TGViewer
SMLTECH SMLTECH @smlttech · 1.51K subscribers
Post #995 864
Платформа данных как продукт: стек, пайплайны и коробочное разворачивание

Мы построили data-платформу, которая не просто хранит данные, а превращает их в актив. Она покрывает весь цикл работы с данными и собирается как коробочное решение — развернуть можно в облаке или на своих серверах за считанные часы. Ниже — ключевые принципы и архитектура, на которых все держится.

📦 Не просто хранилище, а точка роста бизнеса

Наша задача — не просто собирать данные, а использовать их для принятия решений, автоматизации и роста бизнеса. Платформа построена как экосистема: ingestion, обработка, витрины, ML, визуализация и контроль качества — все в едином технологическом контуре.

🛠 Open Source как стратегия

Мы сознательно строим стек на open source-инструментах, используя ванильные версии без лишних форков. Это дает нам гибкость, контроль и скорость развития. Все компоненты собираются и настраиваются внутри команды — с пониманием того, как они устроены под капотом.

🔐 Безопасность с нуля

Аутентификация и авторизация реализованы через Keycloak (SSO). Секреты хранятся в HashiCorp Vault. Политики доступа и маскировки управляются через Open Policy Agent (OPA), который встроен в пайплайн запросов к данным. Такой подход позволяет соблюдать требования к защите данных без потери гибкости.

🏗 Архитектура: Kubernetes + GitOps

Вся платформа работает на Kubernetes-кластере и управляется через GitOps. Мы используем связку GitLab + Flux2 (вместе с Weave GitOps), чтобы автоматически доставлять конфигурации и поддерживать консистентность.
Любой инстанс платформы можно развернуть заново из репозитория — это удобно для масштабирования, стендов и внешних заказчиков.

⚙️ Наш инфраструктурный стек

Платформа состоит из десятков связанных компонентов: Trino, Hive, Iceberg, Spark, Kafka, Debezium, ClickHouse, Airflow, JupyterHub, MLFlow, Open WebUI, Qdrant, DataHub, Nexus. Все это работает как единая экосистема!

В следующий раз мы расскажем о том, как эта архитектура применяется на практике: от работы с метаданными до запуска локальных LLM и построения платформы качества данных. Stay tuned!

#строим
  • ❤‍🔥 3
  • 👍 3
  • 👻 2
More from @smlttech
  1. Jun 30, 2025🌟 Понедельник — это не приговор. Особенно если включить правильный плейлист Мы собрали му…
  2. Jun 30, 2025Post #1007
  3. Jun 28, 2025🔥 Лучшее от SMLTECH: подборка материалов, к которым стоит вернуться Каждую неделю мы дели…
  4. Jun 24, 2025✅ Как Data Science меняет девелопмент и бизнес — два практических вебинара от «Самолета» и…
  5. Jun 21, 2025Data-инструменты в действии: от контроля доступа до своей LLM-платформы В первой части мы…
  6. Jun 19, 2025✅ Как навести порядок в строительной документации Стройка — это тысячи документов, десятки…
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 →