с 20 июля 2026 по 28 сентября 2026 · минимум 2 940 · максимум 3 000
Рекламодатель определён по маркировке рекламы в постах канала.
Объектное хранилище в эпоху быстрых данных Объём данных, с которыми нужно работать, растёт ежедневно. Стандартных решений уже не хватает для задач ИИ и аналитики. Большие объёмы данных нужно не только хранить, но и быстро записывать и читать. В MWS Cloud Platform мы построили объектное хранилище не только на привычных HDD-дисках, но и на NVMe. На вебинаре покажем, какие сценарии работы это открывает и как меняет…
Как равномерно размазывать данные Часто в командах, где я работал, проверяли равномерность распределения уже после вставки. А сам ключ распределения/шардирования выбирали скорее интуитивно. 🔸 Будущее распределение можно посчитать, ничего не создавая и не перекладывая. Шард выбирается по остатку от деления значения ключа на число шардов, и этот остаток считается обычным SELECT . Удобно это проверить в ClickHouse…
#реклама Как разобраться в технологии глубже, чем по документации и чужим бенчмаркам? Допустим, вы изучаете Lakehouse и хотите понять, в каких задачах такой подход оправдан по сравнению с классическим DWH. Интересно не только то, как настроить Trino и Iceberg, но и почему архитектура устроена именно так, что проверяли исследователи и насколько их выводы применимы к вашей нагрузке. scid.ai — ИИ-платформа, которая…
Лаба по шардированному ClickHouse вышла в релиз 🔸 Вы своими руками соберёте реплицированные и распределённые таблицы, загрузите в них реальные данные. Также пройдёте через то, что может произойти при переходе с одиночного ClickHouse на шардированный: - перекос от неудачно выбранного ключа - перенос таблицы на кластер - запросы, которые не падают и при этом отвечают некорректно - особенности вставки и чтения при…