В заключение поездки побывали в центре LA, чтобы покататься на Waymo (автономное такси). Утром еще были в Santa Monica, но был туман. Первый раз попробовал кабриолет и ford mustang. Выглядит круто, но шумоизоляция ужасная даже с закрытой крышей. Зато californication 100%
Не знаю насколько это новинка или нет, но народ говорит прям must have!
Компания: Что вы сделали в этом году, чтобы принести пользу? Укажите все соответствующие метрики.
Я: Я ускорил сборку кода на 90%, сэкономив время разработчиков и расходы на тестирование.
Компания: Вау, как вам это удалось?
Я: Бесчисленные часы оптимизации.
Я [в реальности]: s/pip/uv pip 😆
Компания: Что вы сделали в этом году, чтобы принести пользу? Укажите все соответствующие метрики.
Я: Я ускорил сборку кода на 90%, сэкономив время разработчиков и расходы на тестирование.
Компания: Вау, как вам это удалось?
Я: Бесчисленные часы оптимизации.
Я [в реальности]: s/pip/uv pip 😆
Сегодня узнал, что у StackExchange есть свой SQL интерфейс - Stack Exchange Data Explorer, который дает доступ к данным StackExchange.
Очень удобно использовать для собеседований или просто потренироваться пописать запросы. В качестве back-end используется Microsoft SQL Server.
Есть и tutorial.
Очень удобно использовать для собеседований или просто потренироваться пописать запросы. В качестве back-end используется Microsoft SQL Server.
Есть и tutorial.
Используете ли вы большие данные в принятии бизнес-решений?
Российские компании инвестируют в большие данные. Но оправданы ли эти вложения?
K2 Cloud и Arenadata провели исследование, в котором проанализировали, как проекты big data влияют на бизнес-процессы, какие барьеры возникают при внедрении и как облачные технологии помогают преодолеть эти сложности.
В карточках – основные выводы исследования. А с полным материалом знакомьтесь по ссылке>>
Российские компании инвестируют в большие данные. Но оправданы ли эти вложения?
K2 Cloud и Arenadata провели исследование, в котором проанализировали, как проекты big data влияют на бизнес-процессы, какие барьеры возникают при внедрении и как облачные технологии помогают преодолеть эти сложности.
В карточках – основные выводы исследования. А с полным материалом знакомьтесь по ссылке>>
История на картинке:
Ребята кайфовали на работе от Snowflake, Databricks и других популярных и приятных в использовании решений.
А потом им сверху сказали: “Ребятушки, сейчас заживём, внедряем Microsoft Fabric + Purview”.
Ребятушки в шоке. Power BI ещё куда ни шло, норм инструмент, а вот Fabric, Synapse, Purview — это уже издевательство над инженерами и архитекторами.
Это действительно так. При мне в Microsoft выкатили Synapse и заставили всех внутри перейти с Databricks на Synapse. Это была такая боль для инженеров. Так ещё и сам Synapse был DOGFOOD (так называется internal release любого решения в Microsoft).
Потом я даже был в продуктовой команде Synapse и как раз трудился над созданием Fabric. Purview развивался параллельно.
Пользователи Power BI были в восторге — теперь они могут сами (с усами) строить Lakehouse, pipelines, и вообще там всё само работает (SaaS).
Я уже давно приметил, как работает продажа решений Microsoft. Мне это видится примерно так:
1. Компания (обычно большая, как Fortune 500) работает с Microsoft с 90-х/2000-х, и у них там всё “вась-вась” на уровне CTO/CIO/VP.
2. Сейлзы Microsoft всё время на связи и приносят “инновации” из мира технологий, просто отгружая “обещания” — data-driven, AI-driven и т. д.
3. Сверху инженерам объявляют радостные новости:
• мигрируем Microsoft on-premise в Azure,
• мигрируем SQL Server на Azure Data Warehouse,
• мигрируем Azure DW на Synapse Dedicated Pool,
• мигрируем DW на Synapse Serverless Lakehouse,
• мигрируем Synapse на Fabric.
Я, конечно, утрирую, но это моё видение. Я не знаю ни одного инженера (а я знаю очень много инженеров), кто был бы в восторге от Synapse, Fabric, Purview.
Обычно, если инженеры выбирают для себя, они могут выбрать open-source решения или коммерческие. Но никак не Fabric.
Зато у этой истории есть и положительная сторона. Если в компании внедряют Synapse/Fabric, значит, это большая жирная компания с низкой производительностью и эффективностью, и там можно затеряться. Но зарплаты там не больше. Можно удалённо штаны просиживать и своими делами заниматься.
