Pinot научился настраивать партиционирование под Kafka

StarTree добавил в Apache Pinot framework Custom Hash Function, который позволяет описывать сложные правила партиционирования прямо в конфигурации таблицы. Это решает проблему, когда Kafka и Pinot расходятся в способе расчёта номера партиции, из-за чего broker не может выполнять

ClickHouse для Jaeger трейсов

VK Cloud построил Cloud Tracing на Jaeger-совместимом API и OpenTelemetry. Сервис принимает спаны от сотен независимых клиентов, хранит десятки терабайт и отдаёт данные через привычные Jaeger UI и Grafana. Выбор хранилища при этом свёлся к двум вариантам из шести заявленных бэкен

Механизмы чтения в Kafka без перегрузки брокеров

Вторая часть разбора Arenadata показывает, как потребитель Kafka получает данные, управляет отставанием и делит партиции. Понимание этих процессов помогает инженерам правильно настраивать poll-циклы, лимиты и группы, чтобы избежать простоев и растущего лага. Разбор фокусируется н

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,

Живое наблюдение за запросами в распределённых СУБД

Разработчики распределённых аналитических баз часто сталкиваются с ситуацией, когда тяжёлый запрос внезапно зависает. План EXPLAIN показывает структуру, но не даёт ответа, на каком этапе сейчас находится выполнение и что именно тормозит: перекос данных, spill на диск или ожидание

ИИ пишет микросервисы с Kafka, но баги остаются

ИИ-модели уже генерируют backend и frontend по одному промпту, включая связки с Kafka, PostgreSQL и Redis. Однако на практике такой код часто содержит скрытые ошибки, которые проявляются только при реальной нагрузке. Разработчик по-прежнему нужен, чтобы эти ошибки найти и исправи

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

Три источника времени ломают резервы в PostgreSQL

Приложение на Gin и GORM записывало время в таблицу через Go, а база добавляла значения через NOW(). В итоге одна и та же запись хранила метки из трёх разных источников: UTC из приложения, времени сессии базы и момента транзакции. Разница в три часа приводила к тому, что фоновая

Централизованный контроль прав в базах через Trino

Wildberries перевела управление доступом к данным на единую точку входа через Trino и Open Policy Agent. Это позволило уйти от ручной раздачи прав в десятках СУБД и получить сквозной аудит. Решение выросло из задачи одного отдела в кросс-департаментный процесс, где техническая ча

MCP усиливает уязвимости ИИ-агентов

Сторонние MCP позволяют агентам напрямую работать с GitHub, таск-трекерами и PostgreSQL без дополнительного кода. Это ускоряет интеграцию, но одновременно открывает канал для промпт-инъекций, которые модель не умеет фильтровать по источнику. В итоге агент может выполнить вредонос

Ivory 2.0 охватывает кластеры разных баз

Ivory перешел от узкого инструмента для PostgreSQL и Patroni к универсальной платформе управления кластерами. В версии 2.0.0 появилась новая архитектура с Keeper, добавилась поддержка MongoDB, Redis, ClickHouse, ZooKeeper и etcd, а также возможность развертывать кластеры из шабло

Doris вместо Spark ускорила A/B-метрики в 145 раз

Kwai перенесла расчёт метрик A/B-экспериментов со Spark на Apache Doris и получила ускорение до 145 раз на типичном пути при снижении потребления ресурсов на 72 %. Задача была жёсткой: ежедневно обрабатывать сотни тысяч пакетных заданий по двум большим таблицам, где ключ соединен

Выбор векторной базы без лишней сложности

В проектах RAG поиск по векторам на демо выглядит просто, но при росте документов и фильтров нагрузка быстро меняется. Команда может потратить месяцы на поддержку отдельной системы, хотя для задачи хватило бы расширения внутри PostgreSQL. Разбор помогает понять, когда pgvector ре

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

Агент для второй линии DBA — 10 тысяч тикетов за месяц

Sber перевёл автономного агента в режим второй линии поддержки для парка из более чем 800 экземпляров PostgreSQL-совместимой СУБД Platform V Pangolin DB. Вместо ручной обработки тикетов агент самостоятельно выполняет VACUUM, очищает место на дисках и планирует остановки. За 30 дн

Визуальный ETL на Dask для 1С

DVT решает задачу, когда сборка витрин для BI размазана по Airflow, скриптам на Python, представлениям SQL и Excel. Вместо этого процесс собирается в единую схему из готовых блоков, где каждый шаг - загрузка, фильтрация, сопоставление или расчёт - виден сразу. Инструмент построен

PostgreSQL 19 стабилизирует планы запросов

В мартовском коммитфесте PostgreSQL 19 приняли расширение pg_plan_advice, которое позволяет зафиксировать решения планировщика для конкретного запроса. Это важно, потому что нестабильные планы остаются одной из главных причин скачков производительности после обновления статистики

Порядок событий в Kafka Outbox ломается на трёх звеньях

В системах с transactional outbox и Kafka ключ партиционирования по order_id не гарантирует причинно-следственный порядок событий. Transactional outbox - это шаблон, при котором события сначала записываются в отдельную таблицу внутри той же транзакции, что и бизнес-данные, а зате

Выбор каталога для Iceberg на своём железе

Lakekeeper и Apache Polaris решают одну и ту же задачу: хранят указатели на актуальные версии таблиц Iceberg, выполняют коммиты и проверяют права доступа. Без надёжного каталога даже правильно записанные parquet-файлы быстро теряют целостность при параллельной работе Spark, Trino

Tantor Polar снимает потолок PostgreSQL

Tantor Polar разделяет вычисления и хранение, сохраняя полную совместимость с PostgreSQL. Это решает задачу, где классическая архитектура упирается в пределы одного сервера или страдает от сложностей репликации и шардирования при росте нагрузки. Новая машина Tantor XData Gen3 на