Обзор возможных архитектур: от простых пилотов до Enterprise-уровня
Вступайте в комьюнити пользователей Yandex Datalens: https://t.me/YandexDataLens
В этом уроке Павел Дубинин, менеджер по развитию сервиса Yandex DataLens, расскажет, как строить дата-проекты в облаке, и покажет возможные архитектуры.
00:00 Вступление
00:22 Yandex DataLens — это визуализация данных
00:47 С какими источниками работает DataLens
01:55 Простой старт с файлами
02:25 Нужна автоматизация
03:31 Источник — учётная система с API
04:12 Подключение напрямую к транзакционной БД
06:42 Лучше переливать данные в отдельную БД
07:28 Ещё лучше переливать в аналитическую БД
08:13 Источников может быть много
08:34 Много исторических данных
09:28 Если нужна сложная предобработка данных
10:06 Повышенные требования к хранилищу
10:49 Если действительно крупный проект
11:27 DataSphere — для машинного обучения
12:13 Сколько это может стоить?
14:45 Итоги