Tengri Data — платформа аналитики, где с данными параллельно работают BI, маркетинг и ML-команды. Когда таких нагрузок становится больше, старые DWH-системы превращаются в узкое место: запросы встают в очередь, дашборды тормозят, а бизнес ждет ответа системы вместо действий.

В основе Tengri Data — разделение вычислений и хранения. Поэтому ресурсы можно масштабировать независимо, а одни и те же актуальные данные использовать и для отчетов, и для ad-hoc запросов, и для обучения моделей. Это сокращает число копий и уменьшает расхождения между контурами.

Платформа опирается на открытый стандарт Iceberg, чтобы не привязывать компанию к одному вендору. Она работает на Astra Linux и Debian, поэтому не требует перестройки инфраструктуры. Безопасность тоже встроена в архитектуру: доступ можно мгновенно отозвать по всему контуру.

Для бизнеса это значит, что команды работают с общими данными, но не мешают друг другу. У каждой свой вычислительный пул, свои ресурсы и политики доступа. Если дата-сайентисты запускают тяжелый эксперимент, это не бьет по продакшен-аналитике, от которой зависят отчеты и платежи поставщикам.

Тот же принцип работает и для ИИ-агентов. В Tengri Data есть эластичный пул и изолированные вычислительные пулы: ETL идет в одном, агенты — в другом. Поэтому ассистенты не простаивают в очереди за ресурсами и быстрее отвечают на запросы.

В итоге Tengri Data решает три практические задачи:

✔️ Не уронить аналитику во время ML-экспериментов.

✔️ Разделить данные между командами без конфликтов.

✔️ Сделать так, чтобы ИИ-агенты приносили бизнесу реальную пользу.

Больше о Tengri Data — в полной версии текста и на сайте Postgres Professional.

Читайте нас в MAX 🤩