Блеск и нищета микросервисной архитектуры для платформы данных

Сегодня разберем проблемы микросервисной архитектуры для платформ данных и способы их решения, а также вспомним 5 популярных шаблонов развертывания, которые могут смягчить риски от внедрения новых версий многокомпонентной системы. Проблемы микросервисной архитектуры для платформы данных и способы их решения При всех плюсах микросервисной архитектуры (автономность, гибкость, масштабируемость, простота развертывания, технологическая...

7 критериев выбора потоковой базы данных

Что такое потоковая аналитика больших данных, какие бывают СУБД потоковой передачи, когда и зачем их использовать, а также что влияет на выбор этих инструментов хранения и аналитической обработки Big Data. Что такое потоковые базы данных и как они работают Мы уже упоминали, что аналитика данных в реальном времени может быть...

Целостность и качество данных: ACID и транзакции в мире Big Data

Чем целостность данных отличается от их качества и как реализуются ACID-свойства распределенных транзакций в Big Data системах. Разбираем понятия и технологии, важные для обучения ИТ-архитекторов и дата-инженеров. Целостность и качество данных: versus или вместе? Целостность данных и качество данных — связанные, но разные понятия, важные для дата-инженера. Целостность описывает точность...

CDC для ETL-процессов в озеро данных: принципы работы, паттерны и ограничения

Захват измененных данных считается довольно известным паттерном организации ETL-процессов для корпоративных хранилищ и озер данных. Как реализуется CDC-технология, по каким шаблонам, что их ограничивает и чем опасен дрейф изменений в Change Data Capture. Паттерны и принципы реализации захвата измененных данных Эффективность эксплуатации озера данных зависит от ETL-процессов, поскольку объемы данных...

Мю-модель: новая ML-подобная архитектура данных

Что не так с конвейерной моделью обработки данных и почему архитектура Data Mesh с потоковой передачей событий не решают всех проблем пакетной парадигмы. Зачем нужна новая архитектура данных под названием Мю, какие инструменты и принципы она использует для устранения технологической неоднородности отдельных технологий Big Data, а также при чем здесь...

DWH по Кимбаллу и Data Mesh

Все архитекторы DWH и многие дата-инженеры знакомы с идеями Ральфа Кимбалла, согласно которым хранилище данных — это сочетание множества различных витрин данных, облегчающих отчетность и анализ важных бизнес-показателей. Читайте далее, как реализовать этот подход при проектировании корпоративного хранилища данных и при чем здесь Data Mesh. КХД по Кимбаллу: доменные витрины...

Оптимизация аналитических рабочих нагрузок в транзакционных системах с Data Mesh

Чтобы добавить в наши курсы для ИТ-архитекторов и дата-инженеров еще больше полезных материалов, сегодня рассмотрим, как модернизировать аналитические рабочие нагрузки в транзакционных системах с помощью гибридной архитектуры Data Mesh. А также поговорим о том, как реализовать этот подход с организационной и технической точек зрения. Аналитика и транзакции: versus или вместе?...

Под капотом Process Mining: графовая аналитика для анализа бизнес-процессов

Сегодня рассмотрим тему анализа и оптимизации бизнес-процессов средствами графовой аналитики больших данных. Как устроены информационные системы класса Process Mining, где еще применяются эти идеи и другие приложения теории графов в бизнесе на примере Python-библиотеки PM4Py. Что такое Process Mining Чтобы понять, как выполняется процесс, бизнес-аналитик строит его схему в виде подробной EPC...

Безопасность архитектуры данных: проблемы Data Mesh и их решения

Data Mesh воплощает децентрализованный подход к построению распределенной архитектуры данных. При всех достоинствах этой модели, которая совмещает потоковую и пакетную парадигмы обработки данных, она еще довольно незрелая и имеет ряд недостатков. Одним из них является проблема с информационной безопасностью, что мы и рассмотрим далее для обучения ИТ-архитекторов и дата-инженеров. Безопасность...

Трудности перехода: миграция данных с HDFS на MinIO

Недавно мы рассматривали производительность ETL-конвейеров на Apache Spark с озером данных на MinIO. Сегодня разберем, чем это легковесное объектное хранилище отличается от распределенной файловой системы Apache Hadoop и как перейти на него с HDFS. Зачем переходить на MinIO Хотя HDFS до сих пор активно используется во многих Big Data проектах...

Поиск по сайту