Версия сайта для слабовидящих
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?...
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...
Не просто бургеры: архитектура данных в McDonald’s с Apache Kafka
Сегодня заглянем под капот ИТ-инфраструктуры самой знаменитой франшизы быстрого питания. Как устроена унифицированная платформа потоковой обработки событий в McDonald’s на базе облачного полностью управляемого сервиса Apache Kafka в AWS и что гарантирует высокую доступность и надежность решения. Архитектурный дизайн Архитектуры, основанные на событиях, обеспечивают гибкость интеграции, масштабируемость и некоторые возможности...
Data Mesh + Lakehouse на BigQuery: новая архитектура BigLake от Google
В отличие от каменных зданий, архитектуры данных постоянно меняются. Сегодня рассмотрим новую архитектурную модель под названием BigLake, выпущенную Google весной 2022 года. Что это такое, как устроено, чем похоже на Lakehouse, озеро данных и Data Mesh, а также чем от них отличается и какую пользу несет для конвейеров аналитики Big...
Как устроено Lakehouse: архитектура и принципы работы
Недавно мы писали про новую гибридную архитектуру Lakehouse, которая объединяет лучше из мира озер и хранилищ данных. Сегодня разберем принципы работы и особенности построения этой архитектуры данных, включая технологии ее реализации с точки зрения дата-инженера и уделим внимание организации конвейеров аналитики больших данных. Архитектурная парадигма Lakehouse Напомним, Lakehouse — это...
DWH + Data Lake или что такое LakeHouse
В рамках обучения дата-инженеров и архитекторов корпоративных платформ и приложений аналитики больших данных, сегодня рассмотрим, что такое LakeHouse. Как эта новая гибридная архитектура управления данными объединяет 2 разнонаправленные парадигмы хранения информации, а также чего от нее ожидают бизнес-пользователи, дата-инженеры, аналитики и ML- специалисты. Историческая справка: от DWH к Data Lake...
Что такое наблюдаемость данных и как ее обеспечить
Сегодня рассмотрим, почему наблюдаемость данных так важная для проектов Big Data, какие компоненты обеспечивают ценную информацию о качестве и надежности данных, чем это похоже на DataOps, а также как эти идеи реализовать на практике с использованием популярных инструментов современной дата-инженерии. Почему важна наблюдаемость данных Цифровизация предполагает управление на основе качественных...
Data Fabric и Data Mesh: versus или вместе?
В недавней статье про современные архитектуры данных мы упоминали Data Fabric и Data Mesh. Сегодня поговорим про эти стратегии Data Governance более подробно: разберем их главные достоинства и недостатки, основные сходства и принципиальные отличия, ключевые вызовы и технологии реализации, а также возможности совместного применения на практике. Что такое Data Fabric...
Аналитика больших данных: цифровая трансформация Renault с Apache Spark и сервисами Google
Сегодня разберем кейс компании Renault по масштабированию своей цифровой платформы и снижению затрат с помощью BigQuery и Apache Spark на Google Dataproc. Цифровизация в автомобильной промышленности: конвейер сбора и аналитики больших данных с производства средствами Google сервисов и снижение затрат на облако в 2 раза через изменение конфигурации Spark SQL....