TGViewer
Data Engineer Data Engineer @dataengineernews · 478 subscribers
Post #252 268

Forwarded from Архитектор Данных

Инсайды из «Разговоров на архитекторском» с Вадимом Беловым, Head of DMP X5.


Про хранилища данных

1️⃣ Зрелое хранилище - это когда процессы-потребители данных ходят в ХД напрямую, минуя этап обратного ETL, загрузки данных батчами из подготовленных витрин куда-то в отдельную продовую систему.

2️⃣ Много разнородных потребителей - это реальность современного развитого ХД, с высокой ожидаемой ценностью для бизнеса. Проблема роста - в росте количества и разнообразия потребителей в большей степени, чем в объеме данных.

3️⃣ Стриминг и суб-минутные / секундные прогрузки данных: 10 лет назад мечта, сегодня - реальность и необходимость.

4️⃣ Транзакционность в аналитической системе - упрощает код, упрощает и ускоряет работу дата инженеров, понижает требуемую квалификацию дата инженера. Очень приятно работать со сложной системой так, будто это классическая СУБД с транзакциями.



Про лейкхаус

1️⃣ Ключевая технология, отличающая Lake и LakeHouse - формат данных и транзакционность.

2️⃣ Лейкхаус помогает убрать ненужные перегрузки данных из системы в систему. Причем надо понимать, что каждая продовая переливка из А в Б это а) стейджинговые и промежуточные слои, многократное дублирование данных, б) код, в) команда, которая поддерживает код и пайплайны, г) доп нагрузка на чтение в А и запись в Б. Если можно этого не делать, то получаем огромную экономию в лонг-ране.

3️⃣ «Старый» стек (Greenplum + Hadoop, + Clickhouse + …) - зоопарк. Лейкхаус - тоже зоопарк. Нельзя уйти от зоопарка технологий, но можно выбрать зоопарк себе по вкусу, в котором приятнее жить.

4️⃣ Развитие технологий спиральное. Сейчас виток разделения вычислений и хранения, рано или поздно сольемся обратно. Но текущий тренд - разделение.

5️⃣ Точно будем пилить свой мета-каталог. Опен-сорсные не устраивают по своей зрелости.

6️⃣ Тренд - умные метакаталоги. Нужен развитый RBAC на уровне каталога. Нужны умные метаданные, развитые кеши данных и мета-данных. Нужны элементы дата-гавернанс на уровне мета-каталога. Дата контракты на уровне метастора - в Gravitino уже есть.



Про экономику данных и миграцию

💯 Первые 100 ТБ мигрировали с Data Vault в Greenplum на Data Vault в Lakehouse за 1-2 месяца.

2️⃣ Лейкхаус дает больший оверхед на старте по железу, большие требования к сети. Но это окупается за счет того что одна команда работает со всеми юз-кейсами данных. Выгоднее купить больше железа, но обойтись одной командой разработки, одним релизным процессом, одной проверкой качества и т.д.

3️⃣ Также получаем более дешевое и быстрое развитие по росту объема и сложности данных. И технологическую модульность.

4️⃣ Эффективен путь RnD и пилотов. Пробуйте в облаках, где много готовых сервисов от многих вендоров. Пробуйте у себя на железе - для грамотного ДевОпса развернуть лейкхаус из доступных компонентов - тривиальная задача

5️⃣ Тестируйтесь на своих данных и своих задачах перед внедрением. Любые попугаи публичных тестов нерелевантны.
  • ❤ 1
More from @dataengineernews
  1. Sep 27, 20262️⃣3️⃣✖️0️⃣✖️2️⃣6️⃣ 🦀 Big Data дайджест · 22–23 сентября 2026 🍄 CLICKHOUSE • На этой нед…
  2. Sep 23, 2026Кабанчик приехал
  3. Sep 12, 2026LLMSQLQueryOperator В Airflow появился новый декоратор task.llm_sql, который генерирует SQ…
  4. Sep 2, 2026Кабанчик уже не тот https://t.me/alexgladkovblog/7608
  5. Aug 25, 2026Apache Airflow 3.3.0: Stateful Tasks and Multi-Language Support В Airflow 3.3 появился AIP…
  6. Aug 25, 2026Продолжая закрывать свой букдолг, дошел до книги Питхейна Стренгхольта «Архитектура медаль…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →