Data Engineering Technologies.
SQL, Python, Kafka, Spark, Pandas, Airflow, Clickhouse, Greenplum, Postgres, dbt, LLM, Agentic systems, AI, robots, drones etc.
Boost channel - https://t.me/boost/data_engi
Post #915
429
🚀 Apache Gravitino — что это за зверь?
📌 Gravitino — это высокопроизводительный, гео-распределённый и федеративный Metadata Lake. Проще говоря: единая система для управления метаданными данных и AI-активов из разных источников по всему стеку.
🌟 Основная идея:
🔘Gravitino не просто каталог — это унифицированный слой метаданных и управления ими для разных источников: реляционные базы, data lake, файлы, стримы, модели, топики и др.
🔘 Он не копирует метаданные куда-то в центральное хранилище, а работает напрямую с источниками через коннекторы.
🧠 Что умеет Gravitino:
🔘 Единая модель метаданных
Объединяет разные форматы и источники под одним API.
🔘 Гео-распределённость
Несколько инстансов в разных регионах/облаках могут делиться видимыми метаданными.
🔘 Поддержка нескольких движков
Можно использовать Trino, Spark, Flink, Daft для запросов метаданных и данных — без изменения SQL.
🔘 AI Asset Management
Цель — также управлять метаданными моделей, фичей и других AI-объектов.
📌 Что внутри 1.1.0
Версия 1.1.0 усиливает платформу:
🔘 Расширена поддержка каталогов (в т.ч. новый Lance REST сервис для векторного AI-данных).
🔘 Укреплён уровень безопасности и авторизации.
🔘 Поддержка Hive3, мультикластерных файловых наборов и пр.
🤔 Ок, но зачем?
✔️ Если у тебя разрозненные каталоги (Hive, MySQL, Iceberg, Kafka и др.), Gravitino поможет объединить метаданные под одной крышей без миграции.
✔️ Подходит для multi-cloud/мульти-региональных стеков.
✔️ Единое место для доступа, безопасности, аудита и политики — от BI до ML/AI.
📌 В итоге:
Gravitino — это новый взгляд на каталог метаданных, который не заменяет твои источники, а связывает их в единое, управляемое пространство. 🚀
#gravitino #apache #de #architecture
📌 Gravitino — это высокопроизводительный, гео-распределённый и федеративный Metadata Lake. Проще говоря: единая система для управления метаданными данных и AI-активов из разных источников по всему стеку.
🌟 Основная идея:
🔘Gravitino не просто каталог — это унифицированный слой метаданных и управления ими для разных источников: реляционные базы, data lake, файлы, стримы, модели, топики и др.
🔘 Он не копирует метаданные куда-то в центральное хранилище, а работает напрямую с источниками через коннекторы.
🧠 Что умеет Gravitino:
🔘 Единая модель метаданных
Объединяет разные форматы и источники под одним API.
🔘 Гео-распределённость
Несколько инстансов в разных регионах/облаках могут делиться видимыми метаданными.
🔘 Поддержка нескольких движков
Можно использовать Trino, Spark, Flink, Daft для запросов метаданных и данных — без изменения SQL.
🔘 AI Asset Management
Цель — также управлять метаданными моделей, фичей и других AI-объектов.
📌 Что внутри 1.1.0
Версия 1.1.0 усиливает платформу:
🔘 Расширена поддержка каталогов (в т.ч. новый Lance REST сервис для векторного AI-данных).
🔘 Укреплён уровень безопасности и авторизации.
🔘 Поддержка Hive3, мультикластерных файловых наборов и пр.
🤔 Ок, но зачем?
✔️ Если у тебя разрозненные каталоги (Hive, MySQL, Iceberg, Kafka и др.), Gravitino поможет объединить метаданные под одной крышей без миграции.
✔️ Подходит для multi-cloud/мульти-региональных стеков.
✔️ Единое место для доступа, безопасности, аудита и политики — от BI до ML/AI.
📌 В итоге:
Gravitino — это новый взгляд на каталог метаданных, который не заменяет твои источники, а связывает их в единое, управляемое пространство. 🚀
#gravitino #apache #de #architecture








