Как эффективно построить потоковый конвейер данных на базе Evolution Data Platform
21 мая 2026 г. в 11.00 (мск) пройдет вебинар «Как эффективно построить потоковый конвейер данных на базе Evolution Data Platform».
Когда отчеты собираются часами, а решения принимаются по вчерашним данным, бизнес теряет скорость реагирования — а значит, и деньги. Все потому, что традиционные ETL-процессы с ежедневными запусками уже не успевают за реальным темпом рынка.
На вебинаре эксперт Cloud.ru покажет, как создать отказоустойчивый конвейер с латентностью в минуты вместо часов — без сложной работы с инфраструктурой и лишних затрат.
В программе:
- в чем особенность проектирования архитектуры конвейера, обрабатывающего данные в режиме, близком к реальному времени: когда использовать микробатчинг в Managed Spark Streaming, а когда — классический батч-подход;
- зачем использовать Managed Trino для единого слоя запросов к «горячим» (в процессе обработки) и «холодным» (архивным) данным без дублирования логики;
- как организовать хранение слоев данных в Object Storage с партиционированием по времени для ускорения запросов;
- почему стоит использовать метаданные в реальном времени через Managed Metastore для поддержки изменяющейся структуры потоков;
- как эффективно визуализировать данные в Managed BI и настроить автообновление дашбордов и алерты на отклонения;
- какие способы оценки и контроля латентности конвейера существуют: от генерации события до отображения на дашборде.
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
21 мая 2026 г. в 11.00 (мск) пройдет вебинар «Как эффективно построить потоковый конвейер данных на базе Evolution Data Platform».
Когда отчеты собираются часами, а решения принимаются по вчерашним данным, бизнес теряет скорость реагирования — а значит, и деньги. Все потому, что традиционные ETL-процессы с ежедневными запусками уже не успевают за реальным темпом рынка.
На вебинаре эксперт Cloud.ru покажет, как создать отказоустойчивый конвейер с латентностью в минуты вместо часов — без сложной работы с инфраструктурой и лишних затрат.
В программе:
- в чем особенность проектирования архитектуры конвейера, обрабатывающего данные в режиме, близком к реальному времени: когда использовать микробатчинг в Managed Spark Streaming, а когда — классический батч-подход;
- зачем использовать Managed Trino для единого слоя запросов к «горячим» (в процессе обработки) и «холодным» (архивным) данным без дублирования логики;
- как организовать хранение слоев данных в Object Storage с партиционированием по времени для ускорения запросов;
- почему стоит использовать метаданные в реальном времени через Managed Metastore для поддержки изменяющейся структуры потоков;
- как эффективно визуализировать данные в Managed BI и настроить автообновление дашбордов и алерты на отклонения;
- какие способы оценки и контроля латентности конвейера существуют: от генерации события до отображения на дашборде.
