🎤 Юлий Гольдберг: Lakehouse — уже не экспериментальное направление

В интервью на РБК 💬 руководитель направления GlowByte Юлий Гольдберг рассказал о том, как меняется рынок СУБД в России, почему Lakehouse перестал быть экспериментом и какие барьеры остаются у отечественных вендоров.

⚙️ Рынок СУБД: от срочного импортозамещения к зрелости.
Заказчики всё реже ищут просто «российскую альтернативу» — они выбирают платформу под архитектуру данных, аналитику и ИИ-сценарии. При этом многие крупные компании не торопятся отказываться от Oracle и MS SQL: лицензии постоянные, системы «вылизаны», а миграция — дорогой и долгий проект.

⌛ Главный тренд — переход к Lakehouse.
Вместо монолитных СУБД (Oracle, Teradata) — разделение хранения (S3+Parquet/Iceberg) и систем обработки (Spark, Trino, Impala). Подход доказал состоятельность: GlowByte совместно с Data Sapience за три года реализовали более 15 проектов, крупнейшие — на несколько петабайт данных.

🖥 Архитектура усложняется, но становится гибче.
СУБД в новой парадигме — это набор взаимодополняющих компонентов. Можно собрать ровно то, что нужно, и не платить за лишнее. Но нагрузка на архитекторов и DevOps‑инженеров растет в разы.

⚠️ Главный барьер — размер рынка.
Российский рынок СУБД небольшой по сравнению с мировым, экспорт технологий затруднен. Инвестиции в продукты несопоставимы с зарубежными. Почти все российские СУБД, кроме ClickHouse и Tarantool, базируются на open source, а риски смены лицензий (как в случае с Greenplum) сохраняются.

🧠 ИИ меняет требования к СУБД.
LLM и AI-агенты работают с неструктурированными данными — текстами, картинками. Традиционные СУБД заточены под структурированную информацию, а Lakehouse с S3-хранилищем и набором движков обработки закрывает этот пробел.

📊 Критерии выбора СУБД на 2027 год: стоимость владения, горизонтальное масштабирование для крупных компаний, managed‑сервисы для небольших игроков.

💡 Главный тезис: российский рынок СУБД сегодня — это рынок клонов Postgres. Но в конкретных нишах появляются вызовы — например, Lakehouse в аналитических задачах на больших объемах данных.

🔗 Читать интервью полностью