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