Выбор стека наблюдения за DWH

Статья на Habr сравнивает практические варианты мониторинга и логирования корпоративного хранилища. Авторы показывают, как инструменты закрывают конкретные уровни контроля - от состояния серверов до качества данных и влияния сбоев на downstream. Разбор помогает инженерам понять,

Контроль метрик в DWH — уровни и сигналы

В корпоративных хранилищах данных сбой может возникнуть на любом участке конвейера: при выгрузке из источников, во время трансформаций или на уровне СУБД. Техническая доступность кластера ещё не означает, что данные приходят вовремя и в полном объёме. Observability позволяет соби

ClickHouse упростил анализ данных из 1С

Компания столкнулась с разросшимся корпоративным DWH на PostgreSQL, где цепочка загрузки и обработки данных стала непрозрачной. Разработчики тратили дни на восстановление логики расчётов, а обновление отчётов занимало часы. Переход на ClickHouse и XLTable позволил пересобрать кон

Платформа AstraZeneca — разделение хранилищ под разные задачи

Бизнес в AstraZeneca столкнулся с противоречивыми требованиями к данным: одни запросы требуют проверенных цифр для отчётности, другие - быстрых экспериментов на сырых логах, третьи - долгосрочного архива больших объёмов. Вместо единой системы компания разделила платформу на специ

Data Warehousing and Business Intelligence. От данных к инсайтам для бизнеса

Business Intelligence — это не отчеты. Это компас для вашего бизнеса Представьте себя капитаном большого корабля в открытом море во время шторма. Как вы будете прокладывать курс? Полагаясь на интуицию и старые карты, нарисованные от руки? Возможно, вам повезет. Но скорее всего, вы налетите на рифы или заблудитесь. А теперь...

Data Modeling and Design. От концепции к физической реализации в Big Data

Модель данных — язык, на котором бизнес говорит с технологиями   Есть старая айтишная мудрость: "Написать код легко. Гораздо сложнее написать правильный код для правильной модели данных". И это абсолютная правда. Любую ошибку в коде можно исправить относительно безболезненно. А вот ошибка, заложенная в саму структуру данных, в модель, обходится...

Управление метаданными в корпоративной платформе данных

Зачем нужен каталог метаданных и как он работает: построение платформы данных и управление метаданными по DAMA DMBOK. Unity Catalog и другие решения для учета источников данных и непрерывного обеспечения их актуальности. Управление метаданными по DMBOK Методологически создание и внедрение платформ данных основано на положениях DAMA DMBOK – своде знаний по...

StarRocks vs Trino: что и когда выбирать

Что общего у StarRocks с Trino, чем они отличаются, когда и что выбирать для практического использования: сравниваем движки для быстрой аналитики больших данных из Data Lake. Чем похожи StarRocks и Trino Вчера мы разбирали, что такое StarRocks, как устроена и где пригодится эта высокопроизводительная аналитическая база данных с открытым исходным...

Не только Clickhouse: StarRocks для аналитики больших данных в реальном времени

Вместо Trino и ClickHouse: что такое StarRocks и как оно устроено, архитектура и принципы работы, сценарии использования и место в корпоративной архитектуре данных. Архитектура и принципы работы StarRocks Хотя ClickHouse сегодня считается одним из наиболее популярных колоночных хранилищ для аналитики больших объемов данных в реальном времени, это не единственный представитель...

Что такое HTAP: гибридная транзакционно-аналитическая обработка

Можно ли сочетать OLAP и OLTP-нагрузки в едином хранилище и как это сделать: гибридная транзакционно-аналитическая обработка в базах данных, возможности и проблемы этой архитектуры. Что такое HTAP Исторически хранилища данных принято делить на OLAP и OLTP с учетом их оптимизации для аналитических и транзакционных нагрузок. OLTP-системы (Online Transaction Processing) оптимизированы...

Несогласованность в хранилищах и озерах данных: найти и обезвредить

Почему в одной организации возникает рассогласование данных, чем опасна такая рассинхронизация, как ее обнаружить и устранить: подходы и решения для повышения качества данных. Что такое data silos и как найти локальные «болота данных» Рассогласование в данных возникает при разной логике обработки одной и той же информации. Это мешает принимать объективные...

ClickHouse vs Apache Doris: что выбрать для хранилища данных

Что такое Apache Doris, как его использовать для построения хранилища данных и чем это отличается от ClickHouse. Сценарии применения и критерии выбора основы DWH. Что такое Apache Doris Недавно мы рассматривали, почему ClickHouse подходит для реализации хранилища данных на основе эталонной архитектуры Medallion благодаря поддержке более 70 форматов файлов, материализованным...

Реализация архитектуры Medallion в ClickHouse

Почему ClickHouse подходит для архитектуры данных Medallion и как реализовать это слоистое хранилище средствами колоночной СУБД без сторонних инструментов: лучшие практики и примеры использования. 3 слоя архитектуры данных Medallion Слоистая архитектура, предложенная компанией Databricks, сегодня считается классикой для построения озер и хранилищ данных. Она предполагает реализацию 3-х уровней (слоев): Бронза,...

Trino vs dbt: что и когда использовать

Что общего между Trino и dbt, чем они отличаются и в каких случаях выбирать тот или иной инструмент для инженерии и анализа данных. Краткий ликбез для начинающего дата-инженера и аналитика. Сходства и отличия Trino и dbt Trino и dbt (Data Build Tool) — это два популярных инструмента с открытым исходным...

Как наполнить Data LakeHouse данными из Apache Kafka с помощью Tableflow

Что не так с классическими ETL/ELT-конвейерами транзакционных и аналитических систем в гибридное хранилище LakeHouse, и как дата-инженеры платформы Confluent хотят решить эти проблемы с помощью Tableflow, передавая события из Kafka в таблицы Iceberg. Очередная попытка унификации пакетной и потоковой парадигмы Чтобы обеспечивать потребности современного бизнеса в пакетной и потоковой аналитике,...

Проектирование raw-слоя DWH для последующего преобразования в Data Vault

Как определить структуру Raw-слоя корпоративного хранилища данных: пример проектирования и DDL-скрипт для кейса электронной коммерции, выбор компонентов решения для архитектуры данных. Постановка задачи: анализ систем-источников Сегодня корпоративные хранилища данных (DWH, Data Warehouse) обычно реализуются в виде нескольких баз данных, связанных ETL-процессами. Причем каждая из этих гомогенных или гетерогенных, т.е. на...

5 шагов проектирования DWH с подходом Data Vault: практический пример

Как построить хранилище данных с подходом Data Vault: пример проектирования схемы данных и разработка DDL-скрипта для Transformed-слоя DWH интернет-магазина. Слоистая структура DWH и подход Data Vault Корпоративное хранилище данных (DWH, Data Warehouse) часто бывает гетерогенным, т.к. организованным с помощью нескольких баз данных, связанных ETL-процессами. Согласно концепции слоистой архитектуры (LSA, Layered...

Состояние гонки в ETL-конвейерах: как дата-инженеру избежать коллизий данных

Что такое гонка данных, почему она опасна в ETL-заданиях и как ее избежать: зачем разделять задания репликации в RAW-слой хранилища от их преобразования и сохранения в Transformed-слое DWH перед созданием витрин данных для BI-приложений. Что такое гонка данных в дата-инженерии Одна из главных особенностей распределенных систем – это задержка между...

Как извлечь данные из реляционной базы: основные паттерны

Большинство ETL-конвейеров извлекают данные из реляционных баз в пакетном или микропакетном режиме. Читайте далее, по каким шаблонам реализовать операции извлечения. Моментальные снимки: периодическая выгрузка данных из исходных таблиц Полная периодическая выгрузка данных из одной или нескольких таблиц – это, пожалуй, самый простой метод извлечения изменяемых данных. По своей сути результат полной...

Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon

Что не так с архитектурой данных Lakehouse, зачем разработчики Apache Flink создали на основе табличного хранилища новую дата-платформу, чем хорош подход Streamhouse и как устроен Apache Paimon. Что такое архитектура данных Streamhouse Не успели дата-архитекторы освоиться с Lakehouse – архитектурой данных, которая объединяет преимущества хранилищ и озер данных, комбинируя масштабируемость...