- Опубликовано
Как выбрать архитектуру данных для компании
- Автор

- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
Новости нашего ИТ12 подписчиков4738 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера
#Spring kafka
Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.
Из подборки #devops
- Опубликовано
How Ansible does the real work in hyperautomation
- Опубликовано
Nginx с человеческим лицом: обзор Nginx Proxy Manager
- Опубликовано
GitOps: расширение DevOps для Kubernetes
- Опубликовано
VictoriaLogs в Kubernetes: установка и применение
- Опубликовано
Less routine, more control: PPEM gets smarter
- Опубликовано
Эволюция QA: от ручного тестирования к TestOps
Свежие посты
- Опубликовано
Удобная синхронизация настроек Kafka
- Опубликовано
Spring Data 2025.1.2 и 2025.0.8 released
- Опубликовано
How Ansible does the real work in hyperautomation
- Опубликовано
OpenMedata в облаке: DataGovernance обзор Collate 1
- Опубликовано
Python без Python: как запускать код где угодно
- Опубликовано
Хакатон Норникеля: YOLO, 2 место
- Опубликовано
Nginx с человеческим лицом: обзор Nginx Proxy Manager
- Опубликовано