Привет! Меня зовут Михаил Благов, я руководитель департамента «Чаптер инженеров данных и разработчиков» в beeline tech. В этом посте я хочу поделиться способом, с помощью которого можно выбрать подходящую архитектуру для конвейера данных в зависимости от требований к нему. В…
← предыдущие главы 51. Выбираем компоненты конвейера: простота решения задач Вторым важным фактором, который нужно учитывать при построении «конвейера», кроме доступности обучающих данных, является простота использования компонента. Нужно попытаться выбрать такие компоненты конвейера, каждый из которых легок в разработке или в обучении. Но что значит: компонент легко обучить? Читать дальше →
Какую архитектуру данных выбрать, когда на горизонте — Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse и Mesh, а проект требует гибкости, отчетности и масштабируемости? В этой статье — практический разбор подходов с позиций data-инженера. Рассматриваем плюсы и ограничения каждого варианта, углубляемся в архитектуры Инмона, Кимбалла, Data Vault и медальонную модель, а также разбираемся, где граница между аналитическими целями и технической реализацией. Читать далее
Здесь представлен обзор архитектур конвейеров данных, которые вы можете использовать сегодня. Данные важны для любого приложения и нужны для разработки эффективных конвейеров для доставки и управления информацией. Как правило, конвейер данных создаётся, когда вам необходимо…