Выбор self-hosted S3 для Iceberg после MinIO

MinIO потерял статус стандартного решения для on-premise lakehouse. Комьюнити-редакция ушла в архив, а Iceberg-таблицы требуют точного набора операций с объектами. Командам нужно оценить альтернативы по реальным паттернам чтения и записи, а не по общей фразе «S3-совместимость».

Выбор формата Parquet, Avro или ORC в 2026

Сравнение Parquet, Avro и ORC помогает инженерам DWH подобрать формат под конкретные нагрузки чтения и записи. Parquet и ORC оптимизированы для аналитических запросов за счёт колоночной организации, Avro лучше справляется с частыми изменениями схемы при потоковой записи. Apache I

ClickHouse хранит историю Zabbix 8 без трендов

Zabbix 8 добавил встроенную поддержку отправки истории измерений в ClickHouse. Это позволяет разгрузить основную PostgreSQL или MySQL от потока сырых значений, сохранив сбор данных, обработку и срабатывание триггеров на сервере. Решение закрывает задачу долгосрочного хранения мет

Провайдер ClickHouse для Airflow — загрузка без дублей

  В сентябре 2026 года ClickHouse выпустила ClickHouse provider for Apache Airflow (провайдер ClickHouse для Airflow), официальный пакет apache-airflow-providers-clickhousedb, и интеграция двух популярных инструментов дата-инженера впервые получила поддержку от самих разработчиков СУБД и сообщества Airflow. Новость короткая, а вопросы за ней длинные. Чем провайдер отличается от того, чем DAG ходили...

Статистика таблиц Iceberg для планов запросов

Dremio описала, как Apache Iceberg хранит границы значений на уровне файлов автоматически, но точные NDV-статистики на уровне таблицы требуют отдельного вычисления. Без них планировщик запросов часто выбирает неоптимальный порядок соединений и сканирования, особенно в больших озё

Pandas Polars DuckDB и Spark на слабом железе

Бенчмарк на машине с двумя ядрами и 5,8 ГБ памяти показал, что для типичных аналитических задач переход на Spark часто избыточен. Вместо кластера можно обойтись DuckDB или Polars, которые справляются с файлами до 5 ГБ без падений по памяти и без настройки JVM. Тест охватил загруз

Бенчмарк для дата-агентов на своих данных

Статья показывает, как компании теряют доверие к дата-агентам после пилота: модель, промпт и метрики меняются, а никто не проверяет, остались ли ответы верными. Решение - создать фиксированный набор «золотых вопросов» с известными ответами и прогонять его при каждом изменении. Та

Astro расширяет инструменты для разработки DAG

Astronomer выпустил Astro IDE в общий доступ и добавил расширение для VS Code. Параллельно готовится версия для Cursor, а в перспективе меняется Astro CLI. Эти шаги позволяют работать с DAG Airflow в браузере, в привычном редакторе и через агентов без постоянной настройки локальн

Управление Airflow через ChatGPT

Astronomer выпустила плагин astronomer-data, который позволяет инженерам работать с Airflow прямо внутри ChatGPT Work и Codex. Решение снимает необходимость постоянно переключаться между чатом, терминалом и веб-интерфейсом оркестратора. Плагин поддерживает как облачные, так и соб

Бенчмарк Astronomer для Apache Airflow

Astronomer представила de-bench - набор из 139 задач, построенных на реальных производственных окружениях Airflow. Инструмент проверяет, насколько хорошо кодовые агенты справляются с оркестрацией, а не только с SQL или dbt. Airflow здесь выступает как система оркестрации, которая

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,

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