sysadmins №65. Data Lakehouse — зачем нужен и почему процветает?
Show notes
Хватит уже отрицать тот факт, что все давно запутались в том как хранить и обрабатывать данные. Реляционные базы, No-SQL системы, MPP, Data Lake, Data Fabric, Data Warehouse, Data Vault, Data Lakehouse, Data Mesh... Такое ощущение, что мы опять несёмся куда-то не разбираясь куда и зачем. Поэтому давайте разбираться в том, что нам актуально в 2026 году. Кто: - Александр Филатов. 8 лет в Авито делал так, чтобы хранилище работало пока оно росло с 200тб до 2пб. Руководит разработкой в Тенгри - Голов Николай. Отвечает за продуктовые аспекты в Тенгри Что обсудим: В чём разница между OLAP и OLTP - почему не считать на реплике/не прикрутить Clickhouse? Зачем нам понимать профиль запросов, балланс чтения/записи - чем отличаются в бэкенде и в аналитике? Что нужно аналитику с точки зрения dba/инженера? И что он на самом деле просит? AI native аналитика - уже с нами? Что осталось болтовней, что реально заработало? Как должна выглядеть платформа, где основные пользователи - AI-агенты? Оставайтесь на связи Пишите нам: [email protected] Канал в телеграме: t.me/linkmeup_podcast Канал на youtube: youtube.com/c/linkmeup-podcast Подкаст доступен в iTunes, Google Подкастах, Яндекс Музыке, Castbox Сообщество в вк: vk.com/linkmeup Группа в фб: www.facebook.com/linkmeup.sdsm Добавить RSS в подкаст-плеер. Пообщаться в общем чате в тг: https://t.me/linkmeup_chat Поддержите проект: