home.social

#платформа_данных — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #платформа_данных, aggregated by home.social.

fetched live
  1. OneDWH VK: как мы консолидировали данные 35 бизнес-вертикалей

    В нашей компании исторически сложилась децентрализованная модель управления данными. Каждая из бизнес-вертикалей развивала собственные аналитические системы и хранилища, выбирая технологии и инфраструктуру независимо. В результате сформировался ландшафт из разрозненных решений с дублирующей функциональностью и растущим числом физических кластеров. На момент принятия решения о переходе в облако инфраструктура насчитывала более 10 отдельных железных кластеров под Airflow, Hadoop и смежные технологии. Совокупный объём аналитических данных достиг 0,5+ эксабайта (EB). Такая архитектура создавала не только технические, но и бизнес-ограничения. Обмен данными между вертикалями был затруднён: мешали как различия в инфраструктуре, так и юридические тонкости, связанные с оформлением доступа. Поддерживать такой ландшафт становилось всё сложнее. Поэтому в компании решили построить единую платформу для работы с данными, чтобы увеличить скорость и качество принятия решений на основе данных как в runtime, так и в отчётности и А/Б-тестах. Я Василий Ципиди, операционный руководитель OneDWH VK. Вместе с техническим руководителем OneDWH VK – Олегом Виноградовым расскажем сегодня о том, как мы подошли к миграции 0,5+ EB данных на единый облачный стек, какие архитектурные решения выбрали, чтобы обеспечить целостность данных и как перестроили процессы, чтобы гарантировать предсказуемость SLA на новых мощностях.

    habr.com/ru/companies/vk/artic

    #мигрирование #облако #OneDWH_VK #платформа_данных #данные

  2. Как переработать архитектуру хранилища и мигрировать часть нагрузки в Data Lakehouse

    У корпоративных хранилищ есть одна особенность: чем дольше они живут, тем больше задач на них пытаются навесить. Сначала туда попадают предсказуемые вещи: CRM, ERP и внутренняя отчетность. Но потом добавляются документы, записи разговоров, данные для ML, генеративный ИИ и еще десяток сценариев, о которых никто не думал, когда проектировал DWH десять лет назад. Что тогда делать? Сейчас расскажу.

    habr.com/ru/companies/cloud_ru

    #платформа_данных #data_lakehouse

  3. «К нам едет ревизор», или Как не построить космические замки на бюджете сарая при внедрении DWH

    Я работаю в компании GlowByte, а в целом в ИТ – более 20 лет. В последние годы в основном занимаюсь проектами и решениями в области AI, аналитики, больших данных, но приходилось иметь дело с большим списком разнообразных ИТ-услуг и форм взаимодействия заказчиков и подрядчиков. По роду деятельности мне приходится много заниматься подготовкой, оценкой, запуском ИТ-проектов. Очень часто нормально проведенное предпроектное обследование становится залогом успешного проекта, поэтому решил, что мои мысли про предпроект, его цели и подводные камни могут быть интересны аудитории.

    habr.com/ru/companies/glowbyte

    #Предпроектное_обследование #Хранилище_данных #Платформа_данных #Предпроект #Аудит #аналитика #техническое_задание

  4. Data-функция не работает вместо вас

    -Gartner прогнозирует, что 80% инициатив в управлении данными провалятся к 2027г. -MIT подводит статистику - 95% AI-проектов не срабатывают и основная причина - незрелость компаний в работе с данными. -Chief Data Officer, высший руководитель функции управления данными, живёт в компании в среднем 30 мес.(2.5 года) Логично, что руководитель функции, инициативы которой проваливаются достаточно быстро выгорает. Поговорим о причинах. Думаю, причина этой статистики одна - заблуждение в сути работы с данными и AI. Соблазнительно считать, что данные будут работать вместо вас, AI агент заменит сотрудников. Но они работают только вместе с вами.

    habr.com/ru/articles/1041790/

    #data #cdo #ai #аналитика_данных #продуктовая_аналитика #платформа_данных

  5. Платформа данных на минималках. Часть 1: проблемы Data Lake и роль Iceberg

    Представим ситуацию: у нас есть сервисы, которые пишут логи событий и сообщения из очередей (Kafka, RabbitMQ) в формате Avro для гарантии схемы и потоковой доставки. В это же время отдел машинного обучения работает с датасетами в Parquet — ребята ценят столбцовое хранение и производительность на скалярных чтениях. Соседняя команда фиксирует фактовые таблицы в ORC, поскольку этот формат подходит для тяжелых аналитических агрегаций. Пока объемы данных измерялись гигабайтами, такой «зоопарк форматов» был терпим: каждый отдел использовал свой инструмент, а данные копировались между ними через ETL-конвейеры. Но с ростом до терабайтов и выше эта архитектура начинает ломаться: запросы становятся медленными, стоимость хранения и вычислений стремительно растет, а главное — теряется единый источник истины. Теперь одна и та же бизнес-сущность существует в трех разных форматах, схемах и состояниях. В этот момент возникает потребность не в очередном хранилище, а в табличной абстракции поверх существующих форматов. Такой слой должен обеспечивать ACID-транзакционность, централизованное управление схемой и единый каталог для всех потребителей — от потоковой инженерии до

    habr.com/ru/companies/selectel

    #selectel #iceberg #data_lake #data_platform #платформа_данных

  6. Memory wall: что это и почему важно для индустрии хранения данных

    Серверы становятся мощнее и больше каждый год. Количество ядер растет, векторные блоки для параллельной обработки массивов данных одной инструкцией расширяются, частоты давно уперлись в физические ограничения. Но вычислительная плотность продолжает увеличиваться. При этом производительность памяти и систем хранения растет существенно медленнее. В результате в реальных системах процессор все чаще простаивает, так как технически готов выполнять инструкции, но вынужден ждать, пока данные будут доставлены из хранилища. Это явление давно известно в архитектуре вычислительных систем как разрыв между процессором и памятью (или Memory Wall). Сегодня он определяет производительность серверов, баз данных, платформ данных и AI/ML-платформ сильнее, чем выбор конкретной модели процессора или видеокарты. А в будущем определит то, какие продукты и решения индустрия будет использовать для решения задачи хранения данных. Привет! Я Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных

    habr.com/ru/companies/selectel

    #memorywall #sds #хранилища_данных #платформа_данных #selectel

  7. Платформа данных мертва. Да здравствует платформа данных

    Данных вокруг — океаны. А инструменты для работы за ними не поспевают. Мы как будто пытаемся переплыть эти океаны на дырявой шлюпке. Пробовали решить эту проблему по-разному, каждый подход был шагом вперед. Но ни один не дотянул до финиша. Подход Инмона обещал «единый источник истины» в корпоративном хранилище — и обернулся бюрократией и запредельной стоимостью любого изменения. Подход Кимбалла дал скорость за счет удобных витрин, но ценой стали хаос, дублирование и информационные «силосы». Data Vault 2.0 — гибкий, аудируемый и мощный — без автоматизации превратился в проклятие для многих команд. И, наконец, Data Mesh : отличная организационная модель, которая дала командам автономию. Каждый домен сам владеет данными, сам отвечает за качество, сам развивается. Но Data Mesh оставил открытым главный вопрос: как заставить всех этих независимых владельцев данных говорить на одном языке? Команды получили свободу, но работают на общей инфраструктуре, единой платформе с ее хранилищами, ETL-процессами, каталогами. И эта платформа осталась прежней: ждет команд от инженеров, требует ручного вмешательства, не умеет сама связывать данные из разных доменов. Дали командам независимость, но забыли дать им общий «мозг». А что, если изменить непосредственно природу платформы данных? Сделать ее не пассивным набором инструментов, а системой, которая сама понимает данные, сама связывает домены, сама управляет качеством и развивается вместе с бизнесом? Про концепцию такой платформы мы и хотим рассказать. Мы назвали ее AIDA (Adaptive Intelligence Data Architecture) .

    habr.com/ru/companies/gazpromb

    #ииагенты #ии #данные #платформа_данных #управление_данными

  8. Spark Connect. А нужны ли перемены?

    Привет, Хабр! Я Станислав Габдулгазиев, архитектор департамента поддержки продаж Arenadata. Apache Spark давно и прочно занял место одного из ключевых инструментов в арсенале инженеров и дата-сайентистов, работающих с большими данными. Его способность быстро обрабатывать огромные объёмы информации, гибкость за счёт поддержки множества языков (Python, Scala, Java, SQL) и возможность решать самые разнообразные задачи — от сложных ETL до машинного обучения и стриминга — делают его незаменимым инструментом в мире анализа данных.

    habr.com/ru/companies/arenadat

    #spark_connect #apache #datalake #lakehouse #платформа_данных #bigdata #dataframe #интеграция_сервисов #apache_arrow #spark

  9. Трансформация платформы данных: от пары кубов до хранилища > 30 Тб и 1000 ETL-процессов

    Привет, Хабр! Меня зовут Наталья Горлова, я архитектор данных. Несколько лет назад мы в CDEK поняли, что продукты, на которых работало хранилище, перестали нас устраивать: не устраивала гибкость разработки и скорость поставки данных. C тех пор произошло множество изменений, которыми хочется поделиться с сообществом. Расскажу, как платформа данных развивалась, и к чему мы пришли на конец 2024 года. Эта статья — ретроспектива моей почти шестилетней работы и текущих реалий нашей платформы данных.

    habr.com/ru/companies/cdek_blo

    #DWH #платформа_данных

  10. [Перевод] Шестая платформа данных: новое слово в хранении и обработке данных

    Скорее всего, в ближайшие 3–5 лет появятся новые интеллектуальные приложения для работы с данными, и для них понадобится новый тип современной платформы. Мы называем ее «шестая платформа данных». Раньше описывали эту концепцию при помощи метафоры « Uber для всех ». Так мы называли системы программного обеспечения для цифрового представления бизнеса. Разные данные, например о людях, местах и объектах, поступают в эту модель и объединяются в ней в связное целое. Исходя из этой информации, компании принимают решения и действуют в реальном времени. Мы утверждали, что это будет коммерческая готовая к использованию программа — в каждом конкретном случае не понадобится нанимать тысячи разработчиков, которые будут создавать кастомное решение. Команда VK Cloud перевела статью об этой самой «шестой платформе данных». Это переработка подкаста Breaking Analysis с гостем Райаном Блю — одним из создателей и председателем комитета по управлению проектами Apache Iceberg. Он соучредитель и генеральный директор компании Tabular Technologies Inc. , основанной создателями Iceberg и разработавшей универсальное открытое табличное хранилище, которое подключается к любому уровню вычислительных ресурсов.

    habr.com/ru/companies/vk/artic

    #платформа #платформа_данных #vk_cloud #базы_данных

  11. Новое электричество, новая нефть, или Как эффективно управлять разрозненными данными

    Последние 10 лет о данных говорят, что это новое электричество, новая нефть, из которых можно извлекать выгоду для компании. Но не все умеют это делать. Если данные просто лежат в старой Oracle Exadata или внутри 1С, толку от них немного. Если же вы научитесь создавать новые аналитические связи для дальнейшего анализа бизнес-процессов или предсказывать тренды на основе исторических данных — это уже другая история. Привет, Хабр! Меня зовут Максим Еремин, руководитель направления развития продуктов

    habr.com/ru/companies/beeline_

    #платформа_данных #data_platform #кхд #data_lake #озеро_данных

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.