Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Big Data выходит к бизнесу: что стоит за модным термином
Big Data перестаёт быть темой научных конференций и приходит в бизнес и госсектор. Разбираем, что стоит за термином и когда он оправдан.
ЧитатьCAP-теорема на практике: согласованность против доступности
Разбираем CAP-теорему без академизма: как выбор между согласованностью и доступностью влияет на архитектуру распределённых систем в бизнесе и госсекторе.
ЧитатьMongoDB, Cassandra, HBase: как выбрать NoSQL-хранилище
Сравниваем MongoDB, Cassandra и HBase для корпоративных и государственных проектов: модель данных, согласованность, отказоустойчивость и эксплуатация.
ЧитатьNoSQL для веба: когда реляционной СУБД становится тесно
Когда MySQL и PostgreSQL перестают справляться с нагрузкой веб-проектов и где NoSQL действительно помогает, а где только мешает.
ЧитатьХранение и обработка видеоархивов: вызов больших объёмов данных
Как проектировать хранилище видеоархивов: расчёт объёмов, выбор кодеков, многоуровневое хранение, индексация и сроки хранения для бизнеса и госсектора.
ЧитатьБольшие данные как актив: монетизация информации в бизнесе
Как превратить накопленные данные в источник дохода: от хранения логов и транзакций до аналитики, продуктов и услуг для бизнеса и госсектора.
ЧитатьApache Hadoop в продакшене: типовая архитектура кластера
Как собрать рабочий кластер Hadoop для бизнеса и госсектора: роли узлов, HDFS, MapReduce, репликация и слабые места эксплуатации.
ЧитатьNoSQL для нагруженных сервисов: MongoDB, Cassandra, HBase
Когда реляционная СУБД упирается в потолок: разбираем MongoDB, Cassandra и HBase для высоконагруженных сервисов в бизнесе и госсекторе.
ЧитатьBI поверх больших данных: от отчётности к управлению решениями
Как перевести корпоративный BI от пассивных отчётов к управлению решениями на больших данных – архитектура хранилищ, витрины, регламенты для бизнеса и госсектора.
ЧитатьMapReduce на практике: как считать то, что не помещается в одну машину
Как MapReduce и Hadoop помогают обрабатывать объёмы данных, которые не влезают в одну машину: модель, типовые задачи и применение в госсекторе.
ЧитатьБольшие данные приходят в бизнес: Hadoop и первые хранилища
Объёмы данных растут быстрее, чем классические СУБД успевают их обрабатывать. Разбираем, зачем бизнесу Hadoop и корпоративные хранилища.
ЧитатьКолоночные и NoSQL-хранилища: когда реляционной СУБД уже мало
Когда реляционная СУБД упирается в потолок: колоночные хранилища для аналитики и NoSQL для веб-нагрузок. Разбор для корпоративных и госпроектов.
Читать