell, implement, and run systems and organizations. He is passionate about technology and innovation, focusing on customer outcomes and delivering business value.
Luis Alberto Herrera Gomez is a Software Development Engineer with AWS Glue in Vancouver, specializing in backend engineering, microservices, and cloud computing. With 7-8 years of experience, including roles as a backend and full-stack developer for multiple startups before joining Amazon and AWS; Luis focuses on developing scalable and efficient cloud-based applications. His expertise in AWS technologies enables him to design high-performance systems that handle complex data processing tasks. Luis is passionate about leveraging cloud computing to solving challenging business problems.
This post is written by Shahad Choudhury, Senior Cloud Support Engineer and Tiago Souza, Solutions Architect
Introduction
One of the key benefits of the AWS cloud is elasticity. It enables our users to provision and pay only for resources they need. To fully use the elasticity benefits, users needed a mechanism that is automated and can be widely operated with ease. Amazon EC2 Auto Scaling solves these challenges by helping our users automatically scale the number of Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instances to meet the changing workload demands, and it offers a wide suite of capabilities to manage the instance’s lifecycle.
To scale their Auto Scaling groups (ASG), users need to create scaling policies. Scaling policies provide ASGs with guidelines for adjusting Amazon EC2 capacity to match the workload demand. There are different types of scaling policies, with each having a different approach to manage capacity. One type of policy is Target Tracking, which offers a simpler yet effective way to scale automatically. To use it, users need to define a utilization metric and set a target value to maintain. For example, setting a 60% Average CPU Utilization policy causes the ASG to keep the metric as close to that value as possible across its fleet of EC2 instances.
In this post, we describe the recently released updates to Target Tracking. We also walk through the steps to create a Target Tracking policy that uses the new feature, and highlight the improvements and benefits users can expect from this new feature.
What’s new with Target Tracking policy
As users modernized their applications, we learned from them that a dynamic Auto Scaling solution must expand beyond our original implementation of the Target Tracking policy.
First, users found that the few minutes Target Tracking took to respond to a demand spike could lead to short-term performance degradation. We’ve seen many users mitigate this challenge by buffering their running capacity, leading to increased costs. Second, different workloads have different scaling requirements. This leads to users having to create tailored scaling policies for each workload, which is a time consuming, error prone, and operationally expensive activity for performance and cost optimizations.
To address these user challenges, we released an intelligent and highly responsive Target Tracking scaling policy. Target Tracking now automatically tunes its responsiveness to the unique usage patterns of individual applications and closely monitors application demand for faster scaling decisions. Automatic tuning allows users to enhance their application performance and maintain high usage for their Amazon EC2 resources to save costs without having to create tailored scaling policies for each workload. Users must specify a target utilization they want to maintain, and Target Tracking scales without any further input needed from users.
For faster auto scaling decisions, users can configure Target Tracking policies using high-resolution metrics in Amazon CloudWatch. This fine-grained monitoring allows Target Tracking to detect and respond to changing demand, not in minutes, but in seconds. This capability is ideal for applications that have volatile demand patterns, such as client-serving APIs, live streaming services, e-commerce websites, and on-demand data processing.
Getting started with the new Target Tracking policy
If you’re already using Target Tracking policies, then no action is necessary for you to upgrade to Target Tracking that automatically tunes itself. Target Tracking policies regularly analyze targeted metric history and determine the appropriate level of sensitivity to initiate scale-outs and scale-ins. Furthermore, it determines the amount of capacity that must be added or removed to optimize both availability and lower cost. These decisions depend on the unique characteristics of the application’s demand patterns, such as the range and frequency of demand changes, and whether spikes in usage are long or short-lived. Target Tracking continues to learn on an ongoing basis, and reevaluates itself to automatically adapt for your specific application and demand patterns.
Enabling faster scaling response from Target Tracking
Moreover, to enable the fastest response from Target Tracking policies, users can track metrics published at sub-minute granularity to CloudWatch (also known as high-resolution CloudWatch metrics). Users can update an existing Target Tracking policy or create a new one with a high-resolution metric as part of a CustomizedMetricSpecification. Users must describe the same metric namespace, metric name, and any dimension(s) and/or unit created when publishing the metric to CloudWatch. They must also define the metric period to indicate the metric granularity at which target tracking should evaluate the metric. The following steps walk you through how to get started on the AWS Management Console for ASG:
Step 1: Choose the ASG
In the console, choose the name of the ASG. This takes you to the Details page, as shown in the following figure.
Figure 1: In the Amazon EC2 console, choose the ASG that you want to scale
Choose the Automatic scaling tab that gives you the option to Create a dynamic scaling policy, as shown in the following figure.
Step 2: Create dynamic scaling policy
Choose the target tracking policy as the policy type. For Metric Type, choose Custom CloudWatch metric. This shows a prefilled JSON snippet that you can edit to specify the metric name, namespace, and dimensions of the metric that you want to scale using the Target Tracking policy that you used to publish the CloudWatch metric, as shown in the following figure.
Figure 3: Updated CustomizedMetricSpecification section added to the Auto Scaling Console
The minimum Period supported is ten seconds. To use the ten second metric periods, your metric should be published at a ten second or higher resolution, for example at one second. However, publishing at one second intervals can substantially increase your CloudWatch cost. We discuss the cost considerations later in this post. Auto Scaling imposes a limit of 60 seconds to make sure that Target Tracking can observe and respond to usage spikes quickly.
These two steps allow you to enable target tracking to scale on a high resolution metric.
Enabling faster scaling impact:
The preceding steps allow the ASG to detect changes in your utilization faster, thus it can add more instances when demand spikes.
In the following diagram, we see the results of running identical load tests against an environment with a default target tracking policy of a 60 second period and a target tracking policy configured with a ten second period. Each policy has a target value of 60% CPU Utilization. The load test ramps up to 20 threads over three minutes each sending http requests to simulate a spike in demand. We can see that, in the 60 second period case (the left diagram) there were three minutes where the application was above the CPU Utilization target of 60% (blue line). The capacity (green line) increased only after the system had reached a peak of 100% CPU Utilization. This may lead to application performance issues and, to avoid that, users would have to aim for lower utilization level so that more capacity can be provisioned, which would increase their cost. However, with the ten second periods (the right diagram), scaling happened rapidly to avoid application impact. The capacity increased after one minute, during which CPU Utilization remained closer to 60% and didn’t hit the peak 100% level. This allows users to reach a higher utilization level, saving the cost without impacting the application performance.
Figure 4: Target tracking policy with 60 second periods as opposed to 10 seconds
Considerations
Before applying high resolution custom metrics, we recommend that you consider the following factors as they may impact your costs.
Metric types: Target Tracking assumes that metrics change proportionally to the number of instances in the ASG. Selecting the right metric is key for successful Target Tracking policies. Refer to the Target Tracking public documentation for more details.
Pricing: There is no further charge for EC2 Auto Scaling, including these new features. Users pay only for the AWS resources needed to run their applications and CloudWatch monitoring fees. However, you must understand the three CloudWatch billing items relevant to these features:
1) High-resolution alarms
2) API calls
3) Custom metrics
Target Tracking creates at least two alarms, one each to track high and low usage with a buffer in between their thresholds to reduce oscillation. If the metric period is less than sixty seconds, these alarms are billed as high-resolution alarms. As of this writing, the price for high-resolution alarm for the AWS US East (Ohio) Region is $0.30 per alarm metric as compared to $0.10 per alarm metric for standard resolution alarms.
If you’re using CloudWatch Agent, it sends API calls from each instance based on the metrics_collection_interval setting in the CloudWatch Agent config. Each instance sends an API call once per interval to CloudWatch. In CloudWatch, a metric is defined as a unique combination of a Namespace, MetricName, Dimension(s) (optional), and Unit (optional). Every unique combination of dimensions pushed from the CloudWatch Agent is billed as its custom metric.
The following is an example of expected monthly charges in USD using us-east-2 for an account that has passed the free tier, but is still in the first tier of paid usage (the price reduction for bulk usage). This example assumes an average of ten instances running over the month in an ASG with one target tracking policy where metrics and alarms are configured for ten second intervals.
1) High-resolution alarms:
2 alarms @ $0.30 each = $0.60/month
2) API calls:
10 instances * 30 days * 24 hours * 3600 seconds / 10 second_intervals = 2.592 million API calls
2.592 million API calls * $0.01 per 1,000 requests = $25.92/month
Total estimate: $26.82/month for a 10 instance ASG
Multiple metrics can be pushed in a single PutMetricData API call. If you decide to configure the CloudWatch Agent to publish more than the single aggregate AutoScalingGroupName metric, then the API charges stay the same until the PutMetricData size limit is hit, and only the Custom metrics charge increases.
For example, if the ASG is running c8g.xlarge instances, then by running one fewer instance due to the higher utilization unlocked by these features, then the monthly cost saving in us-east-2 would be:
Taking away the $26.82/month in estimated CloudWatch costs means a savings of $87.63/month per ASG. This is nearly 8% saving on the EC2 cost in this example.
Template to publish metrics and updating your scaling policies
To help you start publishing high resolution metrics, we have created a sample AWS CloudFormation template. The template provides the scaffolding to demonstrate the new faster scaling period for an existing ASG. It includes installing a CloudWatch agent and publishing the CPU Utilization of the ASG instances to CloudWatch at high resolution. The template also includes a Target Tracking policy, as described in this post.
Instructions on deployment and customization requirements can be found in the AWS Samples Repo for Faster Target Tracking. However, there are a few code snippets in the template that we want to highlight.
First, to install the CloudWatch agent, the template updates the UserData of the Launch Template used with the ASG.
This command refers to an AWS Systems Manager parameter holding the Cloudwatch Agent configuration.
The following snippet of the Systems Manager parameter reports the CPU Utilization metric at a 10 second interval to a custom namespace called FasterScalingDemo. The metric is also aggregated with the name of the ASG as a dimension so that you can easily refer to it in CloudWatch.
Second, the template also includes an updated AWS Identity and Access Management (IAM) Role and corresponding IAM Instance Profile with permissions to PutMetricData to CloudWatch, and to retrieve Systems Manager parameters that we created previously to configure the agent.
Finally, the following image depicts the architecture deployed by the CloudFormation template.
Figure 4: AWS resources created in the CloudFormation example
When the template is deployed with your chosen ASG, you should be ready to test Target Tracking set with high resolution metrics. You can perform a load test to see Target Tracking in action. The closer the load test mimics your application usage pattern, the more conclusive the test would be in determining the benefits of these features.
Conclusion
This post provides an overview of the updates we have made to the Target Tracking policy that deliver higher precision in matching your demand with Amazon EC2 capacity. Specifically, this post demonstrated the value of using high resolution CloudWatch metrics with Target Tracking to increase the Auto Scaling rate to match demand, improve availability, and open possibilities for better resource utilization. We encourage you to test the feature and apply the consideration factors outlined in this post before opting for high-resolution metric scaling. You can find more details about these new features in the Target Tracking documentation.
Acronis Cyber Protect/Backup machine info disclosure
Authors: Sandro Tolksdorf of usd AG. and h00die-gr3y [email protected]
Type: Auxiliary
Pull request: #19582 contributed by h00die-gr3y
Path: gather/acronis_cyber_protect_machine_info_disclosure
AttackerKB reference: CVE-2022-3405
Description: Adds an auxiliary module which exploits Sensitive information disclosure due to an improper authentication vulnerability in Acronis Cyber Protect 15 before build 29486 and Acronis Cyber Backup 12.5 before build 16545.
Strapi CMS Unauthenticated Password Reset
Authors: WackyH4cker and h00die
Type: Auxiliary
Pull request: #19654 contributed by h00die
Path: scanner/http/strapi_3_password_reset
AttackerKB reference: CVE-2019-18818
Description: Adds a module that lets you leverage the mishandling of a password reset request for Strapi CMS version 3.0.0-beta.17.4, which results in the ability to change the password of the admin user.
Authors: Florent Sicchio, Hugo Clout, and ostrichgolf
Type: Exploit
Pull request: #19531 contributed by ostrichgolf
Path: linux/http/projectsend_unauth_rce
Description: Adds a new exploit module targeting ProjectSend versions r1335 through r1605. The module exploits an improper authorization vulnerability, allowing unauthenticated RCE by manipulating the application’s configuration settings.
CUPS IPP Attributes LAN Remote Code Execution
Authors: David Batley, RageLtMan rageltman@sempervictus, Rick de Jager, Ryan Emmons, Simone Margaritelli, and Spencer McIntyre
Type: Exploit
Pull request: #19630 contributed by remmons-r7
Path: multi/misc/cups_ipp_remote_code_execution
AttackerKB reference: CVE-2024-47176
Description: This adds an exploit for CUPS, where a remote attacker can advertise a malicious printing service that when used will execute a command on the printing client.
Enhancements and features (2)
#19651 from smashery – This updates the smb_version module to detect the host OS version when SMB 1 is disabled.
#19678 from smashery – This adds a new LDAP query to enumerate computer accounts that were created with the "pre-Windows 2000 computer" option which might mean they weak passwords.
Bugs fixed (0)
None
Documentation
You can find the latest Metasploit documentation on our docsite at docs.metasploit.com.
Get it
As always, you can update to the latest Metasploit Framework with msfupdate
and you can get more details on the changes since the last blog post from
GitHub:
Around the world, organizations are evaluating and embracing artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to drive innovation and efficiency. From accelerating research and enhancing customer experiences to optimizing business processes, improving patient outcomes, and enriching public services, the transformative potential of AI is being realized across sectors. Although using emerging technologies helps drive positive outcomes, leaders worldwide must balance these benefits with the need to maintain security, compliance, and resilience. Many organizations, including those in the public sector and regulated industries, are investing in generative AI applications powered by large language models (LLMs) and other foundation models (FMs) because these applications can transform and scale their work and provide better experiences for customers. Beyond computing power, unlocking this AI potential resides in the AI applications that organizations can create based on a variety of AI/ML development services, models, and data sources. Organizations must navigate the complexity of building AI applications in light of existing and emerging regulatory regimes while verifying that their AI applications and related data are secure, protected, and resilient to risks and threats.
AWS offers a wide range of AI/ML services and capabilities, built on our sovereign-by-design foundation, that are making it simpler for our customers to meet their digital sovereignty needs while getting the security, control, compliance, and resilience that they need. For example, Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing FMs from leading AI companies such as AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, and Stability AI through a single API, along with a broad set of capabilities to build generative AI applications with security, privacy, and responsible AI. Amazon SageMaker provides tools and infrastructure to build, train, and deploy ML models at scale while supporting responsible AI with governance controls and access to pretrained models.
Innovating securely across the AI lifecycle
Security is and always has been our top priority at AWS. AWS customers benefit from our ongoing investment in data centers, networks, custom hardware, and secure software services, built to satisfy the requirements of the most security-sensitive organizations, including the government, healthcare, and financial services. We have always believed that it is essential that customers have control over their data and its location. That’s why we architected the AWS Cloud to be secure and sovereign-by-design from day one. We remain committed to giving our customers more control and choice so that they can use the full power of AWS while meeting their unique digital sovereignty needs.
As organizations develop and implement generative AI, they want to make sure that their data and applications are secured across the AI lifecycle, including data preparation, training, and inferencing. To help ensure the confidentiality and integrity of customer data, all of our Nitro-based Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instances that run ML accelerators such as AWS Inferentia and AWS Trainium, and graphics processing units (GPUs) such as P4, P5, G5, and G6, are backed by the industry-leading security capabilities of the AWS Nitro System. By design, there is no mechanism for anyone at AWS to access Nitro EC2 instances that customers use to run their workloads. The NCC Group, an independent cybersecurity firm, has validated the design of the Nitro System.
We take a secure approach to generative AI and make it practical for our customers to secure their generative AI workloads across the generative AI stack so that they can focus on building and scaling. All AWS services—including generative AI services—support encryption, and we continue to innovate and invest in controls and encryption features that allow our customers to encrypt everything everywhere.
For example, Amazon Bedrock uses encryption to protect data in transit and at rest, and data remains in the AWS Region where Amazon Bedrock is being used. Customer data, such as prompts, completions, custom models, and data used for fine-tuning or continued pre-training, is not used for Amazon Bedrock service improvement and is never shared with third-party model providers. When customers fine-tune a model in Amazon Bedrock, the data is never exposed to the public internet, never leaves the AWS network, is securely transferred through a customer’s virtual private cloud (VPN), and is encrypted in transit and at rest.
SageMaker protects ML model artifacts and other system artifacts by encrypting data in transit and at rest. Amazon Bedrock and SageMaker integrate with AWS Key Management Service (AWS KMS) so that customers can securely manage cryptographic keys. AWS KMS is designed so that no one—not even AWS employees—can retrieve plaintext keys from the service.
Developing responsibly
The responsible development and use of AI is a priority for AWS. We believe that AI should take a people-centric approach that makes AI safe, fair, secure, and robust. We are committed to supporting customers with responsible AI and helping them build fairer and more transparent AI applications to foster trust, meet regulatory requirements, and use AI to benefit their business and stakeholders. AWS is the first major cloud service provider to announce ISO/IEC 42001 accredited certification for AI services, covering Amazon Bedrock, Amazon Q Business, Amazon Textract, and Amazon Transcribe. ISO/IEC 42001 is an international management system standard that outlines requirements and controls for organizations to promote the responsible development and use of AI systems.
We take responsible AI from theory into practice by providing the necessary tools, guidance, and resources, including Amazon Bedrock Guardrails to help implement safeguards tailored to customer generative AI applications and aligned with their responsible AI policies, or Model Evaluation on Amazon Bedrock to evaluate, compare, and select the best FMs for specific use cases based on custom metrics, such as accuracy, robustness, and toxicity. Additionally, Amazon SageMaker Model Monitor automatically detects and alerts customers of inaccurate predictions from deployed models. We continue to publish AI Service Cards to enhance transparency by providing a single place to find information on the intended use cases and limitations, responsible AI design choices, and performance optimization best practices for our AI services and models.
Building resilience
Resilience plays a pivotal role in the development of any workload, and AI/ML workloads are no different. Customers need to know that their workloads in the cloud will continue to operate in the face of natural disasters, network disruptions, or disruptions due to geopolitical crises. AWS delivers the highest network availability of any cloud provider and is the only cloud provider to offer three or more Availability Zones (AZs) in all Regions, providing more redundancy. Understanding and prioritizing resilience is crucial for generative AI workloads to meet organizational availability and business continuity requirements. We have published guidance on designing generative AI workloads for resilience. To enable higher throughput and enhanced resilience during periods of peak demands in Amazon Bedrock, customers can use cross-region inference to distribute traffic across multiple Regions. For customers with specific European Union data sovereignty requirements, we are launching the AWS European Sovereign Cloud in 2025 to offer an additional layer of control and resilience.
Supporting choice and flexibility
It’s important that customers have access to diverse AI technologies, while having the freedom to choose the right solutions to meet their needs. AWS provides more diversity, choice, and flexibility so that customers can select the AI solution that best aligns with their specific requirements, whether that’s using open-source models, proprietary solutions, or their own custom AI models. For example, we understand the importance of open-source AI in fostering transparency, collaboration, and rapid innovation. Open-source models enable scrutiny of vulnerabilities, drive security improvements, and support research on AI safety. Amazon SageMaker JumpStart provides pretrained, open-source models for a wide range of common use cases. To provide practitioners and developers with the guidance and tools that they need to create secure-by-design AI systems, we are a founding member of the open-source initiative Coalition for Secure AI (CoSAI).
Also, our commitment to portability and interoperability helps ensure that customers can move easily between environments. For customers changing IT providers, we’ve taken concrete steps to lower costs, and AWS is actively engaged in efforts to facilitate switching between cloud providers, including through our support of the Cloud Infrastructure Service Providers in Europe (CISPE)Cloud Switching Framework, which lays out guidance to assist providers and customers in the switching process. This gives organizations the flexibility to adapt their cloud and AI strategies as their needs evolve.
We remain committed to providing customers with a choice of diverse AI technologies, along with secure and compliant ways to build their AI applications throughout the development lifecycle. Through this approach, customers can enhance the security, compliance, and resilience of their systems.
If you have feedback about this post, submit comments in the Comments section below. If you have questions about this post, contact AWS Support.
От време разделно в 51-вия парламент печели президентът Румен Радев, формално – БСП. Осмото гласуване за председател на 51-вото Народно събрание също не излъчи председател, макар ГЕРБ–СДС да обяви, че ще подкрепи експертката по конституционно право доц. Наталия Киселова, представителка на гражданската квота в парламентарната група на БСП – Обединена левица. Резултатът е, че Киселова, приближена до президентския кръг, работила в президентската администрация при Росен Плевнелиев и Радев, за първи път излезе на балотаж с номинацията на доц. Силви Кирилов от „Има такъв народ“ (ИТН). А това в момента е политическата сила, която е най-близка до президента.
Партията на Бойко Борисов оттегли кандидатурата на Рая Назарян с предварителното условие номинацията на доц. Киселова да събере гласове извън „Възраждане“ и ДПС – Ново начало на санкционирания за корупция олигарх Делян Пеевски. Компромисът на Борисов даде известна тактическа преднина на ГЕРБ, макар да показа, че с първата политическа сила не може да има избран председател на парламента.
„Пакетиране“
А ситуационно ПП–ДБ бяха „пакетирани“ с проруската и евроскептична „Възраждане“, тъй като депутатите на ПП заедно с ИТН и МЕЧ подкрепиха при досегашните гласувания кандидата на „Има такъв народ“ доц. Силви Кирилов. Укори ги Борисов, а в синхрон с него Пеевски ги определи като „коалиция Москва“. Аргументът, заявен от ПП–ДБ, бе заради „обективен критерий като най-възрастния депутат“. Два гласа не позволиха на 28 ноември урологът, помагал на партията на Христо Ковачки ЛИДЕР и бивш съдружник на Любен Беров – „сламения човек“ на „Мултигруп“ и ДПС, да оглави парламента. Гласуването на депутатите от ПП–ДБ Явор Божанков и Даниел Лорер предизвика силно напрежение, а „Продължаваме промяната“ светкавично обяви, че изключва Лорер от партията, и поиска двамата да напуснат парламента.
Тази ad hoc реакция показа високите очаквания, с които е бил натоварен изборът на Кирилов, далеч извън твърденията, че се избира председател на 51-вото НС и се отпушва работата му. Но отзвукът беше още по-голям. След обвиненията в парламента, отправени от „Възраждане“ и ИТН към ПП–ДБ, последваха реакции в социалните мрежи от симпатизанти и активисти на коалицията – някои подкрепиха Лорер и Божанков, други ги обвиниха във връзки с Борисов и Пеевски. Но най-сериозната критика бе отправена от евродепутата Радан Кънев.
Днешното [вчерашното – б.а.] гласуване на ПП–ДБ е политически безпринципно. Никакви аргументи от типа „да спрем Сарафов“ не оправдават съюзяване с антиевропейска, путинска, антидемократична и антипазарна политическа формация. Не и в днешния геополитически момент, а според мен – никога.
Позициите на Лорер и Божанков, че няма да гласуват с „Възраждане“, защото е путинистка и фашистка партия, са последователни. Гласуването извади публично разлома между ПП и ДБ. Първоначално ДБ отказа да подкрепи Кирилов заради ценностна несъвместимост с „Възраждане“, но лека-полека твърдостта им се сломи. Те дори склониха на „еднократна подкрепа“ за Кирилов – трудна за комуникация позиция, тъй като на осмото гласуване отново не го подкрепиха с обяснението, че партиите, гласуващи за депутата на ИТН, не са подписали декларацията за санитарния кордон на Пеевски. Междувременно ДБ защити двамата си колеги от групата и Ивайло Мирчев от ДБ обяви по БНТ, че Лорер и Божанков остават в парламентарната група.
Това, че са имали различно мнение, включително и за толкова критично важно гласуване, не означава, че те не трябва да бъдат част от нашата група.
Заешката дупка
Когато политиците се спънат още на входа на парламента в невъзможността да изберат председател, всеки здравомислещ българин би се досетил, че зад този спор се крият дълбоки интереси. Перманентната политическа нестабилност направи силна и перманентната власт – служебните правителства, които действат съвсем като редовните, при това в „комфорта“ на известна безконтролност. След като председателят на Народното събрание влезе по Конституция в „домовата книга“, от която президентът може да избира служебен премиер, този пост неизменно е плод на сериозни преговори и определяне на политическа цена за сделката.
В случай че на Радев бъде осигурена възможност да избира и друг освен Димитър Главчев за служебен премиер, ще го направи. Спря се на Горица Кожарева от Сметната палата, но го възпря нейният повторен избор вътрешен министър да е Калин Стоянов. Това е доказателство колко важен е постът министър на вътрешните работи за изборните резултати. Настоящият вътрешен министър Атанас Илков се представи така, както би се справил и предишният – Калин Стоянов, вече депутат от ДПС – Ново начало на Пеевски.
Политическата криза прехвърли към Конституционния съд част от решенията, които са и задължения, и отговорност на политиците – например провеждането на честни и демократични избори. Сега КС ще е арбитърът по внесените пет иска за частично касиране, но не и за честността и извършването на престъпления. Записите от видеонаблюдението, където се видяха най-големите злоупотреби, не са обект на проверка от експертите към КС. Юристи, математици и ИТ специалисти ще работят по ключовата експертиза, която ще изследва резултатите от вота в общо 2219 секции. До 10 януари те ще трябва да преброят повторно гласовете в 1777 секции и протоколите за недействителните бюлетини в 442.
Наред с това КС ще се произнесе по искане на президента, който не се отказва да си върне правомощията за назначаване на служебно правителство, и ще разтълкува какво може и какво не може да прави ВСС с изтекъл мандат – например да избира главен прокурор.
В условията на отслабени партии Румен Радев подсилва влиянието си и няма нужда да се явява като бога от машината. Партиите са толкова изчерпани откъм обществено доверие, че всеки на „Дондуков“ 2 би изглеждал титан. Радев често е питан в разгара на втория си и последен мандат дали ще създаде политическа сила, за да стане новият партиен титан и така да капитализира акумулираните в последните седем години висок рейтинг и влияние.
Накъде отива републиката
С каквото и да бъде сравнена днешна България – дали с Ваймарската република, или със залеза на Римската република, – означава едно и също: политическа нестабилност и загуба на републикански традиции. Също като Рим в I век пр.Хр., и България – 21 столетия по-късно – страда от липса на ефективно лидерство, а общественото доверие в институциите е силно подкопано. Но има и тежка загуба на граждански добродетели (последното е в основата на разпадането на Рим според Едуард Гибсън в „Залез и упадък на Римската империя“).
Големият въпрос е към какво ни води политическата криза? Дали към диктатури като на Сула и Цезар – заради конфликтите между оптимати и популари, или към разпад на политическата система заради неспособност за стабилни коалиции, довел до възхода на радикални движения и до най-голямото зло за XX век – нацизма.
Радикализацията е видима, диктатурите остават политически блян за някои лидери. Доверието в институциите не може да бъде възстановено, освен ако бъдещо стабилно управление не започне процес по оздравяването им и съзнателен избор на почтени професионалисти, които да ги ръководят.
Но засега партиите виждат не по-далеко от „хоризонта“ на едно служебно правителство.
These are two attacks against the system components surrounding LLMs:
We propose that LLM Flowbreaking, following jailbreaking and prompt injection, joins as the third on the growing list of LLM attack types. Flowbreaking is less about whether prompt or response guardrails can be bypassed, and more about whether user inputs and generated model outputs can adversely affect these other components in the broader implemented system.
[…]
When confronted with a sensitive topic, Microsoft 365 Copilot and ChatGPT answer questions that their first-line guardrails are supposed to stop. After a few lines of text they halt—seemingly having “second thoughts”—before retracting the original answer (also known as Clawback), and replacing it with a new one without the offensive content, or a simple error message. We call this attack “Second Thoughts.”
[…]
After asking the LLM a question, if the user clicks the Stop button while the answer is still streaming, the LLM will not engage its second-line guardrails. As a result, the LLM will provide the user with the answer generated thus far, even though it violates system policies.
In other words, pressing the Stop button halts not only the answer generation but also the guardrails sequence. If the stop button isn’t pressed, then ‘Second Thoughts’ is triggered.
What’s interesting here is that the model itself isn’t being exploited. It’s the code around the model:
By attacking the application architecture components surrounding the model, and specifically the guardrails, we manipulate or disrupt the logical chain of the system, taking these components out of sync with the intended data flow, or otherwise exploiting them, or, in turn, manipulating the interaction between these components in the logical chain of the application implementation.
In modern LLM systems, there is a lot of code between what you type and what the LLM receives, and between what the LLM produces and what you see. All of that code is exploitable, and I expect many more vulnerabilities to be discovered in the coming year.
Оплакването от „пластмасовите домати“ е често срещано и добре познато на учените, които се занимават със селекция на любимия на мнозина плод. Истината, която стои зад популярността на този тип сортове, е възможността да бъдат транспортирани и съхранявани за дълги периоди, без търговският им вид да пострада значително. Вкусните меки домати се нараняват лесно и се развалят бързо, което носи значителни щети на производителите и търговците.
Създаването на нов сорт е фин процес, при който се балансират много фактори – вкусови качества, добив, размер на плодовете, транспортабилност, устойчивост на различни заболявания. Тъй като те са свързани в сложна мрежа от биохимични взаимодействия, обикновено промяната в един от тях води до други промени, които могат да бъдат и нежелани. Пример за това са гените за устойчивост на патогени, които често влияят негативно на вкуса.
Отрицателен ефект има и подборът на растения с по-големи плодове – те съдържат значително по-малко захари, поради което повечето чери сортове са по-сладки. Учените могат да насочат селекционния процес към повишаване на захарността, но тогава пък спада добивът. Растенията имат ограничено количество енергия и могат да го насочат към различни процеси, определени от молекулярни механизми, които са се развивали в продължение на милиони години. Но с малка намеса в генома им това не може да се промени.
В основата на синтеза на захари стои магията на фотосинтезата. При този процес, най-общо, от въглеродния диоксид във въздуха, от водата и от слънчевата енергия се получава глюкоза, която може да бъде модифицирана до фруктоза, а при свързването на двете се получава захарта, позната ни от белите кубчета – захарозата. Растенията я използват за транспорт и съхранение на енергия (например захарното цвекло я концентрира в кореноплода си) и с помощта на специални ензими я превръщат обратно в по-прости захари, които мога да използват за метаболизма си.
С промяна на тези процеси китайски учени успешно са създали по-сладки домати. Те са открили два протеина, които се експресират основно в плодовете на доматите и унищожават един от ензимите, който може да разгради захарозата до глюкоза и фруктоза. С помощта на CRISPR/Cas9 гените за синтеза им са инактивирани, което води до значително увеличение на количеството захари в плодовете. В едно от растенията нивата на глюкоза са се повишили с 35%, а на фруктозата – с 30%. Най-впечатляващото е, че размерът на плодовете не се е повлиял от редакциите. Негативно е било отражението върху броя и масата на семената, но не и върху способността им за покълване, което може дори да се хареса на потребителите и не създава пречка за селекционерите. По-високото съдържание на захари ще бъде полезно и за сортове, които се използват за преработка, тъй като намалява необходимостта от добавяне на захар в сосове и други продукти.
Хипотезата на учените е, че двата манипулирани гена отговарят за преразпределението на енергия между плода и семената по време на узряване. Това откритие може да се окаже важно, тъй като е много вероятно подобен механизъм да присъства и в други плодове. Експериментът показва как понякога с минимална намеса може да се получат впечатляващи резултати.
Да спасим бананите
Бананът е интересна култура, която има голямо икономическо значение. Поради наличието на семена в дивите видове, сравнително рано в селекционния процес са подбрани сортове, които са триплоидни – те носят три копия на генома, за разлика от по-традиционните две. Полиплоидността е често срещана при растенията и обикновено е търсено качество за културните растения. Но когато броят на копията е нечетен, растенията са стерилни и или не произвеждат семена, или семената са изключително малки.
Принципно липсата на семена не е проблем, тъй като повечето овощни култури се размножават вегетативно, като по този начин се гарантира, че характеристиките на плода ще се запазят. Но тъй като всички растения на практика са едни и същи (клонинги), те са много по-чувствителни към заболявания. Обикновено в процеса на половото размножаване характеристиките на майчиното и бащиното растение се разпределят в потомството и така то е хетерогенно: някои от растенията са по-чувствителни, а други – по-устойчиви и в еволюционния процес видът е по-устойчив на неприятели и патогени.
Именно това налага драстична промяна в производството на банани през 50-те години на миналия век, когато гъбата Fusarium oxysporumf.sp. cubense, причинител на панамската болест (фузарийно увяхване) завзема големите плантации по света. Масовият тогава сорт „Гро Мишел“ (Gros Michel) е изключително чувствителен към заболяването, което прави мащабната му култивация невъзможна. Поради тежките последствия от заболяването и премахването на „Гро Мишел“ от плантациите, за него понякога се говори като за „изчезнал сорт“, но всъщност той все още може да се открие в редица тропически страни.
Решението е въвеждането на нов сорт – „Кавендиш“(Cavendish), който поради устойчивостта си на патогена бързо се налага като основен и покрива над 90% от бананите, отглеждани за износ. Освен необходимостта от подмяна на насажденията, преходът има и други негативи – общоприетото мнение е, че вкусът на новия сорт не е толкова добър, колкото на „Гро Мишел“.
50 години по-късно ситуацията се повтаря – нов щам на патогена (tropical race 4, Foc TR4) успява да преодолее защитите на „Кавендиш“ и застрашава масовото производство. За проблема се говори от доста време и за съжаление, към момента няма окончателно решение за справяне със заболяването. Въпреки това не бива да гледаме прекалено драматично на случващото се, тъй като учените работят усилено върху различни подходи за контрол на заболяването.
Благодарение на скорошно изследванезнаем повече за произхода и метода на действие на патогена. След сравнителен анализ на генома на 36 щама се оказва, че той не е произлязъл от поразилия „Гро Мишел“, а има собствена еволюционна история. Установено е също, че има специфични гени, които служат както за синтез, така и за детоксификация на азотен оксид. Изследователите не са сигурни каква функция има този механизъм, но е ясно, че е отговорен за високата патогенност на щама, тъй като при премахването на въпросните гени патогенността значително намалява.
Работи се и по създаването на нови сортове. Вече има няколко генетично модифицирани сорта, които показват добра устойчивост. Първото полско изпитване на един от тях е направено още през 2017 г., като за създаването му са използвани два различни гена за устойчивост. Единият от тях (RGA2) е открит в див банан, устойчив на патогена, а другият (Ced9) е трансген, изолиран от нематоди.
Въпреки трудностите при подхода на класическата селекция, немски учени в сътрудничество с компанията „Чикита“ и други партньори са успели да създадат нов сорт –Yelloway One, който освен на фузарийното увяхване е устойчив и на черната сигатока – друго икономически важно заболяване. За улесняване на процеса са използвани и модерните геномни технологии за секвениране и молекулярни маркери. Сортът все още е прототип и се отглежда само в оранжерии, но се планират пилотни изпитвания във Филипините и Индонезия – региони, силно засегнати от заболяванията. Интригуващото е, че той е част от по-мащабен план (т.нар. инициатива Yelloway) за създаване на множество нови сортове, които не отстъпват на „Кавендиш“, но са устойчиви и по-важното – внасят генетично разнообразие в сортовия състав. Така рискът отново да се озовем в сегашната ситуация ще намалее значително.
Интересно решение идва и от Антарктика. Събирайки проби от мъхове и лишеи от студения континент, изследователи са успели да изолират значителен брой актиномицети. Това са бактерии, чиито колонии образуват нишки, подобно на гъбите. Те се срещат повсеместно, дори и в човешкия микробиом, и са важна част от почвената микрофлора, отговорна за разграждането на органични вещества. Част от изолатите проявяват антигъбна активност, като в девет от тях тя е особено висока. При изпитвания върху различни гъбни патогени те се оказват много подходящи за контрол на Foc TR4. Когато патогенът се третира с екстракт от актиномицетите, растежът му се потиска и впоследствие клетките му загиват. Методът показва висока ефективност и се приема за екологосъобразен, което го прави много добро допълнение в арсенала срещу заболяването.
След появата на Foc TR4 бяха публикувани множество сензационни материали как едва ли не бананите ще изчезнат като продукт. Въпреки трудностите, които заболяването поставя пред фермерите, това е малко вероятно, тъй като много учени работят по проблема. С напредъка на науката и появата на нови технологии, сега има доста по-разнообразни методи, които могат да се приложат, някои дори с потенциал за намиране на трайно решение.
Първата CRISPR генна терапия в действие
Casgevy – генната терапия срещу сърповидноклетъчна анемия и бета-таласемия, за която сме разказвали, вече се прилага на пациенти извън клинични проучвания. В съобщение за инвеститорите Verex – компанията, разработила продукта, е обявила приходи от 2 млн. долара от един пациент, който е получил терапията в третото тримесечие на годината.
Към момента има 45 одобрени клиники в обширен географски периметър (САЩ, Канада, Обединеното кралство, Европа, Близкия изток), които могат да извършват процедурата. Освен споменатия пациент още 40 са в началото на процеса – от тях са събрани стволови клетки, които ще бъдат редактирани. Очаквано, процедурата не е бърза, нито лесна и ще отнеме време, преди да бъдат получени данни от терапията. След извършване на редакцията пациентите минават курс на химиотерапия, при който се премахват стволовите клетки в костния им мозък. Тогава редактираните стволови клетки се връщат в пациента и започват да произвеждат хемоглобин F, който намалява симптомите на заболяването.
Според компанията терапията се приема много добре от пациентите и лекарите и се очаква тепърва броят на клиентите да расте, като са предоставени данни, че в САЩ и Европа има около 35 000 пациенти, които могат да бъдат третирани с Casgevy, и допълнителни 25 000 в Саудитска Арабия и Бахрейн. Предстои да разберем дали очакванията ще бъдат оправдани, защото лечението не е евтино и лесно – процесът на извличане на стволовите клетки не е приятен, а химиотерапията крие редица рискове. Въпреки това новината е радостна, защото показва, че този вид генни терапии не са научна самоцел, а имат пряк ефект върху живота на хората.
Пречистване от „вечни химикали“
Пер- и полифлуороалкилираните вещества (PFAS) са широко разпространени химикали, които се използват в множество продукти – незалепващи съдове (тефлонът е най-популярният от тях), най-различни водоустойчиви тъкани, кабелни изолации и дори в козметични продукти (очна линия, червило, спирала). Тъй като съдържат въглерод-флуорни връзки, които са едни от най-силните, те се разграждат изключително трудно, поради което често биват наричани вечни химикали. Някои от тях вече са забранени в ЕС, а забраната на други е обект на дискусия в момента. След като попаднат в човешкото тяло, те имат способността да причинят редица здравословни проблеми, като ракови заболявания, засягащи различни органи, проблеми с хормоналния баланс, понижен фертилитет, проблеми в когнитивното развитие и др. Това ги прави изключително опасен замърсител на околната среда.
Пречистването на вода от PFAS не е лесно и изборът на подход зависи от дължината на веригата на химикалите. Със забраната на молекулите с по-дълга верига, основните замърсители в момента са късите и ултракъсите PFAS. Нова разработка показва обещаващи резултати за премахването им и разкрива потенциал за широкомащабно приложение за третиране на отпадни води. Екипът вече има разработка за пречистване с помощта на метод, наречен електросорбция, при който адсорбцията се стимулира чрез подаване на електричество, но той не е ефективен за ултракъсите PFAS.
За справяне с този проблем в процеса се добавя стъпка на редокс електродиализа – метод, който се използва в обезсоляването на вода. Пробивът настъпва, след като учените установяват, че молекулите с много къси вериги се държат сходно на солевите йони във воден разтвор. Допълнителна иновация е използването на мембрани за нанофилтрация. Те са по-евтини от класическите йонообменни мембрани и за разлика от тях могат да бъдат почиствани чрез пропускането на електричество през тях. След подбиране на методите за пречистване остава екипът да се справи с предизвикателството как в едно устройство да се извършат електросорбцията, електродиализата и електрохимичната оксидация, която унищожава вечните химикали.
Създаденият прототип показва висока ефективност – постигнато е премахване на замърсяването между 76 и 100% в зависимост от типа и дължината на молекулите. Наред с премахването на PFAS, устройството е показало и добра ефективност при обезсоляване на водата, което значи, че може да се използва за едновременно третиране и на води с по-сложна смес от замърсители.
Сега пред учените стои въпросът как могат да увеличат мащаба на устройството, така че да може да се използва извън лабораторията. Това би било от изключителна полза за новите фабрики за производство на полупроводници, които ще работят в САЩ като следствие от указа на американския президент Джо Байдън за създаване на нови мощности в страната с цел намаляване на зависимостта от фабриките в Тайван. Това е стратегически проект за САЩ и първите индикации са добри – преди месец в завода на TMSC в Аризона бяха получени добиви, които са с около 4% по-високи от тези в Тайван.
Новите технологии и молекули обикновено решават много проблеми, но от време на време се оказва че създават нови, които понякога са по-големи. PFAS са изключително полезни, тефлонът е един от „магическите“ материали на XX век, но колкото повече научаваме за тях, толкова повече разбираме, че употребата им трябва да бъде одобрена само след качествена преценка на риска.
Have you heard of ChatGPT, Gemini, or Claude, but haven’t tried any of them yourself? Navigating the world of large language models (LLMs) might feel a bit daunting. However, with the right approach, these tools can really enhance your teaching and make classroom admin and planning easier and quicker.
That’s where the OCEAN prompting process comes in: it’s a straightforward framework designed to work with any LLM, helping you reliably get the results you want.
The great thing about the OCEAN process is that it takes the guesswork out of using LLMs. It helps you move past that ‘blank page syndrome’ — that moment when you can ask the model anything but aren’t sure where to start. By focusing on clear objectives and guiding the model with the right context, you can generate content that is spot on for your needs, every single time.
5 ways to make LLMs work for you using the OCEAN prompting process
OCEAN’s name is an acronym: objective, context, examples, assess, negotiate — so let’s begin at the top.
1. Define your objective
Think of this as setting a clear goal for your interaction with the LLM. A well-defined objective ensures that the responses you get are focused and relevant.
Maybe you need to:
Draft an email to parents about an upcoming school event
Create a beginner’s guide for a new Scratch project
Come up with engaging quiz questions for your next science lesson
By knowing exactly what you want, you can give the LLM clear directions to follow, turning a broad idea into a focused task.
2. Provide some context
This is where you give the LLM the background information it needs to deliver the right kind of response. Think of it as setting the scene and providing some of the important information about why, and for whom, you are making the document.
You might include:
The length of the document you need
Who your audience is — their age, profession, or interests
The tone and style you’re after, whether that’s formal, informal, or somewhere in between
All of this helps the LLM include the bigger picture in its analysis and tailor its responses to suit your needs.
By showing the LLM what you’re aiming for, you make it easier for the model to deliver the kind of output you want. This is called one-shot, few-shot, or many-shot prompting, depending on how many examples you provide.
You can:
Include URL links
Upload documents and images (some LLMs don’t have this feature)
Copy and paste other text examples into your prompt
Without any examples at all (zero-shot prompting), you’ll still get a response, but it might not be exactly what you had in mind. Providing examples is like giving a recipe to follow that includes pictures of the desired result, rather than just vague instructions — it helps to ensure the final product comes out the way you want it.
4. Assess the LLM’s response
This is where you check whether what you’ve got aligns with your original goal and meets your standards.
Keep an eye out for:
Hallucinations: incorrect information that’s presented as fact
Misunderstandings: did the LLM interpret your request correctly?
Bias: make sure the output is fair and aligned with diversity and inclusion principles
A good assessment ensures that the LLM’s response is accurate and useful. Remember, LLMs don’t make decisions — they just follow instructions, so it’s up to you to guide them. This brings us neatly to the next step: negotiate the results.
5. Negotiate the results
If the first response isn’t quite right, don’t worry — that’s where negotiation comes in. You should give the LLM frank and clear feedback and tweak the output until it’s just right. (Don’t worry, it doesn’t have any feelings to be hurt!)
When you negotiate, tell the LLM if it made any mistakes, and what you did and didn’t like in the output. Tell it to ‘Add a bit at the end about …’ or ‘Stop using the word “delve” all the time!’
Another excellent tip is to use descriptors for the desired tone of the document in your negotiations with the LLM, such as, ‘Make that output slightly more casual.’
In this way, you can guide the LLM to be:
Approachable: the language will be warm and friendly, making the content welcoming and easy to understand
Casual: expect laid-back, informal language that feels more like a chat than a formal document
Concise: the response will be brief and straight to the point, cutting out any fluff and focusing on the essentials
Conversational: the tone will be natural and relaxed, as if you’re having a friendly conversation
Educational: the language will be clear and instructive, with step-by-step explanations and helpful details
Formal: the response will be polished and professional, using structured language and avoiding slang
Professional: the tone will be business-like and precise, with industry-specific terms and a focus on clarity
Remember: LLMs have no idea what their output says or means; they are literally just very powerful autocomplete tools, just like those in text messaging apps. It’s up to you, the human, to make sure they are on the right track.
Don’t forget the human edit
Even after you’ve refined the LLM’s response, it’s important to do a final human edit. This is your chance to make sure everything’s perfect, checking for accuracy, clarity, and anything the LLM might have missed. LLMs are great tools, but they don’t catch everything, so your final touch ensures the content is just right.
At a certain point it’s also simpler and less time-consuming for you to alter individual words in the output, or use your unique expertise to massage the language for just the right tone and clarity, than going back to the LLM for a further iteration.
Now it’s time to put the OCEAN process into action! Log in to your preferred LLM platform, take a simple prompt you’ve used before, and see how the process improves the output. Then share your findings with your colleagues. This hands-on approach will help you see the difference the OCEAN method can make!
Sign up for a free account at one of these platforms:
ChatGPT (chat.openai.com)
Gemini (gemini.google.com)
By embracing the OCEAN prompting process, you can quickly and easily make LLMs a valuable part of your teaching toolkit. The process helps you get the most out of these powerful tools, while keeping things ethical, fair, and effective.
If you’re excited about using AI in your classroom preparation, and want to build more confidence in integrating it responsibly, we’ve got great news for you. You can sign up for our totally free online course on edX called ‘Teach Teens Computing: Understanding AI for Educators’ (helloworld.cc/ai-for-educators). In this course, you’ll learn all about the OCEAN process and how to better integrate generative AI into your teaching practice. It’s a fantastic way to ensure you’re using these technologies responsibly and ethically while making the most of what they have to offer. Join us and take your AI skills to the next level!
A version of this article also appears in Hello World issue 25.
Zabbix 7.0 is so fast that in a small environment such as What’s up, home? it gets bored. Very bored.
What does Zabbix do when it gets bored? It uses its new Selenium-based Browser item type and plays some Rock-Paper-Scissors against this blog site.
But how does that work?
The idea is simple. My website hosts a very simple PHP script which returns back a random value of “Rock”, “Paper” or “Scissors”. Likewise, my Zabbix Selenium test picks up a random word out of those. Then, the Selenium test checks both answers and gets back the result.
So, in all seriousness, this blog post demonstrates you how the new Browser item type can react to different responses.
Nothing to call home about in that script: array with three choices, pick a random choice, print the result, done.
Zabbix side
I created a new Browser type item like this:
… and here’s the script part I just hammered in, so there might or might not be bugs. I really did not test this very thoroughly.
var browser = new Browser(Browser.chromeOptions());
const moves = ["Rock", "Scissors", "Paper"];
const zabbixMove = moves[Math.floor(Math.random() * moves.length)];
try {
browser.navigate("https://whatsuphome.fi/rps.php");
var opponentMove = browser.findElement("xpath", "//p").getText();
if (zabbixMove === opponentMove) {
var winner = "Draw";
}
else if (
(zabbixMove === "Rock" && opponentMove === "Scissors") ||
(zabbixMove === "Scissors" && opponentMove === "Paper") ||
(zabbixMove === "Paper" && opponentMove === "Rock")
) {
var winner="Zabbix";
}
else {
var winner="Opponent";
}
}
finally {
return ("Winner is " + winner + ". Zabbix move was " + zabbixMove + " and opponent move was " + opponentMove);
}
That’s it! From now on my Zabbix will play the game once per hour, although for this blog post I did manually click the Execute now button a few times. Again, here’s the same screenshot that was also in the beginning of this blog post.
В началото на седмицата председателката на Комитета по правата на детето на ООН Ан Скелтън беше в България. Тя се включи в поредица събития, с които професионалистите в сфeрата на правата на децата отбелязаха 35-тата годишнина от подписването на Конвенцията за правата на детето от Общото събрание на ООН. Професор Скелтън е юрист, международен експерт по правата на детето, преподавател в Лайденския университет, Нидерландия, и Университета в Претория, ЮАР.
Специално за читателите на „Тоест“ с проф. Скелтън разговаря Надежда Цекулова. Разговорът е част от поредицата „Разговори за образованието на специалните деца“, осъществена с подкрепата на „Лидл България“.
Вие заемате най-високия международен пост, свързван със защитата на правата на децата, но в България се знае малко за Вас. Какъв е обхватът на работата Ви?
Аз съм южноафриканка и съм посветила целия си живот на работата за правата на децата. Като млад адвокат в Южна Африка започнах работа по време на епохата на апартейда. След това дойдоха политическите промени и се озовах в много благоприятна позиция – можех да помогна на новото правителство да създаде много закони, политики и стратегии за насърчаване на правата на децата.
В един момент обаче осъзнах, че все още има огромна разлика между това, което правителството обещава, и това, което всъщност става. Тогава преминах към съдебни дела, свързани с правата на децата в Южна Африка. Започнах да завеждам дела заради пропуски между това, което трябва да бъде осигурено на децата, и това, което на практика липсва, или когато имаше очевидни нарушения на правата.
През 2017 г. станах член на Комитета за правата на детето на ООН, а през последните две години съм негова председателка. Това ми даде и възможността да видя правата на децата от глобална перспектива.
Вие сте председателка на Комитета в изключително трудни години за правата на човека и правата на децата в частност. Как изглеждат правата на децата по света в този тревожен контекст?
Виждам регрес – два различни типа регрес. Единия бих нарекла „връщане назад“ – това е свързано с глобалните въпроси, които много трудно се управляват от държавите, като война, климатични промени, бедност, миграция, разселване на хора. Всички тези проблеми са актуални едновременно, което създава изключително трудна среда. УНИЦЕФ го нарича „поликриза“ – множество кризисни фактори, които са паралелни.
Някои от тези неща са извън контрола на държавите, но други са в техните възможности и там попада типът регрес, който бих нарекла „целенасочено отстъпление“. Това е умишлено отдръпване от дневния ред за правата на човека, включително правата на децата. Има държави, които казват: „Не, вече не сме съгласни с това.“
Мисля, че всички можем да се сетим за примери, но бих искала да споделите и Вашите.
Например Конвенцията на ООН за правата на детето е най-ратифицираният договор в света. Държавите бяха много ентусиазирани да я подпишат. Миналата седмица отбелязахме 35-тата годишнина от този акт. Но е тревожно, че проблеми, които смятахме за окончателно решени и разбрани – като това, че децата са човешки същества и следователно имат права също като всички други хора, – отново се поставят под въпрос.
През март 2024 г. Комитетът публикува последните си препоръки за България, но те не получиха широк обществен отзвук, затова ще Ви помоля да поговорим за тях.
В заключителните наблюдения Комитетът винаги призовава държавите да ги разпространяват и да ги правят публични. Ако това не става, има проблем. Означава, че има някакво „връщане назад“ – нежелание да се поставят тези въпроси в публичното пространство.
Тревожни ли са тези препоръки?
Когато разглеждам заключителните наблюдения за България, виждам, че дискриминацията е сериозен проблем. Комитетът отбелязва, че съществува нова постоянна работна група в Комисията за защита от дискриминация, но изразява дълбока загриженост относно продължаващата дискриминация срещу ромските деца, децата бежанци, децата с увреждания, ЛГБТИ децата и други групи деца в неравностойно положение.
Също така обърнахме внимание на проблемите с речта на омразата и расизма и подчертахме, че това са области, в които е нужна още много работа.
В светлината на тази препоръка не съм сигурна дали сте запозната с последните събития, но ще се опитам да обясня. През август 2024 г. беше приета поправка в Закона за предучилищното и училищното образование, която забранява обсъждането на ЛГБТИ теми в училищата. Тази поправка беше гласувана на две четения в един ден, без време за обществена реакция. Сега това вече е закон, а една политическа сила направи списък с учители, критикуващи този закон, и го даде на прокуратурата. Как изглеждат тези събития през призмата на опита Ви на правозащитничка?
Това е сериозен проблем.В заключителните наблюдения изрично беше посочено: „Да се адресират дискриминационните стереотипи срещу бежански и мигрантски деца, деца с увреждания и ЛГБТИ деца.“
Един от проблемите с мандата на Комитета е, че имаме възможност да се намесваме веднъж на няколко години, когато разглеждаме държавата. Нямаме мандат да извършваме разследвания на място, освен ако няма конкретна жалба.
Но заключителните наблюдения на Комитета са вече налични. Хората, които защитават правата на децата, могат да използват международните рамки и факта, че тези наблюдения идват от международен орган, за да подчертаят значението им в своята страна.
Независимо дали става въпрос за парламента, съда, публичния дискурс, или публикуването на статии, целта е да поддържаме тези идеи живи и да припомним, че това всъщност е регрес спрямо предишното състояние на правителството или на държавата по тези въпроси.
В България имаме антидискриминационно законодателство, но проблемът е в неговото прилагане. Същото е и при приобщаващото образование. Законодателството е модерно и прогресивно, но на практика невинаги работи.
Тази тема е засегната в заключителните препоръки. Има цял списък за приобщаващо образование. Например да се предприемат целенасочени мерки, включително участие на децата, за да се елиминират насилието в училище, тормозът и кибертормозът. Тези мерки трябва да обхващат превенция, механизми за ранно откриване, овластяване на децата, задължително обучение за учители, протоколи за интервенция, психосоциална подкрепа за жертвите, системно записване и мониторинг на поведението, свързано с тормоз, както и повишаване на осведомеността за вредните ефекти на тормоза.
Това е много подробна препоръка и ако Министерството на образованието и науката е готово да я използва, тя може да подпомогне по-ефективните действия за приобщаващо образование.
Можете ли да посочите положителен пример за държава, която е постигнала напредък?
Винаги ми е трудно да откроя такъв пример без допълнително проучване. Но наскоро например бях в Шотландия и бях много впечатлена от как работят там. Имат специализиран трибунал, който се занимава със случаи, когато дете с увреждания кандидатства за място в основно училище, но е отхвърлено или възникне проблем.
Начинът, по който т.нар. съдии (това са специално обучени хора, някои от тях не са с юридическо образование) работят с децата и изслушват техните нужди, е изключително впечатляващ. Те се фокусират върху това как да създадат среда, която максимално да подкрепя децата. Това е положителен пример за страна, която не само заявява своята политика, но реално търси решения за трудностите.
Представям си, че за да се създаде подобна политика, първо трябва да се приеме идеята, че детето е равнопоставена личност, включително детето с увреждания. Мисля, че все още ни предстои работа в тази посока.
Да, това е нещо, което се подразбира. Може би причината Шотландия да се откроява като пример е, че цялата Конвенция за правата на детето наскоро беше включена в законодателството на държавата. Там има обществен консенсус около това, приемат правата на децата изключително сериозно и искат да направят Шотландия държава, която поставя децата на първо място. Това показва колко голяма разлика може да направи едно правителство, ако реши правата на децата да станат истински приоритет.
У нас все още се случва деца, които имат особености в развитието и нужда от специализирана подкрепа, вместо това да бъдат подлагани на възпитателни мерки. Освен към ефективността на мерките по приобщаващо образование, това ни отвежда и към друг въпрос, който препоръките към страната ни засягат – детското правосъдие. В тази сфера в България все още се прилага един закон от средата на миналия век.
Това е липса на прогрес в прилагането на предишните препоръки [от 2016 г. – б.а.].Член 40 и 37 от Конвенцията включват много подробни разпоредби. В допълнение Комитетът издаде общ коментар №24, който ясно показва как трябва да изглежда модерната система за детско правосъдие.
Това, което се критикува в България, е съществуването на закон за борба с противообществените прояви на малолетни и непълнолетни. Идеята зад този закон е, че „не ги третираме като престъпници“, но въпреки това ги задържаме. Тоест децата не получават същите права, които биха имали като възрастни нарушители. Например ако един възрастен не е извършил престъпление, той би бил обявен за невинен. Но в сивата зона на „противообществените прояви“ децата могат да бъдат задържани или наказвани, без да има представени доказателства срещу тях. Именно това Комитетът изрично критикува.
Това е и „допирателната“ с децата с особености в развитието. Тяхното поведение невинаги попада в рамките на социалната норма.
Има два основни проблема. Единият е възприемането на поведението на детето като нещо, което заслужава наказание, вместо като сигнал за нужда от подкрепа и услуги. Вторият проблем е, че децата попадат в системи, които ги лишават от свобода, но не им предоставят същите гаранции, които една правилна система за детско правосъдие би предложила.
Какви стъпки може да предприеме Комитетът, за да насърчи държавите да се представят по-добре?
На първо място, Комитетът издава заключителни наблюдения. Също така в доклада си до Общото събрание на ООН ние изразяваме обща загриженост относно тези тенденции. Това не е само за България; има много държави в сходно положение.
В сегашните времена, когато наблюдаваме отстъпление от правата на детето навсякъде по света, изглежда, че това не е достатъчно. Задавам Ви този въпрос не само като председателка на Комитета, но и като дългогодишна активистка: какво може да се направи? Как могат обществата, неправителствените организации, гражданите и активистите за правата на децата да се справят по-добре?
Да, съгласна съм, че не е достатъчно. Но мандатът на Комитета е ограничен. Той прави каквото може. Затова обикновено насочвам отговорността към хората, които работят на място. Аз например съм южноафриканска адвокатка за правата на децата. На национално ниво бих се заела с работа. Бих използвала заключителните наблюдения и бих се опитала да държа хората отговорни на това ниво. Но разбира се, има държави, където това е по-лесно да се осъществи, и други, където е по-трудно.
Гражданското общество трябва да се обедини и да обмисли какво може да направи в политическата и правната сфера. Трябва да се намерят начини за застъпничество и държане на отговорните лица под контрол.
Но проблемът не е само в политическата воля, а и в самото общество. Забелязваме, че през последните 4–5 години обществените нагласи се променят много бързо и в негативна посока.
Съгласна съм. Имаме сериозен проблем с дезинформацията. Едно от нещата, за които говорихме по-рано, е поликризата – множеството кризи, които се случват едновременно в света. Друг голям проблем е поляризацията, която наблюдаваме навсякъде. Това води до трудности при обсъждането на права, включително правата на децата.
Не знам как да завърша този разговор след такова заключение. Има ли оптимистичен сценарий?
Бих казала, че има сценарий на устойчивост. С други думи, трябва да продължим напред. Да, международното право може да изглежда нефункциониращо, но ако го изоставим и не го използваме, ще бъдем в по-лоша позиция.
Трябва да продължаваме да използваме това, което имаме. От моите студенти чувам същите въпроси, придружени със същата фрустрация, която усещам у Вас. Те често питат: „Какъв е смисълът?“ Но аз винаги отговарям: смисълът е, че трябва да продължим да използваме инструментите, с които разполагаме. Политиката върви в цикли. Възможно е в бъдеще да се появят по-добри лидери или нови сценарии.
Ако обаче се откажем от проекта за човешки и детски права, защото го смятаме за неефективен, тогава ние сме тези, които се предават. Не можем да си позволим това. Трябва да бъдем устойчиви пред лицето на натиска.
Трябва да покажем, че държим линията. Да признаем, че невинаги постигаме незабавна промяна, но ако всички ние – които вярваме в идеята за човешки и детски права – работим заедно, използваме общ език и документи, поне можем да кажем, че играем по правилата. И ще бъдем тук, когато здравият разум се завърне.
Интервюто е част от поредица разговори за достъпа до образование на децата от уязвими групи. Проектът се осъществява благодарение на най-голямата социално отговорна инициатива на „Лидл България“ – „Ти и Lidl за нашето утре“, в партньорство с Фондация „Работилница за граждански инициативи“, Българския дарителски форум и Асоциацията на европейските журналисти.
To provide the best experiences, we use technologies like cookies to store and/or access device information. Consenting to these technologies will allow us to process data such as browsing behavior or unique IDs on this site. Not consenting or withdrawing consent, may adversely affect certain features and functions.
Functional
Always active
The technical storage or access is strictly necessary for the legitimate purpose of enabling the use of a specific service explicitly requested by the subscriber or user, or for the sole purpose of carrying out the transmission of a communication over an electronic communications network.
Preferences
The technical storage or access is necessary for the legitimate purpose of storing preferences that are not requested by the subscriber or user.
Statistics
The technical storage or access that is used exclusively for statistical purposes.The technical storage or access that is used exclusively for anonymous statistical purposes. Without a subpoena, voluntary compliance on the part of your Internet Service Provider, or additional records from a third party, information stored or retrieved for this purpose alone cannot usually be used to identify you.
Marketing
The technical storage or access is required to create user profiles to send advertising, or to track the user on a website or across several websites for similar marketing purposes.
Allison Quinn is a Sr. ANZ Analytics Specialist Solutions Architect for Data and AI based in Melbourne, Australia working closely with Financial Service customers in the region. Allison worked over 15 years with SAP products before concentrating her Analytics technical specialty on AWS native services. She’s very passionate about all things data, and democratizing so that customers of all types can drive business benefit.
Pavol is an Innovation Solution Architect at AWS, specializing in SAP cloud adoption across EMEA. With over 20 years of experience, he helps global customers migrate and optimize SAP systems on AWS. Pavol develops tailored strategies to transition SAP environments to the cloud, leveraging AWS’s agility, resiliency, and performance. He assists clients in modernizing their SAP landscapes using AWS’s AI/ML, data analytics, and application services to enhance intelligence, automation, and performance.
Partha Pratim Sanyal is a Software Development Engineer with AWS Glue in Vancouver, Canada, specializing in Data Integration, Analytics, and Connectivity. With extensive backend development expertise, he is dedicated to crafting impactful, customer-centric solutions. His work focuses on building features that empower users to effortlessly analyze and understand their data. Partha’s commitment to addressing complex user needs drives him to create intuitive and value-driven experiences that elevate data accessibility and insights for customers.
Diego is an experienced Enterprise Solutions Architect with over 20 years’ experience across SAP technologies, specializing in SAP innovation and data and analytics. He has worked both as partner and as a customer, giving him a complete perspective on what it takes to sell, implement, and run systems and organizations. He is passionate about technology and innovation, focusing on customer outcomes and delivering business value.
Luis Alberto Herrera Gomez is a Software Development Engineer with AWS Glue in Vancouver, specializing in backend engineering, microservices, and cloud computing. With 7-8 years of experience, including roles as a backend and full-stack developer for multiple startups before joining Amazon and AWS; Luis focuses on developing scalable and efficient cloud-based applications. His expertise in AWS technologies enables him to design high-performance systems that handle complex data processing tasks. Luis is passionate about leveraging cloud computing to solving challenging business problems.