Кстати, у Azure есть и хорошие решения:
• Azure Data Factory для оркестрации работает хорошо, если использовать API/SDK, есть возможность использовать Airflow.
• Azure Storage Accounts (аналог S3).
• Azure Databricks (считается на 50% Azure и доступен как сервис Azure).
• Snowflake on Azure (внешний продукт).
Кто-нибудь реально фигачил на Synapse/Fabrics от и до?
Ребята кайфовали на работе от Snowflake, Databricks и других популярных и приятных в использовании решений.
А потом им сверху сказали: “Ребятушки, сейчас заживём, внедряем Microsoft Fabric + Purview”.
Ребятушки в шоке. Power BI ещё куда ни шло, норм инструмент, а вот Fabric, Synapse, Purview — это уже издевательство над инженерами и архитекторами.
Это действительно так. При мне в Microsoft выкатили Synapse и заставили всех внутри перейти с Databricks на Synapse. Это была такая боль для инженеров. Так ещё и сам Synapse был DOGFOOD (так называется internal release любого решения в Microsoft).
Потом я даже был в продуктовой команде Synapse и как раз трудился над созданием Fabric. Purview развивался параллельно.
Пользователи Power BI были в восторге — теперь они могут сами (с усами) строить Lakehouse, pipelines, и вообще там всё само работает (SaaS).
Я уже давно приметил, как работает продажа решений Microsoft. Мне это видится примерно так:
1. Компания (обычно большая, как Fortune 500) работает с Microsoft с 90-х/2000-х, и у них там всё “вась-вась” на уровне CTO/CIO/VP.
2. Сейлзы Microsoft всё время на связи и приносят “инновации” из мира технологий, просто отгружая “обещания” — data-driven, AI-driven и т. д.
3. Сверху инженерам объявляют радостные новости:
• мигрируем Microsoft on-premise в Azure,
• мигрируем SQL Server на Azure Data Warehouse,
• мигрируем Azure DW на Synapse Dedicated Pool,
• мигрируем DW на Synapse Serverless Lakehouse,
• мигрируем Synapse на Fabric.
Я, конечно, утрирую, но это моё видение. Я не знаю ни одного инженера (а я знаю очень много инженеров), кто был бы в восторге от Synapse, Fabric, Purview.
Обычно, если инженеры выбирают для себя, они могут выбрать open-source решения или коммерческие. Но никак не Fabric.
Зато у этой истории есть и положительная сторона. Если в компании внедряют Synapse/Fabric, значит, это большая жирная компания с низкой производительностью и эффективностью, и там можно затеряться. Но зарплаты там не больше. Можно удалённо штаны просиживать и своими делами заниматься.
Кстати, у Azure есть и хорошие решения:
• Azure Data Factory для оркестрации работает хорошо, если использовать API/SDK, есть возможность использовать Airflow.
• Azure Storage Accounts (аналог S3).
• Azure Databricks (считается на 50% Azure и доступен как сервис Azure).
• Snowflake on Azure (внешний продукт).
Кто-нибудь реально фигачил на Synapse/Fabrics от и до?
Миграция с Hadoop и BigQuery сэкономила 500К$ в год и +40% эффективности.
Про эффективность понятно, а вот про экономию и Snowflake обычно бывает наоборот=)
Зато белоруская компания на первой полосе, сам CEO Snowflake сказал, что обожает в танчики порубиться и с удовольствием поделился историей успеха и пригласил отечественных дата инженеров изучать Snowflake и мигрировать на data облако.
Про эффективность понятно, а вот про экономию и Snowflake обычно бывает наоборот=)
Зато белоруская компания на первой полосе, сам CEO Snowflake сказал, что обожает в танчики порубиться и с удовольствием поделился историей успеха и пригласил отечественных дата инженеров изучать Snowflake и мигрировать на data облако.
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 декабря проводим Weekend Offer Analytics. До 4 декабря оставьте заявку на участие, 7 декабря пройдите технические собеседования, а 8 декабря познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 7 команд: Crowd, Карты, Поиск, YaGPT 2, Автономный транспорт, Реклама и Ecom-сценарии. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Нанимаем в офисы России и Республики Беларусь.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
7–8 декабря проводим Weekend Offer Analytics. До 4 декабря оставьте заявку на участие, 7 декабря пройдите технические собеседования, а 8 декабря познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 7 команд: Crowd, Карты, Поиск, YaGPT 2, Автономный транспорт, Реклама и Ecom-сценарии. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Нанимаем в офисы России и Республики Беларусь.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.