Ivan Begtin
8.03K subscribers
1.75K photos
3 videos
101 files
4.45K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech
Download Telegram
Написал очередной текст на английском про будущее NoSQL в Modern Data Stack [1]. В этот раз не писал с нуля, а перевел свою февральскую статью [2] с русского на английский.

Заметка о том почему NoSQL продукты вроде MongoDB выпадают из современного стека данных и что с этим можно поделать.

Ссылки:
[1] https://medium.com/@ibegtin/future-of-nosql-in-modern-data-stack-f39303bc61e8
[2] https://begtin.substack.com/p/23

#data #datacatalogs #nosql #moderndatastack
В рубрике полезных инструментов по работе с данными сервис My MLOps Stack [1] позволяет собрать собственный стек технологий для Machine Learning выбрав инструменты под определенные задачи. К инструментам есть пояснения, их категоризация и целевое назначение. Также сильный акцент на open-source инструменты, без упоминания больших платформ. Но как один из инструментов моделирования технологического стека весьма полезный инструмент.

Ссылки:
[1] https://mymlops.com/

#datatools #moderndatastack #mlops
Для тех кто интересуется тем что такое Modern Data Stack [1] у вики сервиса дата каталога Castor собрана большая подборка технологий / стека данных используемых многими компаниями и стартапами такими как Coca-Cola, Airbnb, Amazon, Canva, Uber и другие. Стартапы чаще рассказывают о своих технологиях чтобы привлечь инженеров к решению интересных задач используя современные технологии, так что стартапов там будет больше.

Другой интересный источник того чтобы понимать какие технологии в компаниях используются - это сервис StackShare [2] где разработчики/команды делятся впечатлениями от использования сервисов и программных продуктов и там же описаны многие технологические стеки стартапов, компаний, проектов и не только в части данных. Например, стек образовательного сервиса Udemy [3]․

И, наконец, сайт Modern Data Stack [4] с каталогом именно современных стеков данных разных компаний. Здесь всё расписано по группам продуктов и сфокусировано только на данных. Стеков описано меньше, зато фокус чётче. К примеру, стек данных LinkedIn [5]

Конечно, воспроизводить один в один чужой стек данных - занятие довольно бессмысленное, у большинства нетиповых компаний нетиповые потребности и свой технический долг под который собирает стек данных. Но регулярно изучать что делают компании на рынке схожего с Вашей бизнес моделью и размером - всегда полезно.

Ссылки:
[1] https://castordoc.notion.site/15b14f305db6416f9e6d4772ffaeef07?v=c9fd105e248c4feca587b0462e066b4d
[2] https://stackshare.io
[3] https://stackshare.io/udemy/udemy
[4] https://www.moderndatastack.xyz
[5] https://www.moderndatastack.xyz/stacks/linkedin

#moderndatastack #datatools
Вышла версия 2.0 Meltano [1] ELT движка интегрированного в Modern Data Stack, все изменения как раз про эту интеграцию. В частности там поддерживается:
- dbt для трансформации данных
- Great Expectations для качества данных
- Airflow для управления потоками данных
- Superset для аналитики

И ещё много чего. На поляне ELT у Meltano сейчас возможно наилучший потенциал, растущее сообщество и хорошее развитие продукта. Если думать с каким ELT движком интегрировать свои продукты то Meltano - это хороший вариант.

Ссылки:
[1] https://meltano.com/blog/meet-meltano-2-0/

#opensource #datatools #etl #elt #moderndatastack
Критический разбор понятия Lakehouse [1] когда-то представленный в научной статье сотрудниками Databricks [2]․ Lakehouse декларируется как замена озер данных и хранилищ данных со специализацией на машинном обучении и data science. Одна из ключевых особенностей в хранении данных в форматах ORC и Parquet․ Но, в целом, автор критикует статью с акцентом на отсутствие вызовов которые решались бы предлагаемым подходом что всё это больше похоже на маркетинг, а не на новый подход.

Lakehouse было придумано в Databricks и Databricks, как и многие продукты в Modern Data Stack, всё более агрессивно продвигают свои архитектуру и маркетинговые термины.

На близкую тему у Benn Stancil очередная отличная заметка про "пороховую бочку в modern data stack" [3] о том что как бы создатели продуктов не играли в кооперацию и не пытались следовать совету Питера Тиля "не соревнуйтесь" [4], тем не менее многие компании уже действуют так словно они сражаются с конкурентами [5].

У того же было Benn Stancil хорошее определение Modern Data Stack [6] с точки зрения конечного выгодоприобретателя. Во многом оно сводится к решению о том как ... всем делать свою работу вместо того чтобы ожидать от них работу аналитиками.

Ссылки:
[1] https://0x0fff.com/lakehouse/
[2] https://www.cidrdb.org/cidr2021/papers/cidr2021_paper17.pdf
[3] https://benn.substack.com/p/powder-keg
[4] https://www.wsj.com/articles/peter-thiel-competition-is-for-losers-1410535536
[5] https://news.yahoo.com/snowflake-ceo-why-you-must-declare-war-on-your-competitors-183109540.html
[6] https://benn.substack.com/p/the-modern-data-experience

#moderndatastack #data
Такое чувство что всех дата продуктами интересуется, пользуется и развивается как аналитик данных и дата инженер не обошла тема modern data stack. Я регулярно писал о том как эта концепция набирала обороты последние 2-3 года и сейчас превратилась в какой-то непрерывный хайп. Вот и автор текста Is It Time To Rebrand (or Rethink) the Modern Data Stack? [1] соучредитель стартапа Validio задаётся тем же вопросом.

Не пора переосмыслить само это понятие?

А с другой стороны интервью с основателем dbt по поводу партнерств в Modern data stack [2].

Лично я бы сказал так, что для применения в гос продуктах modern data stack пока, практически, невозможен или крайне ограничен, поскольку все танцы с бубном тут вокруг облачных хранилищ и их экосистемы.

А для стартапов и корпоративных продуктов и дата инфраструктуры это актуально, но надо делить на 10 все обещания "серебрянных пуль". И отдавать себе отчет в рисках и моделировании инфраструктуры из десятков компонентов вне своего прямого контроля.

Ссылки:
[1] https://betterprogramming.pub/is-it-time-to-rebrand-or-rethink-the-modern-data-stack-5d76366e3c95
[2] https://www.madrona.com/dbt-labs-founder-tristan-handy-on-the-modern-data-stack-partnerships-and-creating-community/

#moderndatastack #data #readings
Полезное про данные, технологии и не только։
- glidesort [1] презентация и открытый код для Rust [2] по ускоренному алгоритму сортировки данных от Orson Peters студента Phd в Database Architecture group at CWI Amsterdam. По многим оценкам может быть гораздо эффективнее на современных процессорах через использование параллельных вычислений.
- What's the Modern Data Stack? [3] очередная попытка найти ответ на вопрос что такое современный стек данных. Небесполезная для внутреннего понимания и использования продуктов по работе с данными
- 2023 State of Databases for Serverless & Edge [4] обзор сервисов для работы с СУБД без серверов, довольно большой спектр услуг и активно растущий
- Select Star Raises $15 Million in Series A Funding Led by Lightspeed Venture Partners [5] стартап Select Star получил $15M на следующий раунд, что интересно продукт у них можно сказать уже типовой, каталог метаданных/данных. Таких довольно много, но инвесторы, похоже, всё ещё видят в этом рынке потенциал
- APITable [6] очередная попытка создать продукт с открытым кодом с возможностями как у AirTable. Выглядит интересно, но надо тестировать. В области low-code продуктов именно альтернативы AirTable имеют хороший потенциал, потому что применение почти универсально.


Ссылки։
[1] https://fosdem.org/2023/schedule/event/rust_glidesort/
[2] https://github.com/orlp/glidesort
[3] https://technically.substack.com/p/whats-the-modern-data-stack
[4] https://leerob.substack.com/p/databases-serverless-edge
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20230131005354/en/Select-Star-Raises-15-Million-in-Series-A-Funding-Led-by-Lightspeed-Venture-Partners
[6] https://github.com/apitable/apitable

#opensource #data #startups #moderndatastack
По всему миру неприятные новости по стартапы и увольнения, помимо того что теперь стало значительно сложнее найти венчурные средства, так ещё и увольнения идут не только в и бигтехе, но и в, казалось бы, очень неплохо чувствующим себя стартапам. И вот оказывается в dbt Labs увольнения [1] и это при том что год назад они привлекли $222M инвестиций и, в принципе, обладают одним из наиболее востребованных продуктов интегрированным в большую часть инфраструктуры входящей в Modern Data Stack.

Но, теперь они сокращают 15% сотрудников, а то есть дела не так хороши как хотелось бы.
Несмотря на это надо оговориться что рынок ИТ и рынок данных по прежнему остаётся рынком соискателя, а не работодателя. Сокращения уменьшают число комфортных и особенно интересных мест работы, но работы много и даже очень много.

Ссылки:
[1] https://www.getdbt.com/blog/dbt-labs-update-a-message-from-ceo-tristan-handy/
[2] https://www.crunchbase.com/organization/dbt-labs/company_financials

#itmarket #it #moderndatastack #dbt
Свежий доклад State of Data Engineering 2024 от команды LakeFS.

Подмечают три ключевых тренда:
1. Генеративный ИИ влияет на инструментарий в Modern Data Stack
2. Конкуренция дата продуктов растёт и, соответственно, моё дополнение, цена выхода на рынок с новым продуктом.
3. Открытые форматы создают закрытые заборы. В центре конфликт между Databricks и Snowflake.

Последнее утверждение спорное, скорее речь о том что есть такой конфликт на рынке, а уж каким образом и что используется при нем - не это в его основе.

Что характерно в таких обзорах State of ... так то что от 75 до 95 процентов инструментов, по разным категориям, это облачные продукты. К российским реалиям, к примеру, они не применимы. Как и ко многим особо закрытым не-российским стекам данных.

И, кстати, чтобы не забыть, составители таких State of продолжают путать открытые данные и каталоги открытых данных и корпоративные каталоги. А это очень разные продукты под очень разные задачи.

А если бы я выпускал свой State of data ... то делал бы два отдельных. Один для облака, а другой для корп оффлайна. А может быть даже и три. Ещё один для корп оффлайна открытого кода.

#datatools #opensource #stateof #dataengineering #moderndatastack #readings