Блог

В докладе рассмотрены сложности, с которыми сталкиваются российские компании при попытке масштабирования процессов принятия решений на основе данных: дефицит зрелой инфраструктуры, нерациональное использование внутренних ресурсов, и противоречивый информационный фон, создаваемый многочисленными новыми продуктами

Мы объединяемся с VK Tech, чтобы усилить lakehouse-платформу VK Data Platform нашим высокопроизводительным массивно-параллельным SQL-движком CedrusData Engine и каталогом метаданных CedrusData Catalog с поддержкой Iceberg

Почему мы выбрали Rust и DataFusion в качестве основы решения CedrusData Engine, с какими сложностями столкнулись, какие преимущества получили в результате

Популярные распределенные SQL-движки, такие как Trino, Presto и Dremio, умеют выполнять SQL-запросы непосредственно к файлам в озере данных, что позволяет компаниям более гибко и эффективно анализировать свои данные за счет уменьшения потребности в ETL

Некоторые считают, что выбор Java в качестве платформы для создания базы данных является не самой рациональной опцией. Посмотрим, какой набор инструментов есть в арсенале у современных разработчиков баз данных на Java для повышения производительности и эффективности

Мы успешно завершили сертификацию технологической совместимости массивно-параллельного SQL-движка CedrusData Engine с объектным S3-хранилищем ЗАКРОМА.Хранение

Velox — высокопроизводительная C++ библиотека для ускорения Presto, Spark и аналитических СУБД. Обсуждаем ее архитектуру, преимущества и готовность к использованию.

VK Tech и CedrusData подтвердили совместимость аналитического SQL-движка CedrusData Engine с объектным S3-хранилищем VK Object Storage

Рассказываем о ключевых преимуществах архитектуры lakehouse — масштабируемости и высокой скорости внедрения новых функций, о проблеме устаревших методов обеспечения безопасности, которые традиционно применяются в озерах данных

Как ключевые оптимизации и локальные кэши обеспечивают высокую производительность Trino при работе с озерами данных. Сравнение эффективности с классическими хранилищами

Особенности работы serverless SQL-движка для распределённых запросов: выполнение запросов, оптимизация, распределение задач и управление ресурсами

CedrusData подтвердила совместимость распределенной SQL-системы для создания аналитических платформ с S3-хранилищем YADRO TATLIN.OBJECT