در دنیای هوش مصنوعی، نام DeepSeek این روزها بیش از پیش شنیده می‌شود. شرکتی که با مدل‌های قدرتمند خود توانسته توجه بسیاری را به خود جلب کند. یکی از مهم‌ترین درس‌های مهندسی که از دیپ‌سیک می‌توان گرفت، روش‌های نوآورانه‌ای است که این شرکت برای تأمین و پردازش حجم عظیم داده‌های مورد نیاز خود به کار گرفته است. 🔥
مقاله اصلی الهام بخش این پست :
https://mehdio.substack.com/p/duckdb-goes-distributed-deepseeks
شرکت دیپ‌سیک با انتشار بخشی از ابزارهای داخلی خود در گیت‌هاب در روزهای اخیر (اوایل اسفند 1403 - اواخر فوریه 2025)، به جامعه مهندسی داده نشان داد که چگونه می‌توان با ساده‌ترین ابزارها، کارآمدترین سیستم‌ها را ساخت. یکی از این پروژه‌ها، SmallPond نام دارد:
🔗https://github.com/deepseek-ai/smallpond
💪 نکته جالب‌تر اینکه این پروژه تنها توسط دو توسعه‌دهنده (طبق لیست گیت‌هاب) پیاده‌سازی شده است! 🔥 چنین نتیجه‌ای نشان میدهد که در دنیای امروز، خلاقیت مهم‌تر از منابع است.
🗂 اما راز اصلی این موفقیت در استفاده از چارچوب پردازشی Ray (یک فریمورک بسیار حرفه‌ای در پردازش توزیع شده که سه سال پیش راجع به آن در سایت مهندسی داده نوشته بودم : https://www.bigdata.ir/?p=8104) و سیستم فایل توزیع‌شده‌ای به نام 3FS (توسعه داده شده توسط خود دیپ‌سیک) نهفته است:
🔗 https://github.com/deepseek-ai/3FS
پروژه 3FS یک سیستم فایل بهینه برای ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مخصوص نیازهای پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. ترکیب این سیستم فایل با SmallPond یک زنجیره پردازش سبک، سریع و مقرون‌به‌صرفه را به وجود آورده است.
🚀 در ماه‌های آینده انتظار داریم استفاده‌های نوآورانه بیشتری از DuckDB را در حوزه مهندسی داده بشنویم. 🔥
#مهندسی_داده #DistributedComputing #DuckDB #هوش_مصنوعی #DeepSeek #3FS #SmallPond
مقاله اصلی الهام بخش این پست :
https://mehdio.substack.com/p/duckdb-goes-distributed-deepseeks
شرکت دیپ‌سیک با انتشار بخشی از ابزارهای داخلی خود در گیت‌هاب در روزهای اخیر (اوایل اسفند 1403 - اواخر فوریه 2025)، به جامعه مهندسی داده نشان داد که چگونه می‌توان با ساده‌ترین ابزارها، کارآمدترین سیستم‌ها را ساخت. یکی از این پروژه‌ها، SmallPond نام دارد:
🔗https://github.com/deepseek-ai/smallpond
✅ SmallPond
یک کتابخانه بسیار ساده برای پردازش توزیع‌شده داده است که برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها آنهم فقط با توزیع داده‌ها بین چندین نسخه از دیتابیس DuckDB و دریافت نتایج از آنها طراحی شده است. برخلاف سیستم‌های مرسوم مانند Apache Spark که به زیرساخت‌های پیچیده و پرهزینه نیاز دارند، این پروژه با استفاده از چندین نسخه DuckDB - یک دیتابیس تحلیلی سبک‌وزن - توانسته به نتایجی خیره‌کننده دست یابد. همانطور که Mehdi Quazza اشاره می‌کند تیم DeepSeek موفق شده است ۱۱۰ ترابایت داده را به کمک این کتابخانه، تنها در نیم‌ساعت پردازش کند! آن هم بدون نیاز به کلاسترهای سنگین یا سرویس‌های ابری گران‌قیمت. این رویکرد نشان میدهد که معماری‌های ساده اما هوشمندانه می‌توانند جایگزینی برای ابزارهای سنتی باشند.
💪 نکته جالب‌تر اینکه این پروژه تنها توسط دو توسعه‌دهنده (طبق لیست گیت‌هاب) پیاده‌سازی شده است! 🔥 چنین نتیجه‌ای نشان میدهد که در دنیای امروز، خلاقیت مهم‌تر از منابع است.
🗂 اما راز اصلی این موفقیت در استفاده از چارچوب پردازشی Ray (یک فریمورک بسیار حرفه‌ای در پردازش توزیع شده که سه سال پیش راجع به آن در سایت مهندسی داده نوشته بودم : https://www.bigdata.ir/?p=8104) و سیستم فایل توزیع‌شده‌ای به نام 3FS (توسعه داده شده توسط خود دیپ‌سیک) نهفته است:
🔗 https://github.com/deepseek-ai/3FS
پروژه 3FS یک سیستم فایل بهینه برای ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مخصوص نیازهای پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. ترکیب این سیستم فایل با SmallPond یک زنجیره پردازش سبک، سریع و مقرون‌به‌صرفه را به وجود آورده است.
🚀 در ماه‌های آینده انتظار داریم استفاده‌های نوآورانه بیشتری از DuckDB را در حوزه مهندسی داده بشنویم. 🔥
#مهندسی_داده #DistributedComputing #DuckDB #هوش_مصنوعی #DeepSeek #3FS #SmallPond
Mehdio
DuckDB goes distributed? DeepSeek’s smallpond takes on Big Data
DeepSeek is pushing DuckDB beyond its single-node roots with smallpond, a new, simple approach to distributed compute. But does it solve the scalability challenge—or introduce new trade-offs?
❤5👏2👍1
۱/ کوئرا با ۳۰۰ میلیون کاربر ماهانه، ۲۵,۰۰۰+ سوال روزانه، و ۱۰+ سال فعالیت، دیتابیسش میدونی چیه؟ MySQL 🫠 ! ده‌ها ترابایت داده و صدها هزار QPS. و اومدن شدیدا بهینه‌ش کردن، چطوری؟
۲/ اینا میبینن بار دیتابیس (Database Load) با رشد کاربران، پتابایت‌ها بیشتر و با ویژگی‌های ML محصولاتشون بالاتر هم می‌ره، و البته اسپمرها هم یه بخشی ازین بار بودن.
۳/ بار دیتابیسشون تو خواندن (Reads) (۷۰٪ ترافیک)، حجم داده (Data Volume) ( که رشد ۲۰۰٪ تو ۵ سال داشت)، و نوشتن (Writes) (کم اما حساس) بود. کوئرا برای بهینه‌سازی روی خواندن و حجم داده تمرکز کرد، چون ترافیک بیشترشون سمت خواندن بود.
۴/ اسکن‌های بزرگ رو با LIMIT و صفحه‌بندی (Pagination) بهینه کردن. این کار از اسکن غیرضروری جلوگیری کرد و پرفومنس کوئری‌ها رو تا ۶۰٪ سریعتر کرد.
۵/ برای کوئری‌های کند، ایندکس‌ها رو دوباره طراحی کردن، ستون‌های غیرضروری حذف شدن، ORDER BY به کلاینت منتقل شد، و کوئری‌های غیرضروری هم حذف شدند. و بار CPU ۵۰٪ کم شد.
۶/ برای High QPS، کوئرا کش رو بهینه کرد. کلید کش (Cache Key) به uid تغییر داد تا QPS رو بیش از ۹۰٪ کم کنه.
برای حجم داده ها، کوئرا MyRocks که فیس‌بوک توسعه داده بود رو برای شاردهای قدیمی MySQL استفاده کرد. این کار فضا رو تا ۸۰٪ برای برخی جدول‌ها و ۵۰-۶۰٪ برای بقیه کاهش داد.
۷/ مای راک با فشرده‌سازی بهتر، IO رو کم کرد و زمان بکاپ/ریستور رو ۵۰٪ سریعتر کرد. شاردهای قدیمی (بیش از ۱۸ ماه) به MyRocks منتقل شدند.
برای نوشتن، lag رپلیکیشن رو با رپلیکیشن موازی Parallel ( توی mysql تنظیماتش slave_parallel_type یا شبیه شه) حل کردن تا بار رو بهتر توزیع کنه.
۸/ یعنی یه تاخیری بین دیتابیس مادر با رپلیکا به وجود میومد که رو برداشتن سیستمش رو موازی کردن، مشکلش چی بود؟ وقتی رپلیکا داره میخونه یا مینویسه ممکنه خیلی زمان بر بشه یا transaction دیتابیس مادر خیلی زمانبر باشه رپلیکا مجبور بشه صبر کنه تا تراکنش تموم بشه بعد تغییرات رو اعمال کنه
۸/ یعنی یه تاخیری بین دیتابیس مادر با رپلیکا به وجود میومد که رو برداشتن سیستمش رو موازی کردن، مشکلش چی بود؟ وقتی رپلیکا داره میخونه یا مینویسه ممکنه خیلی زمان بر بشه یا transaction دیتابیس مادر خیلی زمانبر باشه رپلیکا مجبور بشه صبر کنه تا تراکنش تموم بشه بعد تغییرات رو اعمال کنه
مطالب به نقل از یوزر Saman(@teal33t) در توئیتر (X) نقل شده است
https://x.com/teal33t/status/1898117078168609173?s=19
۲/ اینا میبینن بار دیتابیس (Database Load) با رشد کاربران، پتابایت‌ها بیشتر و با ویژگی‌های ML محصولاتشون بالاتر هم می‌ره، و البته اسپمرها هم یه بخشی ازین بار بودن.
۳/ بار دیتابیسشون تو خواندن (Reads) (۷۰٪ ترافیک)، حجم داده (Data Volume) ( که رشد ۲۰۰٪ تو ۵ سال داشت)، و نوشتن (Writes) (کم اما حساس) بود. کوئرا برای بهینه‌سازی روی خواندن و حجم داده تمرکز کرد، چون ترافیک بیشترشون سمت خواندن بود.
۴/ اسکن‌های بزرگ رو با LIMIT و صفحه‌بندی (Pagination) بهینه کردن. این کار از اسکن غیرضروری جلوگیری کرد و پرفومنس کوئری‌ها رو تا ۶۰٪ سریعتر کرد.
۵/ برای کوئری‌های کند، ایندکس‌ها رو دوباره طراحی کردن، ستون‌های غیرضروری حذف شدن، ORDER BY به کلاینت منتقل شد، و کوئری‌های غیرضروری هم حذف شدند. و بار CPU ۵۰٪ کم شد.
۶/ برای High QPS، کوئرا کش رو بهینه کرد. کلید کش (Cache Key) به uid تغییر داد تا QPS رو بیش از ۹۰٪ کم کنه.
برای حجم داده ها، کوئرا MyRocks که فیس‌بوک توسعه داده بود رو برای شاردهای قدیمی MySQL استفاده کرد. این کار فضا رو تا ۸۰٪ برای برخی جدول‌ها و ۵۰-۶۰٪ برای بقیه کاهش داد.
۷/ مای راک با فشرده‌سازی بهتر، IO رو کم کرد و زمان بکاپ/ریستور رو ۵۰٪ سریعتر کرد. شاردهای قدیمی (بیش از ۱۸ ماه) به MyRocks منتقل شدند.
برای نوشتن، lag رپلیکیشن رو با رپلیکیشن موازی Parallel ( توی mysql تنظیماتش slave_parallel_type یا شبیه شه) حل کردن تا بار رو بهتر توزیع کنه.
۸/ یعنی یه تاخیری بین دیتابیس مادر با رپلیکا به وجود میومد که رو برداشتن سیستمش رو موازی کردن، مشکلش چی بود؟ وقتی رپلیکا داره میخونه یا مینویسه ممکنه خیلی زمان بر بشه یا transaction دیتابیس مادر خیلی زمانبر باشه رپلیکا مجبور بشه صبر کنه تا تراکنش تموم بشه بعد تغییرات رو اعمال کنه
۸/ یعنی یه تاخیری بین دیتابیس مادر با رپلیکا به وجود میومد که رو برداشتن سیستمش رو موازی کردن، مشکلش چی بود؟ وقتی رپلیکا داره میخونه یا مینویسه ممکنه خیلی زمان بر بشه یا transaction دیتابیس مادر خیلی زمانبر باشه رپلیکا مجبور بشه صبر کنه تا تراکنش تموم بشه بعد تغییرات رو اعمال کنه
۹/ خلاصه اینکه نتیجه این شد که کوئرا:
- با بهینه‌سازی کش و کوئری‌ها
- استفاده از MyRocks،
- و رپلیکیشن موازی
بار رو برای ۳۰۰ میلیون کاربر روی دیتابیس MySQL کاهش داد
مطالب به نقل از یوزر Saman(@teal33t) در توئیتر (X) نقل شده است
https://x.com/teal33t/status/1898117078168609173?s=19
👍6❤1
اینکه شرکت‌های بزرگ از بانک‌های اطلاعاتی تحلیلی قدرتمندی مانند ClickHouse برای مدیریت حجم بالای داده‌های خود استفاده میکنند، برای تیم های فنی ما عادی شده است اما این که چگونه آنها را بهینه سازی کرده و تنظیمات پیشرفته آنها را در خدمت افزایش سرعت پاسخگویی به مشتریان به کار گرفته اند، میتواند حاوی نکات ارزشمندی برای ما باشد.
دوستانی که از کلیک هوس استفاده میکنند، هنگام ایجاد جداول در ClickHouse، معمولاً اندازهٔ ریزدانگی (granularity) را برابر ۸۱۹۲ تنظیم میکنند(یا پشت صحنه تنظیم می‌شود) که البته همان مقدار پیش فرض است. این مقدار تعیین می‌کند که به ازای هر ۸۱۹۲ رکورد، یک ورودی در ایندکس ایجاد شود. یعنی اگر کلیک هوس بخواهد وجود رکوردی را در یک گرانول بررسی کند، باید کل آنرا اسکن و بررسی کند. مقاله زیر به طور خاص به همین موضوع میپردازد که شرکت SolarWinds با تغییر این مقدار، چگونه به بهبود قابل‌توجهی در عملکرد خود دست یافت.
https://clickhou.se/3QZ7m6L
با این حال، این بهینه‌سازی هزینه‌هایی نیز به همراه داشت:
افزایش مصرف حافظه: کاهش اندازهٔ ریزدانگی منجر به افزایش حجم فایلهای مارک که ورودی های اندیس ها را نگه می‌دارند و معمولا در حافظه نگه داری میشوند شد . اما با این تغییر در ریزدانگی، از ده گیگابایت حافظه به ۳۲۰ گیگابایت حافظه نیاز پیدا شد که با هزینه دلاری معقولی قابل تهیه و پوشش دادن بود. این هزینه در قبال سرعتی که به همراه داشت، قابل قبول بود.
افزایش عملیات ادغام (Merge): با کاهش اندازه هر گرانول ، تعداد فایل‌هایی که باید پشت صحنه مرج و ادغام میشد افزایش یافت که خود فشار مضاعفی به دیسک و بخش ورودی/خروجی سیستم عامل وارد میکرد.
برای مدیریت این چالش‌ها، تیم مهندسی سولارویندز تصمیم گرفت تا pread_threadpool را حذف کند. این اقدام به سیستم اجازه داد تا مستقیماً از قابلیت‌های SSD استفاده کند، یعنی حذف واسطه‌های نرم‌افزاری که زمانی برای بهینه سازی کار با دیسک‌های قدیمی طراحی شده بودند و امروزه خود باعث بوجود آمدن وقفه و گلوگاه در سیستم شده بودند.
این تجربه نشان میدهد که چگونه تغییرات دقیق در تنظیمات یک سیستم پایگاه داده میتواند تأثیرات قابل‌توجهی بر عملکرد داشته باشد که البته مثل همه تغییرات، با مدیریت مناسب، هزینه‌های جانبی آن قابل کنترل است.
#clickhouse #کلیک‌هوس #بهینه‌سازی_دیتابیس
دوستانی که از کلیک هوس استفاده میکنند، هنگام ایجاد جداول در ClickHouse، معمولاً اندازهٔ ریزدانگی (granularity) را برابر ۸۱۹۲ تنظیم میکنند(یا پشت صحنه تنظیم می‌شود) که البته همان مقدار پیش فرض است. این مقدار تعیین می‌کند که به ازای هر ۸۱۹۲ رکورد، یک ورودی در ایندکس ایجاد شود. یعنی اگر کلیک هوس بخواهد وجود رکوردی را در یک گرانول بررسی کند، باید کل آنرا اسکن و بررسی کند. مقاله زیر به طور خاص به همین موضوع میپردازد که شرکت SolarWinds با تغییر این مقدار، چگونه به بهبود قابل‌توجهی در عملکرد خود دست یافت.
https://clickhou.se/3QZ7m6L
سولارویندز با کاهش اندازهٔ ریزدانگی، موفق به افزایش ۶۰٪ سرعت پاسخ‌دهی شد. چون میزان اسکن سطرها به ازای کوئری ها کاهش یافت و نهایتا زمان پاسخ‌دهی بهبود یافت
با این حال، این بهینه‌سازی هزینه‌هایی نیز به همراه داشت:
افزایش مصرف حافظه: کاهش اندازهٔ ریزدانگی منجر به افزایش حجم فایلهای مارک که ورودی های اندیس ها را نگه می‌دارند و معمولا در حافظه نگه داری میشوند شد . اما با این تغییر در ریزدانگی، از ده گیگابایت حافظه به ۳۲۰ گیگابایت حافظه نیاز پیدا شد که با هزینه دلاری معقولی قابل تهیه و پوشش دادن بود. این هزینه در قبال سرعتی که به همراه داشت، قابل قبول بود.
افزایش عملیات ادغام (Merge): با کاهش اندازه هر گرانول ، تعداد فایل‌هایی که باید پشت صحنه مرج و ادغام میشد افزایش یافت که خود فشار مضاعفی به دیسک و بخش ورودی/خروجی سیستم عامل وارد میکرد.
برای مدیریت این چالش‌ها، تیم مهندسی سولارویندز تصمیم گرفت تا pread_threadpool را حذف کند. این اقدام به سیستم اجازه داد تا مستقیماً از قابلیت‌های SSD استفاده کند، یعنی حذف واسطه‌های نرم‌افزاری که زمانی برای بهینه سازی کار با دیسک‌های قدیمی طراحی شده بودند و امروزه خود باعث بوجود آمدن وقفه و گلوگاه در سیستم شده بودند.
این تجربه نشان میدهد که چگونه تغییرات دقیق در تنظیمات یک سیستم پایگاه داده میتواند تأثیرات قابل‌توجهی بر عملکرد داشته باشد که البته مثل همه تغییرات، با مدیریت مناسب، هزینه‌های جانبی آن قابل کنترل است.
#clickhouse #کلیک‌هوس #بهینه‌سازی_دیتابیس
ClickHouse
How SolarWinds uses ClickHouse BYOC for real-time observability at scale
Read about how SolarWinds leverages ClickHouse to process millions of telemetry messages per second, optimizing query performance for real-time observability at scale.
👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
اگر پایپ لاین های مبتنی بر داده خود را با ایرفلو طراحی کرده‌اید اما وسوسه شده‌اید که از امکانات حرفه‌ای دگستر برای اجرای خودکار فرآیندهای متوالی پردازش داده(پایپ لاین) استفاده کنید، Airlift دقیقا این لیفت! را برای شما انجام میدهد.
https://www.linkedin.com/posts/dagsterlabs_airlift-is-a-powerful-new-tookit-that-makes-activity-7305287043285200897-Ze_f
https://www.linkedin.com/posts/dagsterlabs_airlift-is-a-powerful-new-tookit-that-makes-activity-7305287043285200897-Ze_f
👍2
نگاهی به خرید HyperDX توسط کلیک‌هوس
🔍 Observability
دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است!
امروزه شرکت‌ها بخصوص تیم‌های مهندسی داده و دوستان دواپس نیاز مبرمی به یک پلتفرم یکپارچه نظارت (Observability) دارند که لاگ‌ها، تریس‌ها، خطاها و متریک‌ها را در یک محیط مجتمع گرد هم بیاورد. اما چیزی که امروزه علاوه بر این نیازمندی‌ها میتواند برای ما جذاب باشد، یک استک جدید و بهینه است که علاوه بر سرعت بالای جستجو و مصرف کم منابع، امکانات پیشرفته‌ای مثل بازاجرای خطاها (Session Replay) را نیز فراهم کند.
خرید HyperDX توسط ClickHouse دقیقاً در همین راستاست!
با استفاده از قدرت پردازشی ClickHouse در بک‌اند، حالا می‌توان یک پلتفرم نظارت متن‌باز، سریع و بهینه برای مهندسان داده و دواپس داشت که نه‌تنها هزینه‌ها را کاهش میدهد، بلکه تجربه توسعه‌دهندگان را نیز بهبود می‌بخشد.
https://clickhouse.com/blog/clickhouse-acquires-hyperdx-the-future-of-open-source-observability
#Observability #ClickHouse #HyperDX #DataEngineering
🔍 Observability
دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است!
امروزه شرکت‌ها بخصوص تیم‌های مهندسی داده و دوستان دواپس نیاز مبرمی به یک پلتفرم یکپارچه نظارت (Observability) دارند که لاگ‌ها، تریس‌ها، خطاها و متریک‌ها را در یک محیط مجتمع گرد هم بیاورد. اما چیزی که امروزه علاوه بر این نیازمندی‌ها میتواند برای ما جذاب باشد، یک استک جدید و بهینه است که علاوه بر سرعت بالای جستجو و مصرف کم منابع، امکانات پیشرفته‌ای مثل بازاجرای خطاها (Session Replay) را نیز فراهم کند.
خرید HyperDX توسط ClickHouse دقیقاً در همین راستاست!
با استفاده از قدرت پردازشی ClickHouse در بک‌اند، حالا می‌توان یک پلتفرم نظارت متن‌باز، سریع و بهینه برای مهندسان داده و دواپس داشت که نه‌تنها هزینه‌ها را کاهش میدهد، بلکه تجربه توسعه‌دهندگان را نیز بهبود می‌بخشد.
https://clickhouse.com/blog/clickhouse-acquires-hyperdx-the-future-of-open-source-observability
#Observability #ClickHouse #HyperDX #DataEngineering
ClickHouse
ClickHouse acquires HyperDX: The future of open-source observability
ClickHouse acquires HyperDX to deliver the fastest, most cost-effective open-source observability with session replay, blazing-fast queries, and seamless OpenTelemetry support.
Forwarded from عکس نگار
همزمان با فرا رسیدن سال جدید شمسی، نسخه Apache Kafka 4.0 منتشر شد و جامعه توسعه‌دهندگان بالاخره شاهد نهایی شدن یکی از بزرگ‌ترین تغییرات این پلتفرم یعنی حذف زوکیپر هستند. این نسخه جدید تغییرات مهمی را به همراه دارد که تأثیر زیادی بر نحوه استفاده از کافکا در پروژه‌های مختلف خواهد داشت. در ادامه، به بررسی ویژگی‌های کلیدی این نسخه می‌پردازیم و توضیح می‌دهیم که چرا این تغییرات برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های مهندسی داده حیاتی هستند.
۱. حذف نهایی زوکیپر از کافکا
فرآیند حذف ZooKeeper از کافکا از نسخه ۲٫۸ آغاز شد، و اکنون در نسخه ۴ به‌طور کامل به پایان رسیده است. حذف زوکیپر به معنای تغییر اساسی در معماری مدیریت متادیتای کافکا است.
✅ چرا این تغییر مهم است؟
کاهش پیچیدگی زیرساخت: قبلاً برای راه‌اندازی یک کلاستر کافکا، نیاز به راه‌اندازی زوکیپر جداگانه‌ای بود که نگهداری و مدیریت آن، هزینه‌بر و پیچیده بود. با این تغییر، مدیریت کافکا ساده‌تر می‌شود.
افزایش پایداری و عملکرد: زوکیپر مشکلات مقیاس‌پذیری و پایداری خاص خود را داشت که باعث میشد در برخی شرایط، کلاسترهای کافکا دچار ناپایداری شوند. حذف آن باعث بهبود مدیریت متادیتا و افزایش مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scalability) کافکا شده است.
بهینه‌سازی عملیات در DevOps: از آنجایی که دیگر نیازی به تنظیم و نگهداری زوکیپر نیست، تیم‌های DevOps و SRE می‌توانند مدیریت کلاسترهای کافکا را ساده‌تر کنند.
جایگزین زوکیپر چیست؟
آپاچی کافکا از مکانیزم جدیدی به نام KRaft (Kafka Raft) Metadata Mode برای مدیریت متادیتا استفاده می‌کند. این معماری بر پایه Raft Consensus Algorithm بنا شده که به طور ذاتی در خود کافکا تعبیه شده است.
۲. امکان Shared Partition در Apache Kafka 4.0: صف به سبک کافکا!
با انتشار Apache Kafka 4.0، یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که به این نسخه اضافه شده، امکان Shared Partition است. این قابلیت، به Kafka اجازه میدهد تا نقش یک صف پیام (Queue) را با انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های خاص خودش ایفا کند.
تا پیش از این، کافکا بیشتر به عنوان یک پلتفرم استریمینگ شناخته میشد تا یک سیستم صف پیام (Message Queue). اما بسیاری از توسعه‌دهندگان نیاز داشتند که داده‌ها به همان ترتیبی که وارد میشوند، پردازش شوند.
چرا Shared Partition ضروری بود؟
تا پیش از این، در معماری Kafka، هر پارتیشن فقط به یک Consumer در داخل یک Consumer Group اختصاص داده میشد. این طراحی باعث ایجاد محدودیت‌هایی برای توسعه‌دهندگان میشد:
✅ اگر تعداد پارتیشن‌ها کمتر از تعداد Consumerها بود، برخی از Consumerها بی‌کار می‌ماندند.
✅ برای افزایش مقیاس‌پذیری و مصرف همزمان داده‌ها، توسعه‌دهندگان مجبور بودند تعداد پارتیشن‌ها را بیش از نیاز واقعی افزایش دهند که به آن Over-Partitioning می‌گویند.
✅ پیاده‌سازی سناریوهای صف (Queue) که در آن پیام‌ها می‌توانند توسط چندین پردازشگر مستقل مصرف شوند، چالش‌برانگیز بود.
Shared Partition چیست و چگونه کار می‌کند؟
در Kafka 4.0، با معرفی Share Groups، محدودیت مصرف‌کنندگان در ارتباط با پارتیشن‌ها برداشته شده است. اکنون:
✅ یک پارتیشن میتواند به چندین Consumer تخصیص داده شود.
✅ مصرف‌کنندگان می‌توانند رکوردهای موجود را به صورت اشتراکی پردازش کنند.
✅ هر رکورد به‌صورت جداگانه تأیید (ack) می‌شود، نه کل پارتیشن!
✅ اگر یک رکورد پردازش نشود، پس از یک مدت مشخص، دوباره برای مصرف‌کننده‌های دیگر در دسترس قرار می‌گیرد.
✅ امکان کنترل تعداد دفعات تلاش برای پردازش هر رکورد وجود دارد.
مثالی عملی از Shared Partition
فرض کنید یک سیستم پردازش سفارشات را توسعه داده‌اید که نیاز دارد درخواست‌های مشتریان را با بیشترین سرعت ممکن پردازش کند. در معماری قبلی Kafka، برای اطمینان از پردازش موازی، مجبور بودید تعداد زیادی پارتیشن ایجاد کنید، درحالی‌که این کار هزینه مدیریت و پیچیدگی را بالا می‌برد.
۱. حذف نهایی زوکیپر از کافکا
فرآیند حذف ZooKeeper از کافکا از نسخه ۲٫۸ آغاز شد، و اکنون در نسخه ۴ به‌طور کامل به پایان رسیده است. حذف زوکیپر به معنای تغییر اساسی در معماری مدیریت متادیتای کافکا است.
✅ چرا این تغییر مهم است؟
کاهش پیچیدگی زیرساخت: قبلاً برای راه‌اندازی یک کلاستر کافکا، نیاز به راه‌اندازی زوکیپر جداگانه‌ای بود که نگهداری و مدیریت آن، هزینه‌بر و پیچیده بود. با این تغییر، مدیریت کافکا ساده‌تر می‌شود.
افزایش پایداری و عملکرد: زوکیپر مشکلات مقیاس‌پذیری و پایداری خاص خود را داشت که باعث میشد در برخی شرایط، کلاسترهای کافکا دچار ناپایداری شوند. حذف آن باعث بهبود مدیریت متادیتا و افزایش مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scalability) کافکا شده است.
بهینه‌سازی عملیات در DevOps: از آنجایی که دیگر نیازی به تنظیم و نگهداری زوکیپر نیست، تیم‌های DevOps و SRE می‌توانند مدیریت کلاسترهای کافکا را ساده‌تر کنند.
جایگزین زوکیپر چیست؟
آپاچی کافکا از مکانیزم جدیدی به نام KRaft (Kafka Raft) Metadata Mode برای مدیریت متادیتا استفاده می‌کند. این معماری بر پایه Raft Consensus Algorithm بنا شده که به طور ذاتی در خود کافکا تعبیه شده است.
۲. امکان Shared Partition در Apache Kafka 4.0: صف به سبک کافکا!
با انتشار Apache Kafka 4.0، یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که به این نسخه اضافه شده، امکان Shared Partition است. این قابلیت، به Kafka اجازه میدهد تا نقش یک صف پیام (Queue) را با انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های خاص خودش ایفا کند.
تا پیش از این، کافکا بیشتر به عنوان یک پلتفرم استریمینگ شناخته میشد تا یک سیستم صف پیام (Message Queue). اما بسیاری از توسعه‌دهندگان نیاز داشتند که داده‌ها به همان ترتیبی که وارد میشوند، پردازش شوند.
چرا Shared Partition ضروری بود؟
تا پیش از این، در معماری Kafka، هر پارتیشن فقط به یک Consumer در داخل یک Consumer Group اختصاص داده میشد. این طراحی باعث ایجاد محدودیت‌هایی برای توسعه‌دهندگان میشد:
✅ اگر تعداد پارتیشن‌ها کمتر از تعداد Consumerها بود، برخی از Consumerها بی‌کار می‌ماندند.
✅ برای افزایش مقیاس‌پذیری و مصرف همزمان داده‌ها، توسعه‌دهندگان مجبور بودند تعداد پارتیشن‌ها را بیش از نیاز واقعی افزایش دهند که به آن Over-Partitioning می‌گویند.
✅ پیاده‌سازی سناریوهای صف (Queue) که در آن پیام‌ها می‌توانند توسط چندین پردازشگر مستقل مصرف شوند، چالش‌برانگیز بود.
Shared Partition چیست و چگونه کار می‌کند؟
در Kafka 4.0، با معرفی Share Groups، محدودیت مصرف‌کنندگان در ارتباط با پارتیشن‌ها برداشته شده است. اکنون:
✅ یک پارتیشن میتواند به چندین Consumer تخصیص داده شود.
✅ مصرف‌کنندگان می‌توانند رکوردهای موجود را به صورت اشتراکی پردازش کنند.
✅ هر رکورد به‌صورت جداگانه تأیید (ack) می‌شود، نه کل پارتیشن!
✅ اگر یک رکورد پردازش نشود، پس از یک مدت مشخص، دوباره برای مصرف‌کننده‌های دیگر در دسترس قرار می‌گیرد.
✅ امکان کنترل تعداد دفعات تلاش برای پردازش هر رکورد وجود دارد.
مثالی عملی از Shared Partition
فرض کنید یک سیستم پردازش سفارشات را توسعه داده‌اید که نیاز دارد درخواست‌های مشتریان را با بیشترین سرعت ممکن پردازش کند. در معماری قبلی Kafka، برای اطمینان از پردازش موازی، مجبور بودید تعداد زیادی پارتیشن ایجاد کنید، درحالی‌که این کار هزینه مدیریت و پیچیدگی را بالا می‌برد.
اما با Shared Partition، می‌توان تنها یک پارتیشن داشت و چندین پردازشگر (Consumer) به‌صورت همزمان روی آن کار کنند. هر پردازشگر، پیام‌هایی را دریافت کرده و پردازش می‌کند. اگر پردازش موفقیت‌آمیز باشد، پیام تأیید (acknowledge) می‌شود، اما اگر مشکلی وجود داشته باشد، پیام دوباره در اختیار دیگر پردازشگرها قرار می‌گیرد.
👍5
Forwarded from عکس نگار
چگونه Uber با ترکیب Apache Spark و Ray، عملکرد سیستم خود را بهبود داد؟🚖
در دنیای مدیریت داده بخصوص در بخش زیرساخت‌های پردازشی، بررسی راهکارهای شرکت‌های بزرگ میتواند دید مناسبی در انتخاب ابزارهای مناسب به ما بدهد. هرچند ممکن است این راهکارها دقیقاً برای همه کسب‌وکارها قابل استفاده نباشند—زیرا شرکت‌های بزرگ معمولاً وابستگی‌های عمیقی به فناوری‌های قدیمی دارند که ممکن است برای ما یک محدودیت نباشد—اما بررسی و آشنایی با آنها به شناخت بهتر ابزارهابخصوص یافتن نقاط قوت و ضعف آنها کمک شایانی می‌کند.
در این نوشتار، به بررسی رویکرد Uber در بهینه‌سازی بخشی از خطوط پردازش داده خود می‌پردازیم؛ جایی که ترکیب Apache Spark و Ray، سرعت اجرای یکی از فرآیندهای کلیدی را ۴۰ برابر افزایش داد!
مقاله اصلی را که در ژانویه ۲۰۲۵ منتشر شده است، از لینک زیر می‌توانید مطالعه کنید :
https://www.uber.com/en-IN/blog/how-uber-uses-ray-to-optimize-the-rides-business/
🚖 مشکل چه بود؟
Uber برای تنظیم بودجه تخفیف مسافران و مشوق‌های رانندگان، نیاز به انجام محاسبات پیچیده‌ای داشت. این محاسبات باید هر هفته انجام میشد و پارامترهای آنها به ازای هر شهر متفاوت بود. هر محاسبه سبک و سریع بود (حدود ۱-۲ ثانیه برای هر شهر)، اما وقتی این کار باید برای هزاران شهر انجام میشد، سیستم موجود که بر اساس آپاچی اسپارک ایجاد شده بود، به شدت کند عمل میکرد.
دلیل اصلی کندی سیستم:
اوبر در ابتدا برای رفع این مشکل، سه گزینه را بررسی کرد:
۱- ادامه استفاده از Apache Spark: از آنجا که Spark اجرای توابع Python را به‌صورت موازی (بدون استفاده از APIهای مخصوص Spark) پشتیبانی نمی‌کند، تمام این توابع بهینه‌سازی برای شهرهای مختلف فقط روی نود اصلی Spark (Driver Node) و به‌صورت سریالی اجرا شوند، که باعث کاهش کارایی میشد.
۲- استفاده از Pandas UDF در Spark: این روش تا حدی سرعت اجرای عملیات روی DataFrameهای Pandas را افزایش می‌داد، اما بهبود عملکرد چشمگیر نبود. علاوه بر این، Pandas UDF نمی‌تواند کدهای عمومی Python را به‌صورت موازی اجرا کند، که محدودیت بزرگی محسوب میشد.
۳- اجرای یک Job مستقل برای هر شهر: این روش مستلزم اجرای یک کانتینر Docker برای هر شهر بود. اما این راهکار به دلیل سربار راه‌اندازی بالا و مصرف نامتناسب منابع محاسباتی، کارآمد نبود.
⚡️ چرا Uber از Ray در کنار Spark استفاده کرد؟
برای حل این مشکل، Uber تصمیم گرفت از یک راه‌حل ترکیبی استفاده کند. برای اتخاذ این تصمیم، اوبر این دو نکته را در نظر گرفت :
✔️ آپاچی اسپارک برای پردازش‌های حجیم (ETL، تبدیل داده‌ها، ذخیره‌سازی در HDFS) عالی است، اما برای اجرای وظایف کوچک با فرکانس بالا، عملکرد مناسبی ندارد.
✔️ پروژه Ray در اجرای موازی وظایف سبک و کوتاه‌مدت فوق‌العاده است، زیرا:
- امکان موازی‌سازی کدهای Python را بدون نیاز به تغییرات پیچیده فراهم می‌کند. (یک مثال ساده از Ray را در انتهای این نوشته می‌بینید)
- مدیریت منابع را برای وظایف سبک و پرتکرار بهینه می‌کند.
- اجرای سریعتر را بدون نیاز به Docker و تغییر ساختار کد تسهیل می‌کند.
🔀 راه‌حل Uber: ترکیب Spark و Ray
🚀 اسپارک همچنان برای پردازش‌های حجیم داده‌ها و خواندن/نوشتن در HDFS استفاده شد.
⚡️ پروژه Ray برای اجرای سریع توابع Python، مدل‌های یادگیری ماشین و محاسبات بهینه‌سازی به کار گرفته شد.
نتیجه:
✅ ۴۰ برابر افزایش سرعت در اجرای فرآیند بهینه‌سازی
✅ سادگی توسعه؛ دانشمندان داده می‌توانند مستقیماً در Notebookها با Pandas کار کنند
✅ کاهش سربار پردازشی بدون نیاز به تغییرات گسترده در کدهای موجود
💡آموخته‌ها
✅ ابزارها را متناسب با نیاز انتخاب کنید! Apache Spark و Ray هرکدام در زمینه‌ی خود قوی هستند، اما ترکیب آنها میتواند بسیاری از محدودیت‌ها را برطرف کند.
✅ نوسازی کامل همیشه راه‌حل نیست. Uber به‌جای بازنویسی کل سیستم، فقط بخشی از پردازش‌ها را که نیاز به بهینه‌سازی داشتند با Ray اجرا کرد. این یعنی بهینه‌سازی هوشمندانه، بدون تحمیل هزینه‌های سنگین به سازمان.
✅ ریشه‌ی مشکل را درست شناسایی کنید. در این مثال، مشکل اصلی کندی Spark نبود، بلکه ماهیت وظایف کوچک و پرتکرار بود که در Ray بهتر مدیریت شدند.
📌 نتیجه: به‌جای تغییر کل فناوری، روی بهینه‌سازی بخش‌هایی که نیاز دارند تمرکز کنید. 🚀
در دنیای مدیریت داده بخصوص در بخش زیرساخت‌های پردازشی، بررسی راهکارهای شرکت‌های بزرگ میتواند دید مناسبی در انتخاب ابزارهای مناسب به ما بدهد. هرچند ممکن است این راهکارها دقیقاً برای همه کسب‌وکارها قابل استفاده نباشند—زیرا شرکت‌های بزرگ معمولاً وابستگی‌های عمیقی به فناوری‌های قدیمی دارند که ممکن است برای ما یک محدودیت نباشد—اما بررسی و آشنایی با آنها به شناخت بهتر ابزارهابخصوص یافتن نقاط قوت و ضعف آنها کمک شایانی می‌کند.
در این نوشتار، به بررسی رویکرد Uber در بهینه‌سازی بخشی از خطوط پردازش داده خود می‌پردازیم؛ جایی که ترکیب Apache Spark و Ray، سرعت اجرای یکی از فرآیندهای کلیدی را ۴۰ برابر افزایش داد!
مقاله اصلی را که در ژانویه ۲۰۲۵ منتشر شده است، از لینک زیر می‌توانید مطالعه کنید :
https://www.uber.com/en-IN/blog/how-uber-uses-ray-to-optimize-the-rides-business/
🚖 مشکل چه بود؟
Uber برای تنظیم بودجه تخفیف مسافران و مشوق‌های رانندگان، نیاز به انجام محاسبات پیچیده‌ای داشت. این محاسبات باید هر هفته انجام میشد و پارامترهای آنها به ازای هر شهر متفاوت بود. هر محاسبه سبک و سریع بود (حدود ۱-۲ ثانیه برای هر شهر)، اما وقتی این کار باید برای هزاران شهر انجام میشد، سیستم موجود که بر اساس آپاچی اسپارک ایجاد شده بود، به شدت کند عمل میکرد.
دلیل اصلی کندی سیستم:
-اسپارک برای اجرای توابع سبک و پرتکرار بهینه نبود؛ این ابزار برای پردازش‌های حجیم طراحی شده است و سربار بالایی برای وظایف کوچک ایجاد میکرد.
اوبر در ابتدا برای رفع این مشکل، سه گزینه را بررسی کرد:
۱- ادامه استفاده از Apache Spark: از آنجا که Spark اجرای توابع Python را به‌صورت موازی (بدون استفاده از APIهای مخصوص Spark) پشتیبانی نمی‌کند، تمام این توابع بهینه‌سازی برای شهرهای مختلف فقط روی نود اصلی Spark (Driver Node) و به‌صورت سریالی اجرا شوند، که باعث کاهش کارایی میشد.
۲- استفاده از Pandas UDF در Spark: این روش تا حدی سرعت اجرای عملیات روی DataFrameهای Pandas را افزایش می‌داد، اما بهبود عملکرد چشمگیر نبود. علاوه بر این، Pandas UDF نمی‌تواند کدهای عمومی Python را به‌صورت موازی اجرا کند، که محدودیت بزرگی محسوب میشد.
۳- اجرای یک Job مستقل برای هر شهر: این روش مستلزم اجرای یک کانتینر Docker برای هر شهر بود. اما این راهکار به دلیل سربار راه‌اندازی بالا و مصرف نامتناسب منابع محاسباتی، کارآمد نبود.
⚡️ چرا Uber از Ray در کنار Spark استفاده کرد؟
برای حل این مشکل، Uber تصمیم گرفت از یک راه‌حل ترکیبی استفاده کند. برای اتخاذ این تصمیم، اوبر این دو نکته را در نظر گرفت :
✔️ آپاچی اسپارک برای پردازش‌های حجیم (ETL، تبدیل داده‌ها، ذخیره‌سازی در HDFS) عالی است، اما برای اجرای وظایف کوچک با فرکانس بالا، عملکرد مناسبی ندارد.
✔️ پروژه Ray در اجرای موازی وظایف سبک و کوتاه‌مدت فوق‌العاده است، زیرا:
- امکان موازی‌سازی کدهای Python را بدون نیاز به تغییرات پیچیده فراهم می‌کند. (یک مثال ساده از Ray را در انتهای این نوشته می‌بینید)
- مدیریت منابع را برای وظایف سبک و پرتکرار بهینه می‌کند.
- اجرای سریعتر را بدون نیاز به Docker و تغییر ساختار کد تسهیل می‌کند.
🔀 راه‌حل Uber: ترکیب Spark و Ray
🚀 اسپارک همچنان برای پردازش‌های حجیم داده‌ها و خواندن/نوشتن در HDFS استفاده شد.
⚡️ پروژه Ray برای اجرای سریع توابع Python، مدل‌های یادگیری ماشین و محاسبات بهینه‌سازی به کار گرفته شد.
نتیجه:
✅ ۴۰ برابر افزایش سرعت در اجرای فرآیند بهینه‌سازی
✅ سادگی توسعه؛ دانشمندان داده می‌توانند مستقیماً در Notebookها با Pandas کار کنند
✅ کاهش سربار پردازشی بدون نیاز به تغییرات گسترده در کدهای موجود
💡آموخته‌ها
✅ ابزارها را متناسب با نیاز انتخاب کنید! Apache Spark و Ray هرکدام در زمینه‌ی خود قوی هستند، اما ترکیب آنها میتواند بسیاری از محدودیت‌ها را برطرف کند.
✅ نوسازی کامل همیشه راه‌حل نیست. Uber به‌جای بازنویسی کل سیستم، فقط بخشی از پردازش‌ها را که نیاز به بهینه‌سازی داشتند با Ray اجرا کرد. این یعنی بهینه‌سازی هوشمندانه، بدون تحمیل هزینه‌های سنگین به سازمان.
✅ ریشه‌ی مشکل را درست شناسایی کنید. در این مثال، مشکل اصلی کندی Spark نبود، بلکه ماهیت وظایف کوچک و پرتکرار بود که در Ray بهتر مدیریت شدند.
📌 نتیجه: به‌جای تغییر کل فناوری، روی بهینه‌سازی بخش‌هایی که نیاز دارند تمرکز کنید. 🚀
👍4👏3
Forwarded from عکس نگار
🚀 آیا Apache Spark در حال نابودی است؟ بیایید با هم صحبت کنیم!
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازش‌ها می‌شود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئری‌های سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینه‌های بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راه‌اندازی و دیباگینگ: پیام‌های خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینه‌سازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازش‌های ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌های داده.
🟢 مقیاس‌پذیری بالا و پردازش توزیع‌شده، مناسب برای خوشه‌های بزرگ داده‌ای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای داده‌ای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویس‌های ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعه‌ی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسان‌تر از فناوری‌های جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینه‌هاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخاب‌های بهتری هستند.
🔮 آینده‌ی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبک‌تری برای پردازش داده‌ها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژه‌های پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهره‌وری
امروزه گزینه‌های بسیار متنوعی برای پردازش داده‌های حجیم در دسترس ماست، و این وظیفه‌ی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینه‌ی منابع، سادگی و مقیاس‌پذیری باشد.
همچنین، مقاله‌ی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینه‌های بسیار بهینه‌تری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژی‌هایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریعتر، هم ساده‌تر و هم کم‌هزینه‌تر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
در دنیای مهندسی داده، هر چند وقت یک‌بار یک ابزار جدید ظاهر می‌شود و ادعا می‌کند که بهتر، سریعتر و کارآمدتر از گزینه‌های قبلی است. این روزها برخی معتقدند که Apache Spark دیگر گزینه‌ی مناسبی برای پردازش داده‌های حجیم نیست و باید جای خود را به فناوری‌های جدید بدهد. اما آیا واقعاً این‌طور است؟ بیاییدمقاله ای که در مارس 2025 در مدیوم با عنوان «Is Apache Spark Really Dying? Let’s Talk» منتشر شده است را با هم مرور کنیم
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازش‌ها می‌شود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئری‌های سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینه‌های بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راه‌اندازی و دیباگینگ: پیام‌های خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینه‌سازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازش‌های ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌های داده.
🟢 مقیاس‌پذیری بالا و پردازش توزیع‌شده، مناسب برای خوشه‌های بزرگ داده‌ای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای داده‌ای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویس‌های ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعه‌ی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسان‌تر از فناوری‌های جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینه‌هاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخاب‌های بهتری هستند.
🔮 آینده‌ی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبک‌تری برای پردازش داده‌ها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژه‌های پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهره‌وری
امروزه گزینه‌های بسیار متنوعی برای پردازش داده‌های حجیم در دسترس ماست، و این وظیفه‌ی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینه‌ی منابع، سادگی و مقیاس‌پذیری باشد.
به عنوان مثال، اخیراً دیپ‌سیک که یک موج جدید در دنیای مدل‌های زبانی ایجاد کرده، به جای استفاده از Spark از ترکیب DuckDB، یک سیستم فایل جدید و Ray استفاده کرده است. این ترکیب که توسط یک تیم چندنفره توسعه یافته، موفق شده است ۱۰۰ ترابایت داده را در کمتر از ۳۰ دقیقه با استفاده از ۵۰ نود محاسباتی پردازش کند—یک رکورد شگفت‌انگیز!
همچنین، مقاله‌ی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینه‌های بسیار بهینه‌تری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژی‌هایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریعتر، هم ساده‌تر و هم کم‌هزینه‌تر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
👍4
نوروز ۱۴۰۴ مبارک! 🌸🌿
امیدوارم امسال برای همه‌ی ما سالی بهتر از سال‌های گذشته باشد. سالی که کمی از استرس‌های زندگی، مخصوصاً در ایران، فاصله بگیریم و لحظات آرام‌تری را تجربه کنیم. 🌱
یکی از فصلنامه‌هایی که مدتی است مشترک آن هستم و همیشه با اشتیاق می‌خوانم، ترجمان است که شامل ترجمه‌ی مقالات عمیق و تحلیلی از منابع معتبر خارجی در حوزه علوم انسانی و مباحث فکری و فرهنگی است.
شماره‌ی جدید آن با عنوان «دیگر چیزی برای تماشا نمانده است» منتشر شده و این بار به بحران‌های محیط‌زیستی و اقلیمی پرداخته است. 📖🌍
آدرس وب سایت ترجمان : https://tarjomaan.com
معمولاً سعی می‌کنم چیزهایی را منتشر کنم که مفید باشد و وقتتان را نگیرد اما وقتی به اوضاع محیط‌زیست نگاه می‌کنم، می‌ترسم که این عنوان، نه یک هشدار، که یک واقعیتِ آینده‌ی نزدیک باشد… خواستم این دغدغه را هم با شما در میان بگذارم. 🍂💭
امیدوارم امسال برای همه‌ی ما سالی بهتر از سال‌های گذشته باشد. سالی که کمی از استرس‌های زندگی، مخصوصاً در ایران، فاصله بگیریم و لحظات آرام‌تری را تجربه کنیم. 🌱
یکی از فصلنامه‌هایی که مدتی است مشترک آن هستم و همیشه با اشتیاق می‌خوانم، ترجمان است که شامل ترجمه‌ی مقالات عمیق و تحلیلی از منابع معتبر خارجی در حوزه علوم انسانی و مباحث فکری و فرهنگی است.
شماره‌ی جدید آن با عنوان «دیگر چیزی برای تماشا نمانده است» منتشر شده و این بار به بحران‌های محیط‌زیستی و اقلیمی پرداخته است. 📖🌍
آدرس وب سایت ترجمان : https://tarjomaan.com
اگر در این روزهای زیبای بهاری، عازم سفر و طبیعت‌گردی هستید، ردپای حضورتان را تنها در خاطره‌ها بگذارید، نه بر تن خسته‌ی زمین… مبادا که ترک بردارد آغوش سبز طبیعت. 🍃✨نوروزتان سبز، دلتان آرام و سالتان پر از مهر و معنا. 🌸💙
معمولاً سعی می‌کنم چیزهایی را منتشر کنم که مفید باشد و وقتتان را نگیرد اما وقتی به اوضاع محیط‌زیست نگاه می‌کنم، می‌ترسم که این عنوان، نه یک هشدار، که یک واقعیتِ آینده‌ی نزدیک باشد… خواستم این دغدغه را هم با شما در میان بگذارم. 🍂💭
😁3❤1
Forwarded from عکس نگار
چگونه پی‌پال با ۸ ماشین مجازی، روزانه ۱.۲ میلیارد تراکنش را پردازش می‌کند؟🚀
✅ با کاهش ۹۰٪ هزینه نسبت به ۱۰۰۰ ماشین مجازی؟
در این نوشتار به صورت مختصر این معماری فوق‌العاده را با هم بررسی می‌کنیم
1️⃣ پی‌پال چگونه مسیر خود را پیدا کرد؟
پی‌پال در سال ۱۹۹۸ به‌عنوان یک شرکت امنیتی شروع به کار کرد، اما مدل کسب‌وکار اولیه‌اش موفق نبود. پس از یک تغییر استراتژیک (پیوت)، به سرویس پرداخت آنلاین تبدیل شد و نام PayPal را برگزید.
با افزایش سریع کاربران، نیاز به سخت‌افزار قدرتمندتر احساس شد، اما این تنها آغاز چالش‌های مقیاس‌پذیری بود.
2️⃣ رشد نمایی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
در کمتر از دو سال، پی‌پال به بیش از ۱ میلیون تراکنش روزانه رسید. اما قانون مور (Moore’s Law) که پیش‌بینی میکرد هر دو سال تعداد ترانزیستورها دو برابر شود، به کندی گرایید.
افزایش عملکرد پردازنده‌های سینگل‌ترد متوقف شد، و صرفاً ارتقای سخت‌افزار دیگر پاسخگوی نیاز نبود.
3️⃣ راه‌حل اولیه: مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
پی‌پال برای حل این مشکل، سرویس‌های خود را روی بیش از ۱۰۰۰ ماشین مجازی اجرا کرد. این کار مشکل را موقتاً حل کرد، اما چالش‌های جدیدی به وجود آمد:
🔸 افزایش لتنسی شبکه
🔸 هزینه‌های زیرساختی بالا
🔸 پیچیدگی مدیریت سیستم‌ها
🔸 مصرف ناکارآمد منابع (CPU کم‌بار)
4️⃣ راه‌حل نهایی: مدل اکتور (Actor Model)
پی‌پال به دنبال سیستمی ساده، مقیاس‌پذیر و کم‌هزینه بود. در نهایت، معماری خود را بر پایه مدل اکتور طراحی کرد و به فریمورک Akka (یک ابزار قوی بر پایه JVM و Java) مهاجرت کرد.
🔹 مدل اکتور چیست؟
5️⃣ مزایای مدل اکتور برای پی‌پال
✅ استفاده بهینه از منابع
اکتورها فقط در لحظه پردازش پیام یک ترد دریافت میکنند. تعداد تردها محدود به تعداد هسته‌های CPU است، و با Dynamic Thread Pooling هزاران اکتور به‌طور همزمان اجرا میشوند.
✅ مدیریت بهینه State
اکتورها ایزوله و بدون حافظه مشترک هستند. هر اکتور یک Mailbox دارد که پیام‌ها را به‌صورت FIFO ذخیره می‌کند.
این معماری نیاز به کش‌های توزیع‌شده یا دیتابیس اضافی را کاهش داده و با ذخیره‌سازی محلی، لتنسی را به حداقل می‌رساند.
✅ کانکارنسی بالا بدون بلاک شدن
هر اکتور پیام‌های خود را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کند، اما چندین اکتور می‌توانند همزمان و غیرهمزمان اجرا شوند.
این معماری از بلاک شدن پردازش‌ها جلوگیری می‌کند و با استفاده از برنامه‌نویسی Functional، ساید افکت‌ها را حذف می‌کند.
🎯 نتیجه؟
با این تغییر معماری، پی‌پال توانست با فقط ۸ ماشین مجازی، روزانه ۱.۲ میلیارد تراکنش را پردازش کند، درحالی‌که هزینه‌های زیرساختی را ۹۰٪ کاهش داد!
مرجع :
https://newsletter.systemdesign.one/p/actor-model
آشنایی با مدل اکتور به زبان فارسی :
https://virgool.io/@sadeghhp/-tyizn4ij09v7
✅ با کاهش ۹۰٪ هزینه نسبت به ۱۰۰۰ ماشین مجازی؟
در این نوشتار به صورت مختصر این معماری فوق‌العاده را با هم بررسی می‌کنیم
1️⃣ پی‌پال چگونه مسیر خود را پیدا کرد؟
پی‌پال در سال ۱۹۹۸ به‌عنوان یک شرکت امنیتی شروع به کار کرد، اما مدل کسب‌وکار اولیه‌اش موفق نبود. پس از یک تغییر استراتژیک (پیوت)، به سرویس پرداخت آنلاین تبدیل شد و نام PayPal را برگزید.
با افزایش سریع کاربران، نیاز به سخت‌افزار قدرتمندتر احساس شد، اما این تنها آغاز چالش‌های مقیاس‌پذیری بود.
2️⃣ رشد نمایی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
در کمتر از دو سال، پی‌پال به بیش از ۱ میلیون تراکنش روزانه رسید. اما قانون مور (Moore’s Law) که پیش‌بینی میکرد هر دو سال تعداد ترانزیستورها دو برابر شود، به کندی گرایید.
افزایش عملکرد پردازنده‌های سینگل‌ترد متوقف شد، و صرفاً ارتقای سخت‌افزار دیگر پاسخگوی نیاز نبود.
3️⃣ راه‌حل اولیه: مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
پی‌پال برای حل این مشکل، سرویس‌های خود را روی بیش از ۱۰۰۰ ماشین مجازی اجرا کرد. این کار مشکل را موقتاً حل کرد، اما چالش‌های جدیدی به وجود آمد:
🔸 افزایش لتنسی شبکه
🔸 هزینه‌های زیرساختی بالا
🔸 پیچیدگی مدیریت سیستم‌ها
🔸 مصرف ناکارآمد منابع (CPU کم‌بار)
4️⃣ راه‌حل نهایی: مدل اکتور (Actor Model)
پی‌پال به دنبال سیستمی ساده، مقیاس‌پذیر و کم‌هزینه بود. در نهایت، معماری خود را بر پایه مدل اکتور طراحی کرد و به فریمورک Akka (یک ابزار قوی بر پایه JVM و Java) مهاجرت کرد.
🔹 مدل اکتور چیست؟
اکتورها واحدهای فوق‌سبک پردازشی هستند که به‌جای استفاده از تردها، از پیام‌های غیرقابل‌تغییر (Immutable Messages) برای ارتباط استفاده میکنند.
این تغییر به پی‌پال اجازه داد میلیون‌ها اکتور را در سیستم مدیریت کند و به سطح جدیدی از کارایی دست یابد.
5️⃣ مزایای مدل اکتور برای پی‌پال
✅ استفاده بهینه از منابع
اکتورها فقط در لحظه پردازش پیام یک ترد دریافت میکنند. تعداد تردها محدود به تعداد هسته‌های CPU است، و با Dynamic Thread Pooling هزاران اکتور به‌طور همزمان اجرا میشوند.
✅ مدیریت بهینه State
اکتورها ایزوله و بدون حافظه مشترک هستند. هر اکتور یک Mailbox دارد که پیام‌ها را به‌صورت FIFO ذخیره می‌کند.
این معماری نیاز به کش‌های توزیع‌شده یا دیتابیس اضافی را کاهش داده و با ذخیره‌سازی محلی، لتنسی را به حداقل می‌رساند.
✅ کانکارنسی بالا بدون بلاک شدن
هر اکتور پیام‌های خود را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کند، اما چندین اکتور می‌توانند همزمان و غیرهمزمان اجرا شوند.
این معماری از بلاک شدن پردازش‌ها جلوگیری می‌کند و با استفاده از برنامه‌نویسی Functional، ساید افکت‌ها را حذف می‌کند.
🎯 نتیجه؟
با این تغییر معماری، پی‌پال توانست با فقط ۸ ماشین مجازی، روزانه ۱.۲ میلیارد تراکنش را پردازش کند، درحالی‌که هزینه‌های زیرساختی را ۹۰٪ کاهش داد!
مرجع :
https://newsletter.systemdesign.one/p/actor-model
آشنایی با مدل اکتور به زبان فارسی :
https://virgool.io/@sadeghhp/-tyizn4ij09v7
👏4🔥2❤1👍1
Forwarded from عکس نگار
تا چند سال پیش، اگر تغییرات یک پایگاه داده را می‌خواستید رصد کنید، احتمالاً یا مجبور بودید کلی کد سفارشی بنویسید، یا از روش‌های دست و پاگیری مثل پولینگ دوره‌ای استفاده کنید که هم کارایی پایینی داشت و نیازهای بلادرنگ را پیشتیبانی نمی‌کرد، هم ممکن بود تغییراتی را از دست بدهید. اما حالا در دنیای مهندسی داده، CDC یک مفهوم کاملا جاافتاده است!
📌 CDC (Change Data Capture) چیه؟
🔹 بیایید چند مثال بزنیم که چرا CDC این‌قدر پرطرفدار شده:
✅ سرویس‌های پیامکی و ایمیلی
فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید و می‌خواهید به محض ثبت‌نام کاربر جدید، یک ایمیل خوشامدگویی یا کد تخفیف برایش ارسال کنید. با CDC می‌توانید این تغییرات را شناسایی و به سیستم پیام‌رسانی خود ارسال کنید، بدون اینکه نیازی به تغییر در کدهای بک‌اند داشته باشید.
✅ به‌روزرسانی داشبوردهای تحلیلی
اگر یک دیتابیس فروش دارید و می‌خواهید همزمان در یک انبار داده (Data Warehouse) مثل BigQuery یا ClickHouse هم اطلاعات را به‌روز کنید، CDC اجازه میدهد هر سفارش جدید را بلافاصله دریافت و پردازش کنید. (معمولا این تغییرات در کافکا یا یک پیام‌رسان واسط ذخیره میشوند و سپس دیتابیسی مانند کلیک‌هوس آنها را به صورت خودکار از آنها برمی دارد)
✅ مانیتورینگ تراکنش‌های بانکی
در سیستم‌های بانکی، لازم است هر تراکنش مشکوک بلافاصله بررسی شود. CDC این امکان را میدهد که تغییرات حساب‌ها را ردیابی کنید و به محض شناسایی فعالیت غیرعادی، به سرویس تحلیل تقلب ارسال کنید.
✅ سنکرون‌سازی دیتابیس‌ها
اگر یک اپلیکیشن دارید که از PostgreSQL استفاده می‌کند و حالا می‌خواهید یک نسخه از داده‌ها را در Elasticsearch هم داشته باشید (مثلاً برای جستجوی سریعتر)، CDC میتواند این داده‌ها را در لحظه همگام‌سازی کند.
🔥 چرا در سال‌های اخیر CDC این‌قدر محبوب شده؟
🔸 اما حالا با رشد ابزارهایی مثل Debezium، Maxwell، و Estuary Flow، پیاده‌سازی CDC بسیار ساده‌تر و کارآمدتر شده است. شرکت‌های بزرگ مثل Netflix، Airbnb و Uber به‌شدت از CDC برای پردازش‌های بلادرنگ استفاده میکنند.
🔸 همچنین، با ظهور معماری‌های مدرن داده مثل Lakehouse، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال انتقال داده‌ها از دیتابیس‌های عملیاتی به دیتابیس‌های تحلیلی در لحظه هستند. CDC دقیقاً همین کار را انجام میدهد!
بیایید ببینیم امروزه برای دریافت لحظه‌ای تغییرات پایگاه‌های داده مطرح دنیا چه گزینه‌هایی در دسترس داریم .
مدل‌های مختلف CDC
ابزارهای CDC با روش‌های مختلفی داده‌ها را رهگیری و منتقل میکنند. پنج مدل اصلی در این زمینه عبارت‌اند از:
🎯 CDC مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
📌 تغییرات را از لاگ تراکنش‌های دیتابیس استخراج می‌کند.
💡 ایده‌آل برای حجم‌های بالا بدون تأثیر بر عملکرد دیتابیس.
🎯 مناسب برای سازمان‌های بزرگ و محیط‌های Enterprise.
🎯 CDC مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
📌 از تریگرهای دیتابیس برای ثبت تغییرات استفاده می‌کند.
✅ امکان کنترل دقیق تغییرات.
⚠️ در محیط‌های پرتراکنش باعث کاهش کارایی دیتابیس می‌شود.
🎯 CDC مبتنی بر Query
📌 با اسکن دوره‌ای دیتابیس، تغییرات را شناسایی می‌کند.
✅ پیاده‌سازی ساده و بدون وابستگی به لاگ تراکنش.
⚠️ برای داده‌های حجیم، کارایی پایینی دارد.
🎯 CDC مبتنی بر Timestamp
📌 تغییرات را با بررسی زمان آخرین بروزرسانی رهگیری می‌کند.
✅ پیاده‌سازی آسان، اما ممکن است برخی تغییرات از دست بروند.
🎯 CDC ترکیبی (Hybrid CDC)
📌 ترکیبی از روش‌های بالا برای افزایش دقت و کارایی.
✅ انعطاف‌پذیر برای نیازهای خاص هر سازمان.
معرفی ابزارهای برتر CDC در سال ۲۰۲۵
در این بخش، هر ابزار CDC را به‌همراه دسته‌بندی آن توضیح می‌دهیم تا بدانید کدام ابزار برای نیاز شما مناسب‌تر است.
📌 CDC (Change Data Capture) چیه؟
یک تکنیک هوشمند برای ردگیری تغییرات دیتابیس به‌صورت بلادرنگ است. یعنی هر اضافه، حذف یا ویرایش روی یک جدول دیتابیس، بلافاصله شناسایی شده و میتواند برای پردازش‌های بعدی ارسال شود. منظور از هوشمندی تکنیک هم این است که این روش با بررسی تغییرات لحظه‌ای فایل لاگ دیتابیس، بدون اینکه باراضافه ای به دیتابیس تحمیل کند، تغییرات انجام شده را استخراج و آنها را به مقاصدی مانند کافکا ارسال می‌کند.
🔹 بیایید چند مثال بزنیم که چرا CDC این‌قدر پرطرفدار شده:
✅ سرویس‌های پیامکی و ایمیلی
فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید و می‌خواهید به محض ثبت‌نام کاربر جدید، یک ایمیل خوشامدگویی یا کد تخفیف برایش ارسال کنید. با CDC می‌توانید این تغییرات را شناسایی و به سیستم پیام‌رسانی خود ارسال کنید، بدون اینکه نیازی به تغییر در کدهای بک‌اند داشته باشید.
✅ به‌روزرسانی داشبوردهای تحلیلی
اگر یک دیتابیس فروش دارید و می‌خواهید همزمان در یک انبار داده (Data Warehouse) مثل BigQuery یا ClickHouse هم اطلاعات را به‌روز کنید، CDC اجازه میدهد هر سفارش جدید را بلافاصله دریافت و پردازش کنید. (معمولا این تغییرات در کافکا یا یک پیام‌رسان واسط ذخیره میشوند و سپس دیتابیسی مانند کلیک‌هوس آنها را به صورت خودکار از آنها برمی دارد)
✅ مانیتورینگ تراکنش‌های بانکی
در سیستم‌های بانکی، لازم است هر تراکنش مشکوک بلافاصله بررسی شود. CDC این امکان را میدهد که تغییرات حساب‌ها را ردیابی کنید و به محض شناسایی فعالیت غیرعادی، به سرویس تحلیل تقلب ارسال کنید.
✅ سنکرون‌سازی دیتابیس‌ها
اگر یک اپلیکیشن دارید که از PostgreSQL استفاده می‌کند و حالا می‌خواهید یک نسخه از داده‌ها را در Elasticsearch هم داشته باشید (مثلاً برای جستجوی سریعتر)، CDC میتواند این داده‌ها را در لحظه همگام‌سازی کند.
🔥 چرا در سال‌های اخیر CDC این‌قدر محبوب شده؟
🔸 تا چند سال پیش، اگر می‌خواستید یک پردازش بلادرنگ روی تغییرات دیتابیس انجام دهید، گزینه‌های زیادی نداشتید. بیشتر شرکت‌ها مجبور بودند یا پولینگ مداوم انجام دهند (یعنی هر چند ثانیه یک‌بار دیتابیس را اسکن کنند) یا تغییرات را از طریق APIهای پیچیده مدیریت کنند.
🔸 اما حالا با رشد ابزارهایی مثل Debezium، Maxwell، و Estuary Flow، پیاده‌سازی CDC بسیار ساده‌تر و کارآمدتر شده است. شرکت‌های بزرگ مثل Netflix، Airbnb و Uber به‌شدت از CDC برای پردازش‌های بلادرنگ استفاده میکنند.
🔸 همچنین، با ظهور معماری‌های مدرن داده مثل Lakehouse، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال انتقال داده‌ها از دیتابیس‌های عملیاتی به دیتابیس‌های تحلیلی در لحظه هستند. CDC دقیقاً همین کار را انجام میدهد!
بیایید ببینیم امروزه برای دریافت لحظه‌ای تغییرات پایگاه‌های داده مطرح دنیا چه گزینه‌هایی در دسترس داریم .
مدل‌های مختلف CDC
ابزارهای CDC با روش‌های مختلفی داده‌ها را رهگیری و منتقل میکنند. پنج مدل اصلی در این زمینه عبارت‌اند از:
🎯 CDC مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
📌 تغییرات را از لاگ تراکنش‌های دیتابیس استخراج می‌کند.
💡 ایده‌آل برای حجم‌های بالا بدون تأثیر بر عملکرد دیتابیس.
🎯 مناسب برای سازمان‌های بزرگ و محیط‌های Enterprise.
🎯 CDC مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
📌 از تریگرهای دیتابیس برای ثبت تغییرات استفاده می‌کند.
✅ امکان کنترل دقیق تغییرات.
⚠️ در محیط‌های پرتراکنش باعث کاهش کارایی دیتابیس می‌شود.
🎯 CDC مبتنی بر Query
📌 با اسکن دوره‌ای دیتابیس، تغییرات را شناسایی می‌کند.
✅ پیاده‌سازی ساده و بدون وابستگی به لاگ تراکنش.
⚠️ برای داده‌های حجیم، کارایی پایینی دارد.
🎯 CDC مبتنی بر Timestamp
📌 تغییرات را با بررسی زمان آخرین بروزرسانی رهگیری می‌کند.
✅ پیاده‌سازی آسان، اما ممکن است برخی تغییرات از دست بروند.
🎯 CDC ترکیبی (Hybrid CDC)
📌 ترکیبی از روش‌های بالا برای افزایش دقت و کارایی.
✅ انعطاف‌پذیر برای نیازهای خاص هر سازمان.
معرفی ابزارهای برتر CDC در سال ۲۰۲۵
در این بخش، هر ابزار CDC را به‌همراه دسته‌بندی آن توضیح می‌دهیم تا بدانید کدام ابزار برای نیاز شما مناسب‌تر است.
👌3
Forwarded from عکس نگار
🌟 دبزیوم : Debezium 🔥 (پادشاه محبوب و سنگین‌وزن CDC)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ یک استاندارد صنعتی برای CDC، طراحی‌شده برای Kafka
✅ پشتیبانی از PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB
✅ قابلیت Snapshot اولیه و تبدیل پایگاه داده‌های قدیمی به بلادرنگ
⚠️ چالش: پیچیدگی در تنظیمات و نیازمند منابع بالا
🌟 راهکاری مدرن با پشتیبانی از NATS DBConvert Streams ⚡️
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ سازگار با PostgreSQL و MySQL
✅ داده‌ها را به Kafka، NATS و سایر سیستم‌ها ارسال می‌کند
✅ سبکتر از Debezium
⚠️ چالش: تنوع دیتابیس‌های پشتیبانی‌شده کمتر از Debezium است
🌟 مکسول: Maxwell Daemon 🏃 (گزینه‌ای سبک برای MySQL)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ طراحی شده برای MySQL (فقط)
✅ سبکتر و ساده‌تر از Debezium
✅ خروجی JSON به Kafka، Redis، Kinesis و Google Pub/Sub
⚠️ چالش: پشتیبانی از دیتابیس‌های دیگر را ندارد
🌟 یک ابزار مبتنی بر تریگر : Sequin 🛡 (انتقال داده‌ها به APIها، بدون از دست دادن داده‌ها!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ برای PostgreSQL طراحی شده است
✅ تحویل داده‌ها ۱۰۰٪ تضمین‌شده
✅ داده‌ها را به REST APIها و Webhooks ارسال می‌کند
⚠️ چالش: وابستگی به تریگرها که میتواند روی عملکرد دیتابیس تأثیر بگذارد
🌟 دیتالیک‌هوس : OLake 🌊 (پل CDC به دنیای Data Lakehouse!)
📌 مدل CDC: ترکیبی (Hybrid CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ طراحی‌شده برای Apache Iceberg و Data Lakehouse
✅ داده‌ها را مستقیم از پایگاه داده‌های رابطه‌ای به Lakehouse منتقل می‌کند
✅ عملکرد بهینه برای تحلیل داده‌های حجیم
⚠️ چالش: وابستگی زیاد به معماری Data Lakehouse
🌟ابزاری برای اتصال بلادرنگ Estuary Flow 🔄 (اتصال بلادرنگ دیتابیس‌ها به Data Warehouse!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ انتقال Real-time داده‌ها از PostgreSQL, MySQL و SQL Server
✅ قابلیت همگام‌سازی با BigQuery، Snowflake، و Redshift
✅ دارای رابط کاربری ساده و بدون نیاز به مدیریت Kafka
⚠️ چالش: کمتر شناخته شده در مقایسه با ابزارهای جاافتاده
🌟 پریزما - ابزاری برای توسعه دهندگان Prisma Pulse 💡
📌 مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ یک ابزار جدید از Prisma، مخصوص PostgreSQL
✅ ساده و سبک، بدون نیاز به Kafka
✅ مناسب برای اپلیکیشن‌های کوچک و متوسط
⚠️ چالش: برای مقیاس‌های بزرگ مناسب نیست
🌟 محصول نتفلیکس DBLog 🎬 (انتقال بلادرنگ داده‌ها در مقیاس Netflix!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ توسعه‌یافته توسط Netflix برای PostgreSQL
✅ طراحی‌شده برای مقیاس‌های بزرگ و استریم داده با کارایی بالا
✅ بهینه برای تحلیل داده‌های کلان
⚠️ چالش: ابزار جدیدی است و هنوز به‌اندازه Debezium تست نشده است
🌟 ردپاندا کانکت - Redpanda Connect
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ ارائه‌ی کانکتورهای قدرتمند برای پایگاه‌های داده محبوب مانند PostgreSQL، MySQL و MongoDB
✅ جایگزینی مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر برای Kafka Connect
✅ تسهیل در یکپارچه‌سازی سیستم‌های داده‌ی مختلف
✅ بسیار سریع و اکوسیستم رو به رشد و افزوده شدن سایر دیتابیس ها در آینده نزدیک
⚠️چالش: وابستگی به کافکا (ردپاندا)
🔥 جمع‌بندی و انتخاب ابزار مناسب
✅ اگر به Kafka نیاز دارید: Debezium، Maxwell Daemon یا DBConvert Streams
✅ اگر به BigQuery یا Snowflake نیاز دارید: Estuary Flow
✅ اگر به یک راهکار سبک برای PostgreSQL می‌خواهید: Prisma Pulse یا Sequin
✅ اگر داده‌ها را به Data Lakehouse ارسال می‌کنید: OLake
✅ اگر یک ابزار در سطح Netflix می‌خواهید: DBLog (Netflix) / RedPanda Connect
🔥 جمع‌بندی
امروزه، ابزارهای CDC به بخش مهمی از معماری داده مدرن تبدیل شده‌اند. با ظهور گزینه‌های جدید، کسب‌وکارها می‌توانند بسته به نیاز خود، بهترین ابزار را برای پردازش تغییرات بلادرنگ در پایگاه داده‌هایشان انتخاب کنند.
💡 در سال‌های اخیر، حرکت از Batch Processing به سمت Real-time Data Processing سرعت گرفته است. هر روز شرکت‌های بیشتری CDC را جایگزین روش‌های قدیمی برای انتقال داده میکنند.
Reference: https://asrathore08.medium.com/change-data-capture-tools-c0e4ee4434ac
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ یک استاندارد صنعتی برای CDC، طراحی‌شده برای Kafka
✅ پشتیبانی از PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB
✅ قابلیت Snapshot اولیه و تبدیل پایگاه داده‌های قدیمی به بلادرنگ
⚠️ چالش: پیچیدگی در تنظیمات و نیازمند منابع بالا
🌟 راهکاری مدرن با پشتیبانی از NATS DBConvert Streams ⚡️
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ سازگار با PostgreSQL و MySQL
✅ داده‌ها را به Kafka، NATS و سایر سیستم‌ها ارسال می‌کند
✅ سبکتر از Debezium
⚠️ چالش: تنوع دیتابیس‌های پشتیبانی‌شده کمتر از Debezium است
🌟 مکسول: Maxwell Daemon 🏃 (گزینه‌ای سبک برای MySQL)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ طراحی شده برای MySQL (فقط)
✅ سبکتر و ساده‌تر از Debezium
✅ خروجی JSON به Kafka، Redis، Kinesis و Google Pub/Sub
⚠️ چالش: پشتیبانی از دیتابیس‌های دیگر را ندارد
🌟 یک ابزار مبتنی بر تریگر : Sequin 🛡 (انتقال داده‌ها به APIها، بدون از دست دادن داده‌ها!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ برای PostgreSQL طراحی شده است
✅ تحویل داده‌ها ۱۰۰٪ تضمین‌شده
✅ داده‌ها را به REST APIها و Webhooks ارسال می‌کند
⚠️ چالش: وابستگی به تریگرها که میتواند روی عملکرد دیتابیس تأثیر بگذارد
🌟 دیتالیک‌هوس : OLake 🌊 (پل CDC به دنیای Data Lakehouse!)
📌 مدل CDC: ترکیبی (Hybrid CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ طراحی‌شده برای Apache Iceberg و Data Lakehouse
✅ داده‌ها را مستقیم از پایگاه داده‌های رابطه‌ای به Lakehouse منتقل می‌کند
✅ عملکرد بهینه برای تحلیل داده‌های حجیم
⚠️ چالش: وابستگی زیاد به معماری Data Lakehouse
🌟ابزاری برای اتصال بلادرنگ Estuary Flow 🔄 (اتصال بلادرنگ دیتابیس‌ها به Data Warehouse!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ انتقال Real-time داده‌ها از PostgreSQL, MySQL و SQL Server
✅ قابلیت همگام‌سازی با BigQuery، Snowflake، و Redshift
✅ دارای رابط کاربری ساده و بدون نیاز به مدیریت Kafka
⚠️ چالش: کمتر شناخته شده در مقایسه با ابزارهای جاافتاده
🌟 پریزما - ابزاری برای توسعه دهندگان Prisma Pulse 💡
📌 مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ یک ابزار جدید از Prisma، مخصوص PostgreSQL
✅ ساده و سبک، بدون نیاز به Kafka
✅ مناسب برای اپلیکیشن‌های کوچک و متوسط
⚠️ چالش: برای مقیاس‌های بزرگ مناسب نیست
🌟 محصول نتفلیکس DBLog 🎬 (انتقال بلادرنگ داده‌ها در مقیاس Netflix!)
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ توسعه‌یافته توسط Netflix برای PostgreSQL
✅ طراحی‌شده برای مقیاس‌های بزرگ و استریم داده با کارایی بالا
✅ بهینه برای تحلیل داده‌های کلان
⚠️ چالش: ابزار جدیدی است و هنوز به‌اندازه Debezium تست نشده است
🌟 ردپاندا کانکت - Redpanda Connect
📌 مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
🎯 ویژگی‌ها:
✅ ارائه‌ی کانکتورهای قدرتمند برای پایگاه‌های داده محبوب مانند PostgreSQL، MySQL و MongoDB
✅ جایگزینی مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر برای Kafka Connect
✅ تسهیل در یکپارچه‌سازی سیستم‌های داده‌ی مختلف
✅ بسیار سریع و اکوسیستم رو به رشد و افزوده شدن سایر دیتابیس ها در آینده نزدیک
⚠️چالش: وابستگی به کافکا (ردپاندا)
🔥 جمع‌بندی و انتخاب ابزار مناسب
✅ اگر به Kafka نیاز دارید: Debezium، Maxwell Daemon یا DBConvert Streams
✅ اگر به BigQuery یا Snowflake نیاز دارید: Estuary Flow
✅ اگر به یک راهکار سبک برای PostgreSQL می‌خواهید: Prisma Pulse یا Sequin
✅ اگر داده‌ها را به Data Lakehouse ارسال می‌کنید: OLake
✅ اگر یک ابزار در سطح Netflix می‌خواهید: DBLog (Netflix) / RedPanda Connect
🔥 جمع‌بندی
امروزه، ابزارهای CDC به بخش مهمی از معماری داده مدرن تبدیل شده‌اند. با ظهور گزینه‌های جدید، کسب‌وکارها می‌توانند بسته به نیاز خود، بهترین ابزار را برای پردازش تغییرات بلادرنگ در پایگاه داده‌هایشان انتخاب کنند.
💡 در سال‌های اخیر، حرکت از Batch Processing به سمت Real-time Data Processing سرعت گرفته است. هر روز شرکت‌های بیشتری CDC را جایگزین روش‌های قدیمی برای انتقال داده میکنند.
Reference: https://asrathore08.medium.com/change-data-capture-tools-c0e4ee4434ac
👍7👌1
Fundamentals_of_Data_Engineering_Reis,_JoeHousley,_Matt_Z_Library.pdf
8.4 MB
Fundamentals of Data Engineering (Reis, JoeHousley, Matt) (Z-Library).pdf
❤8
Forwarded from عکس نگار
تا سال ۲۰۳۰، نزدیک به ۵۹٪ از نیروی کار جهانی نیازمند یادگیری مهارت‌های جدید خواهند بود—اما همه به این فرصت دسترسی نخواهند داشت!
این یکی از پیام‌های کلیدی گزارش تازه مجمع جهانی اقتصاد – آینده مشاغل ۲۰۲۵ است.
لینک آنلاین گزارش (که بسیار کامل و خواندنی است) :
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/introduction-the-global-labour-market-landscape-in-2025/
این گزارش که با تحلیل داده‌های بیش از ۱۰۰۰ شرکت، ۲۶ صنعت و ۱۴ میلیون کارگر تهیه شده، روندهای پیش روی بازار کار را بررسی می‌کند.
📌 نتیجه روشن است: هوش مصنوعی با سرعتی فراتر از پیش‌بینی‌ها، آینده مشاغل را دگرگون خواهد کرد.
🔹 آیا هوش مصنوعی، انقلاب صنعتی جدید است؟
شواهد نشان می‌دهند که در ۲ تا ۳ سال آینده، تأثیر هوش مصنوعی بر کسب‌وکارها و بازار کار، به‌اندازه تحول موتور بخار در قرن نوزدهم عمیق خواهد بود.
🏆 ۱۰ مهارت کلیدی برای سال ۲۰۳۰:
1️⃣ هوش مصنوعی و کلان‌داده
2️⃣ سواد دیجیتال
3️⃣ تفکر خلاقانه
4️⃣ انعطاف‌پذیری و چابکی
5️⃣ تحلیل‌گری و حل مسئله
6️⃣ رهبری و نفوذ اجتماعی
7️⃣ خودانگیختگی و شناخت فردی
8️⃣ تفکر سیستمی
9️⃣ مدیریت استعدادها
🔟 کنجکاوی و یادگیری مادام‌العمر
🚀 موضوع فقط یادگیری فناوری نیست—بلکه پرورش مهارت‌های انسانی مانند خلاقیت، انطباق‌پذیری و تفکر سیستمی است که ماشین‌ها قادر به تقلید آن نیستند.
📌 نکات کلیدی گزارش:
✅ تا سال ۲۰۳۰، ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد خواهد شد، اما ۹۲ میلیون شغل از بین می‌رود.
✅ ۳۹٪ از مهارت‌های کنونی دیگر کاربرد نخواهند داشت.
✅ هوش مصنوعی هم یک چالش جدی است و هم یک فرصت بی‌نظیر.
✅ فاکتورهای اصلی این تغییرات: پیشرفت فناوری، اهداف زیست‌محیطی، ESG و تحولات جمعیتی.
🔹 حقیقت این است که مهارت‌آموزی دیگر یک گزینه نیست—بلکه یک ضرورت است.
🔹 یا خود را برای آینده آماده می‌کنید، یا از قافله عقب خواهید ماند!
🛠 چگونه با این تغییرات همراه شویم؟
📌 همین امروز یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کنید!
🔹 مفاهیم پایه را بیاموزید.
🔹 ابزارهای هوش مصنوعی را در حوزه کاری خود به کار ببرید.
🔹 یادگیری را متوقف نکنید—زیرا دنیای فناوری هر روز در حال تغییر است!
پ.ن:
این متن ترجمه ای است از این پست در لینکدین : yun.ir/r1x9ef
این یکی از پیام‌های کلیدی گزارش تازه مجمع جهانی اقتصاد – آینده مشاغل ۲۰۲۵ است.
لینک آنلاین گزارش (که بسیار کامل و خواندنی است) :
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/introduction-the-global-labour-market-landscape-in-2025/
این گزارش که با تحلیل داده‌های بیش از ۱۰۰۰ شرکت، ۲۶ صنعت و ۱۴ میلیون کارگر تهیه شده، روندهای پیش روی بازار کار را بررسی می‌کند.
📌 نتیجه روشن است: هوش مصنوعی با سرعتی فراتر از پیش‌بینی‌ها، آینده مشاغل را دگرگون خواهد کرد.
🔹 آیا هوش مصنوعی، انقلاب صنعتی جدید است؟
شواهد نشان می‌دهند که در ۲ تا ۳ سال آینده، تأثیر هوش مصنوعی بر کسب‌وکارها و بازار کار، به‌اندازه تحول موتور بخار در قرن نوزدهم عمیق خواهد بود.
🏆 ۱۰ مهارت کلیدی برای سال ۲۰۳۰:
1️⃣ هوش مصنوعی و کلان‌داده
2️⃣ سواد دیجیتال
3️⃣ تفکر خلاقانه
4️⃣ انعطاف‌پذیری و چابکی
5️⃣ تحلیل‌گری و حل مسئله
6️⃣ رهبری و نفوذ اجتماعی
7️⃣ خودانگیختگی و شناخت فردی
8️⃣ تفکر سیستمی
9️⃣ مدیریت استعدادها
🔟 کنجکاوی و یادگیری مادام‌العمر
🚀 موضوع فقط یادگیری فناوری نیست—بلکه پرورش مهارت‌های انسانی مانند خلاقیت، انطباق‌پذیری و تفکر سیستمی است که ماشین‌ها قادر به تقلید آن نیستند.
📌 نکات کلیدی گزارش:
✅ تا سال ۲۰۳۰، ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد خواهد شد، اما ۹۲ میلیون شغل از بین می‌رود.
✅ ۳۹٪ از مهارت‌های کنونی دیگر کاربرد نخواهند داشت.
✅ هوش مصنوعی هم یک چالش جدی است و هم یک فرصت بی‌نظیر.
✅ فاکتورهای اصلی این تغییرات: پیشرفت فناوری، اهداف زیست‌محیطی، ESG و تحولات جمعیتی.
🔹 حقیقت این است که مهارت‌آموزی دیگر یک گزینه نیست—بلکه یک ضرورت است.
🔹 یا خود را برای آینده آماده می‌کنید، یا از قافله عقب خواهید ماند!
🛠 چگونه با این تغییرات همراه شویم؟
📌 همین امروز یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کنید!
🔹 مفاهیم پایه را بیاموزید.
🔹 ابزارهای هوش مصنوعی را در حوزه کاری خود به کار ببرید.
🔹 یادگیری را متوقف نکنید—زیرا دنیای فناوری هر روز در حال تغییر است!
در این مسیر، کلان‌داده نقش کلیدی ایفا می‌کند. هوش مصنوعی برای یادگیری، بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری نیازمند حجم عظیمی از داده‌های باکیفیت است. ابزارهای مرتبط با کلان‌داده، از پردازش لحظه‌ای گرفته تا تحلیل‌های پیشرفته، بنیان اصلی این تحول دیجیتال هستند.
بدون زیرساخت داده‌ای قوی، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیز نمی‌توانند به پتانسیل واقعی خود برسند! 🚀
پ.ن:
این متن ترجمه ای است از این پست در لینکدین : yun.ir/r1x9ef
👍4
کلیک‌هوس و خرید PeerDB 🚀: رفع محدودیت کوئری‌های سنگین تحلیلی بر روی پستگرس بدون درد و خونریزی
کلیک‌هوس با خرید PeerDB، گامی بزرگ در حوزه تحلیل داده‌های سازمانی برداشته است. PeerDB یک ابزار قدرتمند و ساده برای انتقال خودکار داده‌ها از PostgreSQL به پایگاه‌های داده تحلیلی و انبارهای داده است.
این ابزار، کار را برای شرکت‌ها و سازمان‌هایی که داده‌های اصلی‌شان روی پستگرس ذخیره می‌شود، بسیار آسان‌تر کرده است.
اکنون، آنها می‌توانند به‌راحتی داده‌های خود را به کلیک‌هوس منتقل کرده و گزارش‌های سنگین تحلیلی خود را به‌جای پستگرس، روی کلیک‌هوس اجرا کنند.
🔹 ابزار PeerDB چه مزایایی دارد؟
✅ پشتیبانی از سه حالت مختلف استریمینگ داده‌ها:
Log-based (CDC)
Cursor-based (timestamp یا عدد صحیح)
XMIN-based
✅ ۱۰ برابر سریعتر از ابزارهای مشابه
✅ پشتیبانی از ویژگی‌های بومی پستگرس مانند:
انواع داده‌های پیچیده (jsonb، آرایه‌ها، داده‌های مکانی و...)
استریمینگ بهینه‌ی TOAST columns
پشتیبانی از تغییرات در ساختار جدول‌ها
🔗 آدرس گیت‌هاب PeerDB:
github.com/PeerDB-io/peerdb
عکس پست میزان رشد استفاده از PeerDB را نشان میدهد.
کلیک‌هوس با خرید PeerDB، گامی بزرگ در حوزه تحلیل داده‌های سازمانی برداشته است. PeerDB یک ابزار قدرتمند و ساده برای انتقال خودکار داده‌ها از PostgreSQL به پایگاه‌های داده تحلیلی و انبارهای داده است.
این ابزار، کار را برای شرکت‌ها و سازمان‌هایی که داده‌های اصلی‌شان روی پستگرس ذخیره می‌شود، بسیار آسان‌تر کرده است.
اکنون، آنها می‌توانند به‌راحتی داده‌های خود را به کلیک‌هوس منتقل کرده و گزارش‌های سنگین تحلیلی خود را به‌جای پستگرس، روی کلیک‌هوس اجرا کنند.
🔹 ابزار PeerDB چه مزایایی دارد؟
✅ پشتیبانی از سه حالت مختلف استریمینگ داده‌ها:
Log-based (CDC)
Cursor-based (timestamp یا عدد صحیح)
XMIN-based
✅ ۱۰ برابر سریعتر از ابزارهای مشابه
✅ پشتیبانی از ویژگی‌های بومی پستگرس مانند:
انواع داده‌های پیچیده (jsonb، آرایه‌ها، داده‌های مکانی و...)
استریمینگ بهینه‌ی TOAST columns
پشتیبانی از تغییرات در ساختار جدول‌ها
🔗 آدرس گیت‌هاب PeerDB:
github.com/PeerDB-io/peerdb
عکس پست میزان رشد استفاده از PeerDB را نشان میدهد.
👌4
Forwarded from عکس نگار
معرفی Apache DataFusion: یک موتور SQL سریع، سبک و قدرتمند برای داده‌های حجیم
دیتافیوژن یکی از پروژه‌های جذاب بنیاد آپاچی در حوزه پردازش داده است که به شما اجازه میدهد بدون نیاز به پایگاه داده سنگین، یک موتور پردازش SQL سریع و کارآمد داشته باشید. چه بخواهید خودتان یک سیستم تحلیلی یا ابزار پردازش داده جدید توسعه دهید و برای بخش پردازش کوئری و فایلهای خام داده نیاز به یک کتابخانه مناسب دارید که چرخ را دوباره اختراع نکنید و چه برای کاربردهای روزمره تحلیل داده به یک ابزار ساده و سریعتر از Pandas که با زبان Rust توسعه داده شده و پردازش درون حافظه ستونی (Arrow) استفاده کند، Data Fusion یک گزینه فوق العاده است.
اگر تجربه کار با DuckDB را دارید، DataFusion میتواند برای شما آشنا به نظر برسد —یک Query Engine سبک و مقیم در حافظه که میتواند درون برنامه‌های شما یا برای تحلیل سریع داده‌های حجیم استفاده شود.
🔥 چرا دیتافیوژن؟
✅ سرعت بالا و مصرف بهینه منابع → به لطف توسعه با زبان Rust و پردازش داده‌ها با فرمت ستونی و درون حافظه، به لطف Apache Arrow
✅ کاملاً سبک و انعطاف‌پذیر → مناسب برای تحلیل‌های بلادرنگ و پردازش داده در برنامه‌های کاربردی
✅ بدون نیاز به وابستگی‌های پیچیده → اجرا به‌صورت مستقل یا درون سرویس‌های دیگر
⚡️ بهینه‌سازی پردازش‌های Spark
اگر با Apache Spark کار می‌کنید، DataFusion میتواند عملکرد پردازش‌های شما را بهبود دهد و از Apache Arrow برای افزایش کارایی در پردازش‌های ستونی استفاده کند.
⚡️ اجرای SQL به‌صورت توزیع‌شده با Ray
DataFusion از Ray نیز پشتیبانی می‌کند، بنابراین می‌توانید داده‌های حجیم را به‌صورت توزیع‌شده پردازش کنید و از مزایای موازی‌سازی در سطح بالاتر بهره ببرید.
برخی از کاربردهای دیتافیوژن :
🔹 پایگاه‌های داده تحلیلی تخصصی مانند HoraeDB و سیستم‌های مشابه Apache Spark مانند Ballista ⚡️
🔹 موتورهای جدید برای زبان‌های پرس‌وجو مانند prql-query و شتاب‌دهنده‌هایی مثل VegaFusion 🚀
🔹 پلتفرم‌های تحقیقاتی برای سیستم‌های پایگاه داده جدید مانند Flock 🔬
🔹 افزودن پشتیبانی از SQL به کتابخانه‌های دیگر مانند dask-sql 📊
🔹 پلتفرم‌های پردازش داده‌های جریانی (Streaming) مانند Synnada 🌊
🔹 ابزارهای پردازش و تبدیل فرمت داده‌ها برای خواندن، مرتب‌سازی و تغییر فرمت Parquet, CSV, AVRO و JSON مانند qv 📂
🔹 جایگزین‌های بومی برای اجرای Spark مانند Blaze 🔥
برای مشاهده لینک کامل محصولاتی که از دیتافیوژن استفاده میکنند به صفحه اصلی این پروژه در بنیاد آپاچی مراجعه کنید :
https://datafusion.apache.org/user-guide/introduction.html
عکس پست از مطلب زیر برداشته شده است :
https://medium.com/@asrathore08/apache-datafusion-modern-query-engine-for-performance-787c47679ee1
دیتافیوژن یکی از پروژه‌های جذاب بنیاد آپاچی در حوزه پردازش داده است که به شما اجازه میدهد بدون نیاز به پایگاه داده سنگین، یک موتور پردازش SQL سریع و کارآمد داشته باشید. چه بخواهید خودتان یک سیستم تحلیلی یا ابزار پردازش داده جدید توسعه دهید و برای بخش پردازش کوئری و فایلهای خام داده نیاز به یک کتابخانه مناسب دارید که چرخ را دوباره اختراع نکنید و چه برای کاربردهای روزمره تحلیل داده به یک ابزار ساده و سریعتر از Pandas که با زبان Rust توسعه داده شده و پردازش درون حافظه ستونی (Arrow) استفاده کند، Data Fusion یک گزینه فوق العاده است.
اگر تجربه کار با DuckDB را دارید، DataFusion میتواند برای شما آشنا به نظر برسد —یک Query Engine سبک و مقیم در حافظه که میتواند درون برنامه‌های شما یا برای تحلیل سریع داده‌های حجیم استفاده شود.
🔥 چرا دیتافیوژن؟
✅ سرعت بالا و مصرف بهینه منابع → به لطف توسعه با زبان Rust و پردازش داده‌ها با فرمت ستونی و درون حافظه، به لطف Apache Arrow
✅ کاملاً سبک و انعطاف‌پذیر → مناسب برای تحلیل‌های بلادرنگ و پردازش داده در برنامه‌های کاربردی
✅ بدون نیاز به وابستگی‌های پیچیده → اجرا به‌صورت مستقل یا درون سرویس‌های دیگر
⚡️ بهینه‌سازی پردازش‌های Spark
اگر با Apache Spark کار می‌کنید، DataFusion میتواند عملکرد پردازش‌های شما را بهبود دهد و از Apache Arrow برای افزایش کارایی در پردازش‌های ستونی استفاده کند.
⚡️ اجرای SQL به‌صورت توزیع‌شده با Ray
DataFusion از Ray نیز پشتیبانی می‌کند، بنابراین می‌توانید داده‌های حجیم را به‌صورت توزیع‌شده پردازش کنید و از مزایای موازی‌سازی در سطح بالاتر بهره ببرید.
برخی از کاربردهای دیتافیوژن :
🔹 پایگاه‌های داده تحلیلی تخصصی مانند HoraeDB و سیستم‌های مشابه Apache Spark مانند Ballista ⚡️
🔹 موتورهای جدید برای زبان‌های پرس‌وجو مانند prql-query و شتاب‌دهنده‌هایی مثل VegaFusion 🚀
🔹 پلتفرم‌های تحقیقاتی برای سیستم‌های پایگاه داده جدید مانند Flock 🔬
🔹 افزودن پشتیبانی از SQL به کتابخانه‌های دیگر مانند dask-sql 📊
🔹 پلتفرم‌های پردازش داده‌های جریانی (Streaming) مانند Synnada 🌊
🔹 ابزارهای پردازش و تبدیل فرمت داده‌ها برای خواندن، مرتب‌سازی و تغییر فرمت Parquet, CSV, AVRO و JSON مانند qv 📂
🔹 جایگزین‌های بومی برای اجرای Spark مانند Blaze 🔥
📌 اگر به دنبال یک موتور پردازش SQL سبک، سریع و مقیاس‌پذیر هستید که هم روی سیستم شخصی و هم در محیط‌های توزیع‌شده به خوبی کار کند و یا اصلا قصد دارید یک سامانه پردازش دیتای جدیدی را توسعه دهید، برای بخش پردازش کوئری و یا خواندن فایلهای رایج داده با سرعت بالا Apache DataFusion را حتما بررسی کنید!
برای مشاهده لینک کامل محصولاتی که از دیتافیوژن استفاده میکنند به صفحه اصلی این پروژه در بنیاد آپاچی مراجعه کنید :
https://datafusion.apache.org/user-guide/introduction.html
عکس پست از مطلب زیر برداشته شده است :
https://medium.com/@asrathore08/apache-datafusion-modern-query-engine-for-performance-787c47679ee1
👏4
Forwarded from عکس نگار
رقابت بر سر خدمات سازمانی Apache Iceberg: چرا Table Services اهمیت دارند؟ 🚀
با گسترش استفاده از Apache Iceberg در زیرساخت‌های تحلیلی، بسیاری از سازمان‌ها داده‌های خام خود را (اغلب در قالب Parquet) ذخیره کرده و بدون نیاز به تبدیل یا پردازش اضافه، مستقیماً بر روی آنها کوئری اجرا میکنند. این رویکرد Lakehouse باعث انعطاف‌پذیری بالا و کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش شده است.
خدمات جدول یا Table Services مجموعه‌ای از ابزارهای مدیریتی هستند که به سازمان‌ها کمک میکنند چالش‌های زیر را در مدیریت جداول داده در آیس‌برگ حل کنند:
✅ Optimization:
سازمان‌دهی و فشرده‌سازی فایل‌ها برای بهبود عملکرد کوئری‌ها و کاهش تعداد فایلهای کوچک.
✅ Cleanup:
حذف نسخه‌های قدیمی و کنترل رشد متادیتا برای کاهش هزینه‌ها.
✅ Disaster Recovery:
امکان بازیابی داده‌ها در صورت خرابی‌های غیرمنتظره.
✅ Multi-table Rollback:
اجرای عملیات پیچیده با قابلیت بازگردانی تغییرات.
✅ Metadata Enrichment:
افزودن اطلاعات تکمیلی به داده‌های خام برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر.
با افزایش اهمیت این خدمات، شرکت‌های مختلف در حال توسعه راهکارهای اختصاصی خود هستند، از جمله:
🔹 Amazon S3 Table – برای مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های Iceberg در AWS.
🔹 Dremio Catalog Service – برای کنترل متادیتا و بهینه‌سازی کوئری‌ها در مقیاس سازمانی.
بدون Table Services، مدیریت Iceberg در مقیاس بزرگ دشوار و پرهزینه خواهد بود. در آینده، رقابت بر سر ارائه این خدمات بیش از پیش تشدید خواهد شد.
مقاله زیر با جزییات بیشتر به این موضوع و دو حوزه فعال دیگر در توسعه Apache Iceberg 🧊 میپردازد .
https://www.dremio.com/blog/demystifying-apache-iceberg-table-services-what-they-are-and-why-they-matter/
با گسترش استفاده از Apache Iceberg در زیرساخت‌های تحلیلی، بسیاری از سازمان‌ها داده‌های خام خود را (اغلب در قالب Parquet) ذخیره کرده و بدون نیاز به تبدیل یا پردازش اضافه، مستقیماً بر روی آنها کوئری اجرا میکنند. این رویکرد Lakehouse باعث انعطاف‌پذیری بالا و کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش شده است.
از طرفی با گسترش Apache Iceberg به‌عنوان استانداردی برای ذخیره‌سازی داده‌های تحلیلی، شرکت‌های بزرگ علاوه بر امکان ایجاد زیرساخت داده با این استاندارد، به سمت ارائه خدمات حرفه‌ای و سازمانی Iceberg هم حرکت کرده‌اند و رقابتی بزرگ در این حوزه در حال شکل‌گیری است.. موضوعی که امروزه از آن به Table Services یاد می‌کنیم.
خدمات جدول یا Table Services مجموعه‌ای از ابزارهای مدیریتی هستند که به سازمان‌ها کمک میکنند چالش‌های زیر را در مدیریت جداول داده در آیس‌برگ حل کنند:
✅ Optimization:
سازمان‌دهی و فشرده‌سازی فایل‌ها برای بهبود عملکرد کوئری‌ها و کاهش تعداد فایلهای کوچک.
✅ Cleanup:
حذف نسخه‌های قدیمی و کنترل رشد متادیتا برای کاهش هزینه‌ها.
✅ Disaster Recovery:
امکان بازیابی داده‌ها در صورت خرابی‌های غیرمنتظره.
✅ Multi-table Rollback:
اجرای عملیات پیچیده با قابلیت بازگردانی تغییرات.
✅ Metadata Enrichment:
افزودن اطلاعات تکمیلی به داده‌های خام برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر.
با افزایش اهمیت این خدمات، شرکت‌های مختلف در حال توسعه راهکارهای اختصاصی خود هستند، از جمله:
🔹 Amazon S3 Table – برای مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های Iceberg در AWS.
🔹 Dremio Catalog Service – برای کنترل متادیتا و بهینه‌سازی کوئری‌ها در مقیاس سازمانی.
بدون Table Services، مدیریت Iceberg در مقیاس بزرگ دشوار و پرهزینه خواهد بود. در آینده، رقابت بر سر ارائه این خدمات بیش از پیش تشدید خواهد شد.
مقاله زیر با جزییات بیشتر به این موضوع و دو حوزه فعال دیگر در توسعه Apache Iceberg 🧊 میپردازد .
https://www.dremio.com/blog/demystifying-apache-iceberg-table-services-what-they-are-and-why-they-matter/
👍4
Forwarded from عکس نگار
زبان Rust در افق مهندسی داده
مدتی است که Rust حضور پررنگی در مهندسی داده پیدا کرده است. از Polars که به رقیبی سریع برای pandas تبدیل شده، تا DataFusion که یک موتور سبک SQL است. ابزارهایی مانند Vector.dev، Redpanda Connect، Meilisearch، Cube و Tauri نیز در حوزه‌های خود بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند.
اخیراً شرکت RisingWave اعلام کرد که استفاده از Iceberg-Rust تا ۱۰ برابر هزینه‌های فشرده‌سازی و مدیریت LakeHouse را بهبود داده و عملکردی سریعتر از Spark ارائه داده است.
اگر درباره Rust و مهندسی داده جستجو کنید، به مقالات زیادی برمی‌خورید :
🔹 Will Rust Take over Data Engineering? 🦀
🔹 Why Rust is taking the data engineering world by storm
🔹 Rust and Data Engineering: why it makes sense in 2024
🔹 Behind the Rust Hype: What Every Data Engineer Needs to Know
🔹 Building Strong Foundations: Using Rust for Data Engineering
🔹 Love and Hate to Rust – Two Years' Journey of a Data Engineer
🔹 Rust for Big Data and Parallel Processing Applications
🔹 Data Engineering in Rust
📊 چرا Rust این قدر محبوب شده است؟
📌 کارایی بالا – انتزاع‌های بدون هزینه و مدیریت حافظه قوی، پردازش داده‌ها را بهینه می‌کند.
📌 ایمنی حافظه – بررسی‌های سخت‌گیرانه زمان کامپایل، از بروز خطاهای رایج جلوگیری می‌کند.
📌 اکوسیستم در حال رشد – ابزارهایی مانند Polars، DataFusion و Iceberg-Rust در حال گسترش هستند.
📌 قابلیت همکاری – امکان تعامل با سایر زبان‌ها و سیستم‌ها، Rust را به گزینه‌ای مناسب در معماری‌های مهندسی داده تبدیل کرده است.
طبق نظرسنجی StackOverflow 2024، زبان Rust با ۸۳٪ محبوبیت همچنان عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی را در اختیار دارد! 🎖
🆚 آیا Rust جایگزین Python خواهد شد؟
📚 آیا به‌عنوان یک مهندس داده علاقه‌مند هستید که Rust را شروع کنید؟
سه مسیر پیشنهادی برای یادگیری Rust
1️⃣ بخش Rust By Example از مستندات رسمی Rust – این منبع آموزشی با ارائه مثال‌های عملی و همراه با جزئیات کافی، شما را با مفاهیم اصلی Rust آشنا می‌کند.
2️⃣ کتابخانه آموزشی Rustlings – اگر به یادگیری سریع و چالشی علاقه‌مند هستید، Rustlings گزینه‌ای عالی است. خود من با کتابخانه آموزشی شروع کردم . این پروژه شامل حدود ۱۰۰ تمرین عملی است که شما باید هر فایل را تکمیل کرده و خطاهای آن را برطرف کنید. حالت چالشی و تعاملی این روش، یادگیری را جذاب‌تر می‌کند!
- ابتدا Rust را در WSL نصب کنید.
- سپس Rustlings را اجرا کنید و پیشرفت خود را بررسی کنید.
در یک ترمینال، تمرین‌ها را اصلاح کرده و با rustc کامپایل کنید تا از درستی کار خود مطمئن شوید.
3️⃣ دوره آموزشی Coursera – اگر به یادگیری ساختارمند علاقه دارید، این دوره از ۳۱ مارس شروع شده و روی ساختارهای داده، ایمنی، هم‌زمانی و پردازش داده تمرکز دارد. همچنین شما را با ابزارهای هوش مصنوعی، محیط‌های ابری و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده‌ای بهینه آشنا می‌کند.
مدتی است که Rust حضور پررنگی در مهندسی داده پیدا کرده است. از Polars که به رقیبی سریع برای pandas تبدیل شده، تا DataFusion که یک موتور سبک SQL است. ابزارهایی مانند Vector.dev، Redpanda Connect، Meilisearch، Cube و Tauri نیز در حوزه‌های خود بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند.
اخیراً شرکت RisingWave اعلام کرد که استفاده از Iceberg-Rust تا ۱۰ برابر هزینه‌های فشرده‌سازی و مدیریت LakeHouse را بهبود داده و عملکردی سریعتر از Spark ارائه داده است.
اگر درباره Rust و مهندسی داده جستجو کنید، به مقالات زیادی برمی‌خورید :
🔹 Will Rust Take over Data Engineering? 🦀
🔹 Why Rust is taking the data engineering world by storm
🔹 Rust and Data Engineering: why it makes sense in 2024
🔹 Behind the Rust Hype: What Every Data Engineer Needs to Know
🔹 Building Strong Foundations: Using Rust for Data Engineering
🔹 Love and Hate to Rust – Two Years' Journey of a Data Engineer
🔹 Rust for Big Data and Parallel Processing Applications
🔹 Data Engineering in Rust
📊 چرا Rust این قدر محبوب شده است؟
📌 کارایی بالا – انتزاع‌های بدون هزینه و مدیریت حافظه قوی، پردازش داده‌ها را بهینه می‌کند.
📌 ایمنی حافظه – بررسی‌های سخت‌گیرانه زمان کامپایل، از بروز خطاهای رایج جلوگیری می‌کند.
📌 اکوسیستم در حال رشد – ابزارهایی مانند Polars، DataFusion و Iceberg-Rust در حال گسترش هستند.
📌 قابلیت همکاری – امکان تعامل با سایر زبان‌ها و سیستم‌ها، Rust را به گزینه‌ای مناسب در معماری‌های مهندسی داده تبدیل کرده است.
طبق نظرسنجی StackOverflow 2024، زبان Rust با ۸۳٪ محبوبیت همچنان عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی را در اختیار دارد! 🎖
🆚 آیا Rust جایگزین Python خواهد شد؟
✅ در حوزه پردازش داده، Python همچنان یک انتخاب اصلی است، اما در بخش‌هایی که کارایی و سرعت حیاتی است، ابزارهای مبتنی بر Rust در حال گسترش و محبوبیت هستند. بنابراین به عنوان یک مهندس داده، تا چند سال آینده آشنایی با این زبان به نظرم یکی از ضروریات خواهد بود.
📚 آیا به‌عنوان یک مهندس داده علاقه‌مند هستید که Rust را شروع کنید؟
سه مسیر پیشنهادی برای یادگیری Rust
1️⃣ بخش Rust By Example از مستندات رسمی Rust – این منبع آموزشی با ارائه مثال‌های عملی و همراه با جزئیات کافی، شما را با مفاهیم اصلی Rust آشنا می‌کند.
2️⃣ کتابخانه آموزشی Rustlings – اگر به یادگیری سریع و چالشی علاقه‌مند هستید، Rustlings گزینه‌ای عالی است. خود من با کتابخانه آموزشی شروع کردم . این پروژه شامل حدود ۱۰۰ تمرین عملی است که شما باید هر فایل را تکمیل کرده و خطاهای آن را برطرف کنید. حالت چالشی و تعاملی این روش، یادگیری را جذاب‌تر می‌کند!
- ابتدا Rust را در WSL نصب کنید.
- سپس Rustlings را اجرا کنید و پیشرفت خود را بررسی کنید.
در یک ترمینال، تمرین‌ها را اصلاح کرده و با rustc کامپایل کنید تا از درستی کار خود مطمئن شوید.
3️⃣ دوره آموزشی Coursera – اگر به یادگیری ساختارمند علاقه دارید، این دوره از ۳۱ مارس شروع شده و روی ساختارهای داده، ایمنی، هم‌زمانی و پردازش داده تمرکز دارد. همچنین شما را با ابزارهای هوش مصنوعی، محیط‌های ابری و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده‌ای بهینه آشنا می‌کند.
👍7👌5
Forwarded from عکس نگار
🔴 بحران پنهان مهندسی داده: چرا کمبود متخصصان این حوزه زنگ خطر بزرگی است؟
📌 این مطلب ترجمه‌ای است از مقاله Shashwath Shenoy در مدیوم با عنوان: 🔗 The Data Engineering Talent Crisis No One Is Talking About!
🚀 مهندسی داده؛ ستون فقرات تحول دیجیتال که در حال نادیده گرفته شدن است
💾 در دنیای فناوری، داده حکم طلا را دارد. شرکت‌ها میلیاردها دلار برای پلتفرم‌های داده، پردازش‌های بلادرنگ و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری میکنند.
⚠️ اما یک چالش بزرگ در حال شکل‌گیری است:
📈 تقاضا برای مهندسان داده سر به فلک کشیده است، اما عرضه‌ی نیروی متخصص همچنان محدود باقی مانده است.
🤔 چرا تمرکز بیش از حد روی علم داده، مشکل‌ساز شد؟
🔍 سال‌ها، شرکت‌ها اولویت خود را روی استخدام دانشمندان داده گذاشتند و تصور کردند که این افراد موتور محرک نوآوری خواهند بود.
❌ اما مشکل کجاست؟
💡 بدون زیرساخت مناسب و خطوط پردازش داده‌ی بهینه، دانشمندان داده کارایی لازم را ندارند!
📉 داده‌های بی‌کیفیت، عملکرد ضعیف کوئری‌ها و نبود زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر، باعث شکست بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیلی شده است.
🏢 چرا استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط از رقابت برای جذب مهندسان داده بازمانده‌اند؟
💰 یکی دیگر از دلایل این بحران، جذب گسترده‌ی مهندسان داده توسط غول‌های فناوری مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت با پرداخت حقوق‌های نجومی است.
🔹 بسیاری از استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط ماه‌ها به دنبال استخدام متخصصان مناسب می‌گردند اما موفق نمی‌شوند.
🔹 مهندسان داده‌ای که در شرکت‌های کوچک‌تر استخدام میشوند، ناچارند چندین نقش را همزمان ایفا کنند: معمار داده، مهندس زیرساخت و حتی مسئول DevOps، که این فشار کاری منجر به فرسودگی شغلی و نرخ بالای استعفا می‌شود.
🧠 هوش مصنوعی جایگزین مهندسان داده خواهد شد؟ 🤖 یک باور اشتباه!
⚡️ با پیشرفت ابزارهای ETL خودکار و پلتفرم‌های هوشمند پردازش داده، برخی تصور میکنند که مهندسی داده به‌زودی کاملاً خودکار خواهد شد.
🚫 اما این یک باور اشتباه و خطرناک است.
✅ هوش مصنوعی میتواند سرعت و بهره‌وری را افزایش دهد، اما قادر به طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر و رفع مشکلات پیچیده‌ی داده نیست.
✅ با گسترش یادگیری ماشین و پردازش‌های هوش مصنوعی، نیاز به مهندسان داده بیشتر از قبل خواهد شد.
🔧 چگونه می‌توان این بحران را حل کرد؟
🔄 برای جلوگیری از گسترش این بحران، شرکت‌ها باید رویکرد خود را تغییر دهند:
✔️ به‌جای رقابت بر سر تعداد محدودی از متخصصان، نیروهای موجود را آموزش دهند
🎓 بسیاری از برنامه‌نویسان، مهندسان نرم‌افزار و مدیران پایگاه داده می‌توانند با آموزش مناسب، به مهندسان داده‌ی توانمند تبدیل شوند.
✔️ دانشگاه‌ها و بوت‌کمپ‌ها باید دوره‌های عملی مهندسی داده ارائه دهند
📚 مهارت‌هایی مانند اسپارک، ایرفلو، کوبرنتیز و معماری‌های ابری باید بخش کلیدی آموزش‌های مهندسی داده باشند.
✔️ شرکت‌ها باید بر روی نگهداشت نیروی انسانی تمرکز کنند
🏆 سازمان‌هایی که روی ایجاد تیم‌های قدرتمند مهندسی داده سرمایه‌گذاری کنند یک مزیت رقابتی پایدار خواهند داشت.
📸 عکس از Unsplash🔗
📌 این مطلب ترجمه‌ای است از مقاله Shashwath Shenoy در مدیوم با عنوان: 🔗 The Data Engineering Talent Crisis No One Is Talking About!
🚀 مهندسی داده؛ ستون فقرات تحول دیجیتال که در حال نادیده گرفته شدن است
💾 در دنیای فناوری، داده حکم طلا را دارد. شرکت‌ها میلیاردها دلار برای پلتفرم‌های داده، پردازش‌های بلادرنگ و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری میکنند.
⚠️ اما یک چالش بزرگ در حال شکل‌گیری است:
ما به تعداد کافی مهندس داده‌ی متخصص نداریم!
📈 تقاضا برای مهندسان داده سر به فلک کشیده است، اما عرضه‌ی نیروی متخصص همچنان محدود باقی مانده است.
🤔 چرا تمرکز بیش از حد روی علم داده، مشکل‌ساز شد؟
🔍 سال‌ها، شرکت‌ها اولویت خود را روی استخدام دانشمندان داده گذاشتند و تصور کردند که این افراد موتور محرک نوآوری خواهند بود.
❌ اما مشکل کجاست؟
💡 بدون زیرساخت مناسب و خطوط پردازش داده‌ی بهینه، دانشمندان داده کارایی لازم را ندارند!
📉 داده‌های بی‌کیفیت، عملکرد ضعیف کوئری‌ها و نبود زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر، باعث شکست بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیلی شده است.
🆘 حتی اکنون، آگهی‌های شغلی برای مهندسان داده از دانشمندان داده پیشی گرفته است، اما دانشگاه‌ها همچنان روی علم داده تمرکز دارند و دوره‌های آموزشی فقط سطحی‌ترین مباحث مهندسی داده را پوشش می‌دهند.
🏢 چرا استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط از رقابت برای جذب مهندسان داده بازمانده‌اند؟
💰 یکی دیگر از دلایل این بحران، جذب گسترده‌ی مهندسان داده توسط غول‌های فناوری مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت با پرداخت حقوق‌های نجومی است.
🔹 بسیاری از استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط ماه‌ها به دنبال استخدام متخصصان مناسب می‌گردند اما موفق نمی‌شوند.
🔹 مهندسان داده‌ای که در شرکت‌های کوچک‌تر استخدام میشوند، ناچارند چندین نقش را همزمان ایفا کنند: معمار داده، مهندس زیرساخت و حتی مسئول DevOps، که این فشار کاری منجر به فرسودگی شغلی و نرخ بالای استعفا می‌شود.
🧠 هوش مصنوعی جایگزین مهندسان داده خواهد شد؟ 🤖 یک باور اشتباه!
⚡️ با پیشرفت ابزارهای ETL خودکار و پلتفرم‌های هوشمند پردازش داده، برخی تصور میکنند که مهندسی داده به‌زودی کاملاً خودکار خواهد شد.
🚫 اما این یک باور اشتباه و خطرناک است.
✅ هوش مصنوعی میتواند سرعت و بهره‌وری را افزایش دهد، اما قادر به طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر و رفع مشکلات پیچیده‌ی داده نیست.
✅ با گسترش یادگیری ماشین و پردازش‌های هوش مصنوعی، نیاز به مهندسان داده بیشتر از قبل خواهد شد.
🔧 چگونه می‌توان این بحران را حل کرد؟
🔄 برای جلوگیری از گسترش این بحران، شرکت‌ها باید رویکرد خود را تغییر دهند:
✔️ به‌جای رقابت بر سر تعداد محدودی از متخصصان، نیروهای موجود را آموزش دهند
🎓 بسیاری از برنامه‌نویسان، مهندسان نرم‌افزار و مدیران پایگاه داده می‌توانند با آموزش مناسب، به مهندسان داده‌ی توانمند تبدیل شوند.
✔️ دانشگاه‌ها و بوت‌کمپ‌ها باید دوره‌های عملی مهندسی داده ارائه دهند
📚 مهارت‌هایی مانند اسپارک، ایرفلو، کوبرنتیز و معماری‌های ابری باید بخش کلیدی آموزش‌های مهندسی داده باشند.
✔️ شرکت‌ها باید بر روی نگهداشت نیروی انسانی تمرکز کنند
🏆 سازمان‌هایی که روی ایجاد تیم‌های قدرتمند مهندسی داده سرمایه‌گذاری کنند یک مزیت رقابتی پایدار خواهند داشت.
📸 عکس از Unsplash🔗
👍6
Forwarded from عکس نگار
تحول معماری داده: از Data 1.0 تا Data 3.0
شرکت سرمایه گذاری خطر پذیر BVP اخیرا یک گزارش با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر Lakehouse» منتشر کرده است که نکات اصلی آنرا در این نوشتار با هم مرور می‌کنیم (https://lnkd.in/gFFwjBDg).
توضیح اینکه Bessemer Venture Partners (BVP) یک شرکت سرمایه‌گذاری خطرپذیر با بیش از یک قرن سابقه است که بر روی استارتاپ‌های نوآور در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، محاسبات ابری، فین‌تک و امنیت سایبری سرمایه‌گذاری می‌کند. این شرکت در رشد برندهای بزرگی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks نقش داشته و با تمرکز بر فناوری‌های پیشرفته، به کارآفرینان کمک می‌کند تا کسب‌وکارهای تحول‌آفرین ایجاد کنند. بنابراین گزارشی که این شرکت منتشر کرده است میتواند حائز اهمیت و حاوی نکات ارزشمندی باشد. این نوشتار، خلاصه ای از گزارش فوق است.
🔎 مقدمه: چرا Data 3.0 مهم است؟
🛠دوره اول - Data 1.0: پایگاه‌های داده و انبارهای اطلاعاتی
📅 دوره: ۱۹۷۰ تا ۲۰۰۰
🔹 ویژگی: پردازش متمرکز داده‌های ساختاریافته
🔹 ابزارها: RDBMS (Oracle, MySQL, SQL Server)، انبار داده
❌ محدودیت: عدم پشتیبانی از داده‌های غیرساختاریافته، هزینه بالا
در این دوران، شرکت‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند Oracle, MySQL, SQL Server برای مدیریت اطلاعات استفاده می‌کردند. با ظهور انبار داده (Data Warehouse)، سازمان‌ها توانستند داده‌های عملیاتی را برای گزارش‌گیری و تحلیل‌های BI بهینه کنند.
🌊 دوره دوم - Data 2.0: کلان‌داده و دریاچه‌های داده
📅 دوره: از ۲۰۱۰ به بعد
🔹 ویژگی: ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم و متنوع
🔹 ابزارها: Hadoop، Spark، Data Lake
✅ مزایا: پشتیبانی از انواع داده‌ها، پردازش موازی
❌ چالش: کیفیت پایین داده (Data Swamp)، پیچیدگی بالا
در این دوره، شرکت‌ها سعی کردند حجم عظیمی از داده‌های خام را بدون پردازش اولیه ذخیره کنند و بعداً برای تحلیل‌های مختلف از آن استفاده کنند. اما نبود استانداردهای کیفیت داده باعث شد بسیاری از پروژه‌های Data Lake با شکست مواجه شوند.
🚀 دوره سوم - Data 3.0: ترکیب بهترین‌های گذشته با فناوری‌های جدید
🔹 دوره زمانی: از ۲۰۲۰ به بعد
🔹 ویژگی اصلی: یکپارچگی، هوشمندی و انعطاف‌پذیری
🔹 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، AI-powered Pipelines، پردازش لحظه‌ای
🔹 Data 3.0 چه چیزی را حل می‌کند؟
✅ Lakehouse ترکیب قدرت انبار داده (DW) و دریاچه داده (DL) را ارائه میدهد.
✅ پردازش داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته بدون نیاز به انتقال بین سیستم‌های مختلف.
✅ استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازی پردازش داده‌ها.
✅ پشتیبانی از فرمت‌های مدرن مانند Delta Lake، Iceberg و Hudi برای ذخیره و مدیریت داده.
✅ معماری‌های Cloud-Native و Serverless باعث کاهش هزینه‌های پردازشی شده‌اند.
🎯 مهم‌ترین فناوری‌ها و مفاهیم در Data 3.0
1️⃣ Lakehouse:
مدلی که ساختار داده‌های Data Warehouse را با انعطاف‌پذیری Data Lake ترکیب می‌کند.
2️⃣ Data Mesh:
مدلی که مالکیت داده‌ها را بین تیم‌های مختلف توزیع می‌کند تا به جای یک تیم مرکزی، هر تیم مسئولیت داده‌های خود را داشته باشد.
3️⃣ Metadata & Data Governance:
مدیریت متادیتا و کیفیت داده اهمیت بیشتری پیدا کرده است.
4️⃣ AutoML & AI-driven Pipelines:
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فرآیندهای ETL را بهینه میکنند.
5️⃣ Real-time & Streaming Analytics:
تحلیل‌های لحظه‌ای (مانند Apache Flink) به جای پردازش‌های دسته‌ای.
6️⃣ New Data Formats (Delta/Iceberg/Hudi)
🔮 آینده Data 3.0: به کجا می‌رویم؟
💡 در آینده، معماری‌های داده‌ای بیشتر خودکار، توزیع‌شده و هوشمند خواهند شد. تیم‌های مهندسی داده دیگر مجبور به مدیریت زیرساخت‌های پیچیده نخواهند بود، بلکه تمرکز بیشتری روی ارزش‌آفرینی از داده‌ها خواهند داشت.
شرکت سرمایه گذاری خطر پذیر BVP اخیرا یک گزارش با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر Lakehouse» منتشر کرده است که نکات اصلی آنرا در این نوشتار با هم مرور می‌کنیم (https://lnkd.in/gFFwjBDg).
توضیح اینکه Bessemer Venture Partners (BVP) یک شرکت سرمایه‌گذاری خطرپذیر با بیش از یک قرن سابقه است که بر روی استارتاپ‌های نوآور در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، محاسبات ابری، فین‌تک و امنیت سایبری سرمایه‌گذاری می‌کند. این شرکت در رشد برندهای بزرگی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks نقش داشته و با تمرکز بر فناوری‌های پیشرفته، به کارآفرینان کمک می‌کند تا کسب‌وکارهای تحول‌آفرین ایجاد کنند. بنابراین گزارشی که این شرکت منتشر کرده است میتواند حائز اهمیت و حاوی نکات ارزشمندی باشد. این نوشتار، خلاصه ای از گزارش فوق است.
🔎 مقدمه: چرا Data 3.0 مهم است؟
مدیریت و پردازش داده‌ها از گذشته تا کنون چندین مرحله تحول را پشت سر گذاشته است. هر نسل از فناوری‌های داده‌ای مشکلات نسل قبل را برطرف کرده و امکانات جدیدی را برای تحلیل، ذخیره‌سازی و استفاده از داده‌ها فراهم کرده است. اکنون در آستانه ورود به نسل سوم مدیریت داده، یعنی Data 3.0 هستیم. اما قبل از آن، بیایید نگاهی به دو نسل قبلی بیندازیم.
🛠دوره اول - Data 1.0: پایگاه‌های داده و انبارهای اطلاعاتی
📅 دوره: ۱۹۷۰ تا ۲۰۰۰
🔹 ویژگی: پردازش متمرکز داده‌های ساختاریافته
🔹 ابزارها: RDBMS (Oracle, MySQL, SQL Server)، انبار داده
❌ محدودیت: عدم پشتیبانی از داده‌های غیرساختاریافته، هزینه بالا
در این دوران، شرکت‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند Oracle, MySQL, SQL Server برای مدیریت اطلاعات استفاده می‌کردند. با ظهور انبار داده (Data Warehouse)، سازمان‌ها توانستند داده‌های عملیاتی را برای گزارش‌گیری و تحلیل‌های BI بهینه کنند.
🌊 دوره دوم - Data 2.0: کلان‌داده و دریاچه‌های داده
📅 دوره: از ۲۰۱۰ به بعد
🔹 ویژگی: ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم و متنوع
🔹 ابزارها: Hadoop، Spark، Data Lake
✅ مزایا: پشتیبانی از انواع داده‌ها، پردازش موازی
❌ چالش: کیفیت پایین داده (Data Swamp)، پیچیدگی بالا
در این دوره، شرکت‌ها سعی کردند حجم عظیمی از داده‌های خام را بدون پردازش اولیه ذخیره کنند و بعداً برای تحلیل‌های مختلف از آن استفاده کنند. اما نبود استانداردهای کیفیت داده باعث شد بسیاری از پروژه‌های Data Lake با شکست مواجه شوند.
🚀 دوره سوم - Data 3.0: ترکیب بهترین‌های گذشته با فناوری‌های جدید
🔹 دوره زمانی: از ۲۰۲۰ به بعد
🔹 ویژگی اصلی: یکپارچگی، هوشمندی و انعطاف‌پذیری
🔹 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، AI-powered Pipelines، پردازش لحظه‌ای
🔹 Data 3.0 چه چیزی را حل می‌کند؟
✅ Lakehouse ترکیب قدرت انبار داده (DW) و دریاچه داده (DL) را ارائه میدهد.
✅ پردازش داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته بدون نیاز به انتقال بین سیستم‌های مختلف.
✅ استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازی پردازش داده‌ها.
✅ پشتیبانی از فرمت‌های مدرن مانند Delta Lake، Iceberg و Hudi برای ذخیره و مدیریت داده.
✅ معماری‌های Cloud-Native و Serverless باعث کاهش هزینه‌های پردازشی شده‌اند.
🎯 مهم‌ترین فناوری‌ها و مفاهیم در Data 3.0
1️⃣ Lakehouse:
مدلی که ساختار داده‌های Data Warehouse را با انعطاف‌پذیری Data Lake ترکیب می‌کند.
2️⃣ Data Mesh:
مدلی که مالکیت داده‌ها را بین تیم‌های مختلف توزیع می‌کند تا به جای یک تیم مرکزی، هر تیم مسئولیت داده‌های خود را داشته باشد.
3️⃣ Metadata & Data Governance:
مدیریت متادیتا و کیفیت داده اهمیت بیشتری پیدا کرده است.
4️⃣ AutoML & AI-driven Pipelines:
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فرآیندهای ETL را بهینه میکنند.
5️⃣ Real-time & Streaming Analytics:
تحلیل‌های لحظه‌ای (مانند Apache Flink) به جای پردازش‌های دسته‌ای.
6️⃣ New Data Formats (Delta/Iceberg/Hudi)
🔮 آینده Data 3.0: به کجا می‌رویم؟
💡 در آینده، معماری‌های داده‌ای بیشتر خودکار، توزیع‌شده و هوشمند خواهند شد. تیم‌های مهندسی داده دیگر مجبور به مدیریت زیرساخت‌های پیچیده نخواهند بود، بلکه تمرکز بیشتری روی ارزش‌آفرینی از داده‌ها خواهند داشت.
👍6