sysadmins №65. Data Lakehouse — зачем нужен и почему процветает?

Хватит уже отрицать тот факт, что все давно запутались в том как хранить и обрабатывать данные. Реляционные базы, No-SQL системы, MPP, Data Lake, Data Fabric, Data Warehouse, Data Vault, Data Lakehouse, Data Mesh... 
Такое ощущение, что мы опять несёмся куда-то не разбираясь куда и зачем. Поэтому давайте разбираться в том, что нам актуально в 2026 году. 
Кто: 
- Александр Филатов. 8 лет в Авито делал так, чтобы хранилище работало пока оно росло с 200тб до 2пб. Руководит разработкой в Тенгри 
- Голов Николай. Отвечает за продуктовые аспекты в Тенгри 
Что обсудим: 
В чём разница между OLAP и OLTP - почему не считать на реплике/не прикрутить Clickhouse? 
Зачем нам понимать профиль запросов, балланс чтения/записи - чем отличаются в бэкенде и в аналитике? 
Что нужно аналитику с точки зрения dba/инженера? И что он на самом деле просит? 
AI native аналитика - уже с нами? Что осталось болтовней, что реально заработало? 
Как должна выглядеть платформа, где основные пользователи - AI-агенты? 
 
 
Оставайтесь на связи 
Пишите нам: info@linkmeup.ru 
Канал в телеграме: t.me/linkmeup_podcast 
Канал на youtube: youtube.com/c/linkmeup-podcast 
Подкаст доступен в iTunes, Google Подкастах, Яндекс Музыке, Castbox 
Сообщество в вк: vk.com/linkmeup 
Группа в фб: facebook.com/linkmeup.sdsm 
Добавить RSS в подкаст-плеер. 
Пообщаться в общем чате в тг: https://t.me/linkmeup_chat 
 
 
Поддержите проект: