Хранилища, рассчитанные под работу.
Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse и open-стек lakehouse. Размерены, смоделированы и оценены под масштаб, на котором вы сейчас — и масштаб, к которому идёте.
Какую проблему решаем
Большинство решений по хранилищу принимаются рано, между делом, и становятся очень дорогими для пересмотра. Не то хранилище, не то моделирование, не те паттерны доступа — а счёт растёт вместе с данными. Проектируем хранилища вокруг ваших реальных паттернов запросов с дисциплиной стоимости, которую большинство команд развивает только после первого шестизначного сюрприза.
Что собираем
- 01Выбор хранилища: Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse, Postgres
- 02Lakehouse на объектном хранилище с Iceberg или Delta
- 03Dimensional-моделирование со star- и snowflake-схемами
- 04Стратегии партиционирования, кластеризации и материализации
- 05Контроль доступа и per-team data-marts
- 06Мониторинг стоимости с per-query атрибуцией
- 07Миграция между хранилищами без простоя
- 08Оптимизация запросов на существующих хранилищах
- 09Федеративный запрос между хранилищами там, где подходит
Что получаете
- Production-хранилище с задокументированным моделированием и паттернами доступа
- Мониторинг стоимости с per-team атрибуцией
- Runbook миграции между хранилищами
- Отчёт об оптимизации — часто с материальной экономией
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Компаниям, чей счёт за хранилище становится материальным
- → Командам, переросшим аналитические запросы на Postgres
- → Дата-командам, рассматривающим миграцию Snowflake → BigQuery (или наоборот)
- → Организациям, внедряющим open-lakehouse рядом с облачным хранилищем
Как идёт проект
- 01
Аудит запросов
Понимаем реальную нагрузку — паттерны запросов, требования к латентности, траекторию роста.
- 02
Дизайн
Выбор хранилища, моделирование, партиционирование, паттерны доступа — записаны с trade-off'ами.
- 03
Реализация или миграция
Строим новое или мигрируем существующее. Cutover с параллельной работой до момента, когда уверенность набрана.
- 04
Оптимизация и мониторинг
Дашборды стоимости, проходы оптимизации запросов, передача on-call.
Как сотрудничать
Warehouse-аудит
Аудит стоимости и производительности с приоритизированными рекомендациями.
Warehouse Build
Greenfield-хранилище с моделированием, доступом и дисциплиной стоимости.
Warehouse Migration
Переезд из одного хранилища в другое с параллельной работой и задокументированным cutover.
Frequently asked.
01Snowflake или BigQuery?
Оба прекрасны. BigQuery для Google-native стеков и ad-hoc аналитики. Snowflake для всего остального, особенно multi-cloud. ClickHouse там, где латентность доминирует над стоимостью. Cost-model'им на вашей реальной нагрузке до рекомендации.
02Нужен ли lakehouse?
Если у вас материальные затраты на хранение, смешанные структурированные / неструктурированные данные или вы хотите независимость от вендора — да. Для большинства компаний managed-хранилище — правильный ответ на годы.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор