sysadmins №65. Data Lakehouse — зачем нужен и почему процветает?

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: info@linkmeup.ru
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: