معرفی DuckLake: ساده‌سازی Lakehouse با قدرت SQL
🔍 فرض کنید می‌خواهیم رفتار کاربران روی یک فروشگاه آنلاین را تحلیل کنیم. آمار کلی مثل نرخ کلیک، نرخ تبدیل و زمان حضور را در پایگاه‌داده ذخیره می‌کنیم — اما داده‌های ریز و حجیم مثل تک‌تک کلیک‌های کاربران روی محصولات را به صورت خام ذخیره می‌کنیم، بدون اینکه دیتابیس‌های عملیاتی را سنگین کنیم. این داده‌های خام به شکلی بهینه ذخیره می‌شوند که هر زمان نیاز داشتیم بتوانیم روی آنها کوئری اجرا کنیم و تحلیل عمیق‌تری داشته باشیم.
🧠 این همان فلسفه‌ی #Lakehouse است:
ترکیب بهترین ویژگی‌های Data Lake (انعطاف و مقیاس‌پذیری) و Data #Warehouse (ساختارمندی و قابلیت تحلیل)
اما واقعیت این است که #Lakehouse ها در عمل با پیچیدگی‌هایی همراه هستند:
برای هر جدول، باید اطلاعاتی مانند schema، نسخه‌ها، تغییرات، پارتیشن‌بندی و ... در فراداده‌ها نگه داشته شود. این یعنی نیاز به سیستم‌های اضافی کاتالوگ‌ها، متادیتا‌ها و گاهی سرویسهای اضافی برای مدیریت نسخه‌ها
📢 امروز #DuckDB با معرفی #DuckLake، پاسخی جسورانه و منطقی به این سوال داده است.
✅ اما سوال اصلی : DuckLake چیست؟
استاندارد DuckLake یک فرمت Open Table جدید برای معماری Lakehouse است که:
داده‌ها را در قالب‌های باز مانند Parquet در Blob Storage ذخیره می‌کند؛
اما تمام فراداده‌ها (metadata)، snapshotها، schemaها و آمار را در یک پایگاه داده SQL ساده (مثل PostgreSQL یا خود DuckDB) مدیریت می‌کند.
🔍 چرا DuckLake یک تغییر بنیادین است؟
1. سادگی واقعی
برخلاف Iceberg و Delta که برای یک append ساده، باید چندین فایل JSON و Avro ایجاد یا به‌روز کرد، در DuckLake همه چیز فقط چند query ساده SQL است.
نیازی به لایه‌ی اضافه‌ی catalog server یا فایل‌های اضافی نیست. فقط یک دیتابیس و فایل‌های Parquet.
2. مدیریت تراکنش‌پذیر (ACID) واقعی
تغییرات در جدول‌ها، snapshotها و آمار ستون‌ها در یک تراکنش واحد SQL انجام می‌شود. این یعنی:
📌atomic commitها؛
📌پشتیبانی از تغییرات پیچیده و multi-table؛
📌 بدون ترس از ناسازگاری فایل‌ها در blob storage.
3. سازگاری، مقیاس‌پذیری و سرعت
می‌توانید DuckLake را با DuckDB روی لپ‌تاپ اجرا کنید یا با PostgreSQL روی کلاود.
برخلاف ساختارهای فایل‌محور، پردازش‌ها سریع‌تر، قابل کش‌شدن و قابل مشاهده‌اند.
محدود به هیچ vendor خاصی نیستید؛ جابه‌جایی آسان است.
🏗 یک نگاه به معماری DuckLake:
📁 داده‌ها → Parquet روی S3 یا هر blob store
📚 فراداده → SQL Tables روی DuckDB/PostgreSQL/...
🔁 عملیات → فقط SQL transactions ساده با DuckDB
🧠 چرا مهم است؟
در حالی که بسیاری از معماری‌های داده در مسیر «Lakehouse» پیچیدگی‌های جدیدی اضافه می‌کنند، DuckLake مسیر را به عقب برمی‌گرداند و از یک حقیقت ساده دفاع می‌کند:
وقتی که به هر حال از یک دیتابیس استفاده می‌کنیم، چرا بقیه‌ی بخش‌ها را هم در همان قالب SQL مدیریت نکنیم؟
📌 نتیجه‌گیری
استاندارد DuckLake نه فقط یک فرمت جدید، بلکه بازاندیشی دوباره‌ای است در طراحی Lakehouse — مبتنی بر اصل «سادگی، مقیاس‌پذیری، سرعت». اگر به دنبال آینده‌ای پایدارتر، قابل نگهداری‌تر و بدون vendor lock-in برای lakehouse هستید، DuckLake را جدی بگیرید.
📎 مطالعه‌ی کامل مقاله: https://duckdb.org/2025/05/27/ducklake.html
#DuckDB #DuckLake #DataEngineering #Lakehouse #OpenFormats #SQL #Parquet #PostgreSQL
🔍 فرض کنید می‌خواهیم رفتار کاربران روی یک فروشگاه آنلاین را تحلیل کنیم. آمار کلی مثل نرخ کلیک، نرخ تبدیل و زمان حضور را در پایگاه‌داده ذخیره می‌کنیم — اما داده‌های ریز و حجیم مثل تک‌تک کلیک‌های کاربران روی محصولات را به صورت خام ذخیره می‌کنیم، بدون اینکه دیتابیس‌های عملیاتی را سنگین کنیم. این داده‌های خام به شکلی بهینه ذخیره می‌شوند که هر زمان نیاز داشتیم بتوانیم روی آنها کوئری اجرا کنیم و تحلیل عمیق‌تری داشته باشیم.
🧠 این همان فلسفه‌ی #Lakehouse است:
ترکیب بهترین ویژگی‌های Data Lake (انعطاف و مقیاس‌پذیری) و Data #Warehouse (ساختارمندی و قابلیت تحلیل)
اما واقعیت این است که #Lakehouse ها در عمل با پیچیدگی‌هایی همراه هستند:
برای هر جدول، باید اطلاعاتی مانند schema، نسخه‌ها، تغییرات، پارتیشن‌بندی و ... در فراداده‌ها نگه داشته شود. این یعنی نیاز به سیستم‌های اضافی کاتالوگ‌ها، متادیتا‌ها و گاهی سرویسهای اضافی برای مدیریت نسخه‌ها
اما : چرا وقتی به هر حال به یک دیتابیس نیاز داریم (برای کاتالوگ)، از ابتدا همه چیز را در SQL مدیریت نکنیم؟
📢 امروز #DuckDB با معرفی #DuckLake، پاسخی جسورانه و منطقی به این سوال داده است.
✅ اما سوال اصلی : DuckLake چیست؟
استاندارد DuckLake یک فرمت Open Table جدید برای معماری Lakehouse است که:
داده‌ها را در قالب‌های باز مانند Parquet در Blob Storage ذخیره می‌کند؛
اما تمام فراداده‌ها (metadata)، snapshotها، schemaها و آمار را در یک پایگاه داده SQL ساده (مثل PostgreSQL یا خود DuckDB) مدیریت می‌کند.
🔍 چرا DuckLake یک تغییر بنیادین است؟
1. سادگی واقعی
برخلاف Iceberg و Delta که برای یک append ساده، باید چندین فایل JSON و Avro ایجاد یا به‌روز کرد، در DuckLake همه چیز فقط چند query ساده SQL است.
نیازی به لایه‌ی اضافه‌ی catalog server یا فایل‌های اضافی نیست. فقط یک دیتابیس و فایل‌های Parquet.
2. مدیریت تراکنش‌پذیر (ACID) واقعی
تغییرات در جدول‌ها، snapshotها و آمار ستون‌ها در یک تراکنش واحد SQL انجام می‌شود. این یعنی:
📌atomic commitها؛
📌پشتیبانی از تغییرات پیچیده و multi-table؛
📌 بدون ترس از ناسازگاری فایل‌ها در blob storage.
3. سازگاری، مقیاس‌پذیری و سرعت
می‌توانید DuckLake را با DuckDB روی لپ‌تاپ اجرا کنید یا با PostgreSQL روی کلاود.
برخلاف ساختارهای فایل‌محور، پردازش‌ها سریع‌تر، قابل کش‌شدن و قابل مشاهده‌اند.
محدود به هیچ vendor خاصی نیستید؛ جابه‌جایی آسان است.
🏗 یک نگاه به معماری DuckLake:
📁 داده‌ها → Parquet روی S3 یا هر blob store
📚 فراداده → SQL Tables روی DuckDB/PostgreSQL/...
🔁 عملیات → فقط SQL transactions ساده با DuckDB
🧠 چرا مهم است؟
در حالی که بسیاری از معماری‌های داده در مسیر «Lakehouse» پیچیدگی‌های جدیدی اضافه می‌کنند، DuckLake مسیر را به عقب برمی‌گرداند و از یک حقیقت ساده دفاع می‌کند:
وقتی که به هر حال از یک دیتابیس استفاده می‌کنیم، چرا بقیه‌ی بخش‌ها را هم در همان قالب SQL مدیریت نکنیم؟
📌 نتیجه‌گیری
استاندارد DuckLake نه فقط یک فرمت جدید، بلکه بازاندیشی دوباره‌ای است در طراحی Lakehouse — مبتنی بر اصل «سادگی، مقیاس‌پذیری، سرعت». اگر به دنبال آینده‌ای پایدارتر، قابل نگهداری‌تر و بدون vendor lock-in برای lakehouse هستید، DuckLake را جدی بگیرید.
📎 مطالعه‌ی کامل مقاله: https://duckdb.org/2025/05/27/ducklake.html
#DuckDB #DuckLake #DataEngineering #Lakehouse #OpenFormats #SQL #Parquet #PostgreSQL
❤4👍1👌1
پستگرس در عصر هوش مصنوعی: از انتخاب استارتاپ‌ها تا تمرکز غول‌های فناوری
🔹 📣 خبر داغ: #Snowflake + Crunchy Data = Snowflake Postgres
در کنفرانس Snowflake Summit 2025 اعلام شد:
💼 غول دنیای انباره‌های داده ابری یعنی Snowflake شرکت Crunchy Data رو با ارزش ۲۵۰ میلیون دلار خرید.
🎯 هدف: توسعه یک نسخه سازمانی و تقویت‌شده از #PostgreSQL با تمرکز روی نیازهای AI و بارهای کاری حساس.
این خرید نشان‌دهنده تغییری بزرگ در استراتژی #Snowflake است؛ شرکتی که تا امروز بیشتر با انبار داده اختصاصی‌اش شناخته می‌شد.
🔹 سرمایه‌گذاری‌های بزرگ دیگر:
💰 شرکت #Databricks، یکی از بازیگران اصلی حوزه #Lakehouse، استارتاپ #Neon رو با حدود ۱ میلیارد دلار خرید.
🌱 ابزار محبوب #Supabase، محبوب‌ترین پلتفرم متن‌باز #PostgreSQL، در سری D مبلغ ۲۰۰ میلیون دلار جذب کرد (ارزش‌گذاری: ۲ میلیارد دلار).
📌 این‌ها نشون می‌دهند که #PostgreSQL از یک دیتابیس محبوب برای پروژه‌های کوچک، به زیرساخت اصلی پلتفرم‌های داده نسل بعدی تبدیل شده.
🔹 چرا PostgreSQL این‌قدر مهم شده؟
✅ انعطاف‌پذیر و چندمنظوره: از SQL استاندارد تا JSON و جستجوی متنی
✅ قابل توسعه: اکستنشن‌هایی مثل pgvector برای داده‌های برداری (AI/LLM)
✅ مقیاس‌پذیر: ابزارهایی مثل Citus و TimescaleDBبرای بارهای سنگین
✅ امن و متن‌باز: بدون vendor lock-in، با اکوسیستم غنی
📈 در دو سال اخیر:
🔹چندین افزونه برای جستجوی برداری
🔹ابزارهای اتصال PostgreSQL به LLMها
🔹و حتی ساخت لِیک‌هوس با PostgreSQL
منتشر شده‌اند. این یعنی PostgreSQL آماده‌ی دنیای AI-first است.
اما یک نکته مهم دیگر وجود دارد :
🔹 از MVP تا Enterprise: مسیری طبیعی برای استارتاپ‌ها
بیشتر استارتاپ‌ها با PostgreSQL شروع می‌کنن چون:
👶 سریع، ساده، بدون هزینه لایسنس
🧪 ابزارهای کامل توسعه و تست
📚 مستندات و جامعه فعال
اما با رشد محصول و پیچیده‌تر شدن نیازها، معمولاً به نسخه‌های Managed و Enterprise مهاجرت می‌کنن:
☁️ Azure Database for PostgreSQL
🧱 Crunchy Bridge
🏢 EDB Postgres Advanced
این پیوستگی از مرحله ایده تا سطح سازمانی یکی از مزیت‌های نادر PostgreSQL در بازار امروز است و همین موضوع، توجیه کننده این خریدهای بزرگ در چند ماه اخیر و سرمایه گذاری بر روی پستگرس است.
البته امیدواریم با این اتفاق، نسخه بعدی پستگرس، بسیار حرفه ای و کامل تر شده باشند.
🎯 جمع‌بندی:
پستگرس حالا دیگر فقط "پایگاه‌داده موردعلاقه دولوپرها" نیست. بلکه تبدیل شده به زبان مشترک زیرساخت‌های داده در عصر AI — از گاراژ استارتاپ‌ها تا دیتاسنتر غول‌ها.
#PostgreSQL #AI #DataInfra #DataEngineering #pgvector #StartupTools #EnterpriseTech #Snowflake #Databricks #Supabase #OpenSource #PostgresAI #DatabaseTrends #Lakehouse #MLOps
در نیمه اول ۲۰۲۵، #PostgreSQL بار دیگر نشان داد که فقط یک پایگاه‌داده نیست؛ بلکه قلب تپنده‌ی تحول در زیرساخت‌های داده و هوش مصنوعی است. خبرهای مهم، سرمایه‌گذاری‌های سنگین، و توسعه سریع اکوسیستمش، گویای یک واقعیت جدید هستند:
🧠 #پستگرس حالا یکی از بازیگران اصلی در عصر AI است.
🔹 📣 خبر داغ: #Snowflake + Crunchy Data = Snowflake Postgres
در کنفرانس Snowflake Summit 2025 اعلام شد:
💼 غول دنیای انباره‌های داده ابری یعنی Snowflake شرکت Crunchy Data رو با ارزش ۲۵۰ میلیون دلار خرید.
🎯 هدف: توسعه یک نسخه سازمانی و تقویت‌شده از #PostgreSQL با تمرکز روی نیازهای AI و بارهای کاری حساس.
این خرید نشان‌دهنده تغییری بزرگ در استراتژی #Snowflake است؛ شرکتی که تا امروز بیشتر با انبار داده اختصاصی‌اش شناخته می‌شد.
🔹 سرمایه‌گذاری‌های بزرگ دیگر:
💰 شرکت #Databricks، یکی از بازیگران اصلی حوزه #Lakehouse، استارتاپ #Neon رو با حدود ۱ میلیارد دلار خرید.
🌱 ابزار محبوب #Supabase، محبوب‌ترین پلتفرم متن‌باز #PostgreSQL، در سری D مبلغ ۲۰۰ میلیون دلار جذب کرد (ارزش‌گذاری: ۲ میلیارد دلار).
📌 این‌ها نشون می‌دهند که #PostgreSQL از یک دیتابیس محبوب برای پروژه‌های کوچک، به زیرساخت اصلی پلتفرم‌های داده نسل بعدی تبدیل شده.
🔹 چرا PostgreSQL این‌قدر مهم شده؟
✅ انعطاف‌پذیر و چندمنظوره: از SQL استاندارد تا JSON و جستجوی متنی
✅ قابل توسعه: اکستنشن‌هایی مثل pgvector برای داده‌های برداری (AI/LLM)
✅ مقیاس‌پذیر: ابزارهایی مثل Citus و TimescaleDBبرای بارهای سنگین
✅ امن و متن‌باز: بدون vendor lock-in، با اکوسیستم غنی
📈 در دو سال اخیر:
🔹چندین افزونه برای جستجوی برداری
🔹ابزارهای اتصال PostgreSQL به LLMها
🔹و حتی ساخت لِیک‌هوس با PostgreSQL
منتشر شده‌اند. این یعنی PostgreSQL آماده‌ی دنیای AI-first است.
اما یک نکته مهم دیگر وجود دارد :
🔹 از MVP تا Enterprise: مسیری طبیعی برای استارتاپ‌ها
بیشتر استارتاپ‌ها با PostgreSQL شروع می‌کنن چون:
👶 سریع، ساده، بدون هزینه لایسنس
🧪 ابزارهای کامل توسعه و تست
📚 مستندات و جامعه فعال
اما با رشد محصول و پیچیده‌تر شدن نیازها، معمولاً به نسخه‌های Managed و Enterprise مهاجرت می‌کنن:
☁️ Azure Database for PostgreSQL
🧱 Crunchy Bridge
🏢 EDB Postgres Advanced
این پیوستگی از مرحله ایده تا سطح سازمانی یکی از مزیت‌های نادر PostgreSQL در بازار امروز است و همین موضوع، توجیه کننده این خریدهای بزرگ در چند ماه اخیر و سرمایه گذاری بر روی پستگرس است.
البته امیدواریم با این اتفاق، نسخه بعدی پستگرس، بسیار حرفه ای و کامل تر شده باشند.
🎯 جمع‌بندی:
پستگرس حالا دیگر فقط "پایگاه‌داده موردعلاقه دولوپرها" نیست. بلکه تبدیل شده به زبان مشترک زیرساخت‌های داده در عصر AI — از گاراژ استارتاپ‌ها تا دیتاسنتر غول‌ها.
#PostgreSQL #AI #DataInfra #DataEngineering #pgvector #StartupTools #EnterpriseTech #Snowflake #Databricks #Supabase #OpenSource #PostgresAI #DatabaseTrends #Lakehouse #MLOps
👍6
آینده مهندسی داده از نگاه نتفلیکس، Airbnb و Databricks 🚀
📌 اوایل خرداد، نتفلیکس در رویداد سالانه‌ی خود یعنی Data Engineering Open Forum 2025، پنلی جذاب با عنوان «آینده مهندسی داده» برگزار کرد که در آن سه متخصص از غول‌های فناوری دیدگاه‌های‌شان را درباره آینده این حوزه به اشتراک گذاشتند.
🔸 Tikica (مدیر پنل – مهندس ارشد نتفلیکس)
🔸 Ryan Blue (هم‌بنیان‌گذار Databricks و سازنده Iceberg)
🔸 Jerry (مهندس ارشد Airbnb)
🔸 Ena (مهندس داده در نتفلیکس)
در این پنل، از مسیرهای شغلی تا چالش‌های امروز و مهارت‌های فردا صحبت شد. خلاصه‌ای از نکات مطرح‌شده را در ادامه می‌خوانید:
🎥 ویدئوی ۲۰ دقیقه‌ای این پنل: https://www.youtube.com/watch?v=VVWjdsuNrwE&ab_channel=NetflixEngineering
🔮 ۱. هوش‌مصنوعی؛ دستیار قدرتمند، نه تهدید
💬 برخلاف تصور رایج، #GenAI شغل مهندس داده را تهدید نمی‌کند، بلکه ابزار توانمندی برای کمک در کارهای پیچیده و تکراری‌ست:
✅ بازنویسی کوئری و کمک در مهاجرت
✅ بهبود مستندسازی و تسهیل پلتفرم
✅ تمرکز بیشتر بر حل مسائل کسب‌وکار
✅ ارتقاء کیفیت کد
🔍 اما این تحولات، نیاز به داده‌ی باکیفیت، مستند و شفاف را دوچندان می‌کند.
⚠️۲. چالش‌های فعلی در #مهندسی_داده
مهندسی داده دیگر فقط ساختن چند جدول و اجرای ETL نیست.
با رشد داده‌ها، ابزارها و انتظارات، چالش‌ها هم رشد کرده‌اند:
🚨 بررسی مشکلات کیفی در داده‌هایی که وارد مدل‌های LLM می‌شوند بسیار سخت‌تر است. برخلاف داشبورد یا A/B تست‌ها، این مدل‌ها شفاف نیستند.
🌐 اتصال بین انباره‌های داده آفلاین، آنلاین و اپلیکیشن‌های واقعی محصول‌محور، باعث شده دیتاپایپ‌لاین‌ها بسیار پیچیده‌تر شوند.
🛡 نگرانی‌های جدیدی درباره‌ی حریم خصوصی، لو رفتن اطلاعات حساس و نحوه‌ی کنترل داده‌های تولیدشده توسط LLMها شکل گرفته است.
🎥 مهاجرت به داده‌های چندرسانه‌ای (متن، تصویر، ویدیو) نیاز به مهارت و ابزارهایی دارد که خیلی از ما هنوز با آنها آشنا نیستیم.
🧠 ۳. مهارت‌های کلیدی برای آینده
پنلیست‌ها تاکید کردند که مسیر موفقیت همچنان از «پایه‌های مهندسی قوی» می‌گذرد:
📌 مدل‌سازی دقیق داده
📌 درک ساختارها
📌 تعهد به کیفیت
اما برای آینده، باید مهارت‌های زیر را نیز توسعه داد:
🔹 پردازش real-time و event-driven
🔹 آشنایی با جستجوی معنایی و vector DBها
🔹 توانایی پردازش داده‌های multimodal
🔹 یادگیری ابزارهای مدرن مانند #DBT، #DuckDB، #PyIceberg و...
🧭 ۴. تشخیص ابزار مفید از ترندهای هیجانی
چطور بین ابزارهای واقعی و ترندهای زودگذر فرق بگذاریم؟
پنل نکات خوبی درباره‌ی انتخاب تکنولوژی مناسب داشت:
✅ آیا این ابزار واقعاً کار ما را ساده‌تر می‌کند؟
✅ فقط نحوه‌ی استفاده‌اش را بلدم یا می‌دانم چرا و چطور کار می‌کند؟
✅ آیا جامعه توسعه‌دهنده و کامیونیتی فعالی دارد؟
✅ آیا به نیاز واقعی بیزینس پاسخ می‌دهد؟
📌 جمع‌بندی:
آینده‌ی مهندسی داده، ترکیبی‌ست از پایه‌های محکم فنی و یادگیری هوشمندانه‌ی ابزارهای جدید.
اگر هوشمند انتخاب کنیم و یاد بگیریم، GenAI حامی ماست، نه جایگزین ما.
#مهندسی_داده #GenAI #LLM #DataEngineering #Netflix #Airbnb #Databricks #DataQuality #AItools #OpenSource #TechTrends #آینده_شغلی
📌 اوایل خرداد، نتفلیکس در رویداد سالانه‌ی خود یعنی Data Engineering Open Forum 2025، پنلی جذاب با عنوان «آینده مهندسی داده» برگزار کرد که در آن سه متخصص از غول‌های فناوری دیدگاه‌های‌شان را درباره آینده این حوزه به اشتراک گذاشتند.
🔸 Tikica (مدیر پنل – مهندس ارشد نتفلیکس)
🔸 Ryan Blue (هم‌بنیان‌گذار Databricks و سازنده Iceberg)
🔸 Jerry (مهندس ارشد Airbnb)
🔸 Ena (مهندس داده در نتفلیکس)
در این پنل، از مسیرهای شغلی تا چالش‌های امروز و مهارت‌های فردا صحبت شد. خلاصه‌ای از نکات مطرح‌شده را در ادامه می‌خوانید:
🎥 ویدئوی ۲۰ دقیقه‌ای این پنل: https://www.youtube.com/watch?v=VVWjdsuNrwE&ab_channel=NetflixEngineering
🔮 ۱. هوش‌مصنوعی؛ دستیار قدرتمند، نه تهدید
💬 برخلاف تصور رایج، #GenAI شغل مهندس داده را تهدید نمی‌کند، بلکه ابزار توانمندی برای کمک در کارهای پیچیده و تکراری‌ست:
✅ بازنویسی کوئری و کمک در مهاجرت
✅ بهبود مستندسازی و تسهیل پلتفرم
✅ تمرکز بیشتر بر حل مسائل کسب‌وکار
✅ ارتقاء کیفیت کد
🔍 اما این تحولات، نیاز به داده‌ی باکیفیت، مستند و شفاف را دوچندان می‌کند.
⚠️۲. چالش‌های فعلی در #مهندسی_داده
مهندسی داده دیگر فقط ساختن چند جدول و اجرای ETL نیست.
با رشد داده‌ها، ابزارها و انتظارات، چالش‌ها هم رشد کرده‌اند:
🚨 بررسی مشکلات کیفی در داده‌هایی که وارد مدل‌های LLM می‌شوند بسیار سخت‌تر است. برخلاف داشبورد یا A/B تست‌ها، این مدل‌ها شفاف نیستند.
🌐 اتصال بین انباره‌های داده آفلاین، آنلاین و اپلیکیشن‌های واقعی محصول‌محور، باعث شده دیتاپایپ‌لاین‌ها بسیار پیچیده‌تر شوند.
🛡 نگرانی‌های جدیدی درباره‌ی حریم خصوصی، لو رفتن اطلاعات حساس و نحوه‌ی کنترل داده‌های تولیدشده توسط LLMها شکل گرفته است.
🎥 مهاجرت به داده‌های چندرسانه‌ای (متن، تصویر، ویدیو) نیاز به مهارت و ابزارهایی دارد که خیلی از ما هنوز با آنها آشنا نیستیم.
🧠 ۳. مهارت‌های کلیدی برای آینده
پنلیست‌ها تاکید کردند که مسیر موفقیت همچنان از «پایه‌های مهندسی قوی» می‌گذرد:
📌 مدل‌سازی دقیق داده
📌 درک ساختارها
📌 تعهد به کیفیت
اما برای آینده، باید مهارت‌های زیر را نیز توسعه داد:
🔹 پردازش real-time و event-driven
🔹 آشنایی با جستجوی معنایی و vector DBها
🔹 توانایی پردازش داده‌های multimodal
🔹 یادگیری ابزارهای مدرن مانند #DBT، #DuckDB، #PyIceberg و...
🧭 ۴. تشخیص ابزار مفید از ترندهای هیجانی
چطور بین ابزارهای واقعی و ترندهای زودگذر فرق بگذاریم؟
پنل نکات خوبی درباره‌ی انتخاب تکنولوژی مناسب داشت:
✅ آیا این ابزار واقعاً کار ما را ساده‌تر می‌کند؟
✅ فقط نحوه‌ی استفاده‌اش را بلدم یا می‌دانم چرا و چطور کار می‌کند؟
✅ آیا جامعه توسعه‌دهنده و کامیونیتی فعالی دارد؟
✅ آیا به نیاز واقعی بیزینس پاسخ می‌دهد؟
📌 جمع‌بندی:
آینده‌ی مهندسی داده، ترکیبی‌ست از پایه‌های محکم فنی و یادگیری هوشمندانه‌ی ابزارهای جدید.
اگر هوشمند انتخاب کنیم و یاد بگیریم، GenAI حامی ماست، نه جایگزین ما.
#مهندسی_داده #GenAI #LLM #DataEngineering #Netflix #Airbnb #Databricks #DataQuality #AItools #OpenSource #TechTrends #آینده_شغلی
👍5❤2
داستان تولد یک Graph Engine متفاوت: آشنایی با PuppyGraph🐾
تصور کنید داده‌های شما در دیتابیس‌های کلاسیک رابطه‌ای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیک‌هایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شده‌اند.
حجم داده‌ها بالاست، اتصال‌ها پیچیده‌اند، و شما به‌عنوان مهندس داده می‌خواهید تحلیل‌های ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقه‌های تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینش‌ها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گراف‌دیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمان‌بر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگام‌سازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد می‌شود
پاپی‌گراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار می‌کند:
«به‌جای انتقال داده به یک گراف‌دیتابیس، چرا گراف را همان‌جا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت می‌کند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع داده‌ای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار می‌کند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی می‌ماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر می‌کند.
✅ اجرای سریع کوئری‌های چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبان‌های گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده: طراحی‌شده برای محیط‌های تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph به‌ویژه برای تحلیل‌هایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنش‌ها یا شبکه‌های مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستم‌ها
✅ تحلیل شبکه‌های سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از داده‌های پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راه‌اندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار می‌شود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد می‌توانید همان داده‌ای را که همیشه با SQL کوئری می‌کردید، این‌بار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک توله‌سگ هوشمند، سریع، چابک و کم‌توقع است. خودش را به‌راحتی با محیط شما وفق می‌دهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را به‌خوبی انجام می‌دهد.
📣 اگر تجربه‌ای در گراف‌تحلیل داشته‌اید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی داده‌های رابطه‌ای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینه‌هایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخه‌ها
نسخه رایگان و متن‌باز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی می‌کند و برای محیط‌های کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیط‌های تولیدی حرفه‌ای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاس‌پذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیت‌های امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینه‌بر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپ‌لاین‌های ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
تصور کنید داده‌های شما در دیتابیس‌های کلاسیک رابطه‌ای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیک‌هایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شده‌اند.
حجم داده‌ها بالاست، اتصال‌ها پیچیده‌اند، و شما به‌عنوان مهندس داده می‌خواهید تحلیل‌های ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقه‌های تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینش‌ها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گراف‌دیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمان‌بر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگام‌سازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد می‌شود
پاپی‌گراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار می‌کند:
«به‌جای انتقال داده به یک گراف‌دیتابیس، چرا گراف را همان‌جا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت می‌کند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع داده‌ای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار می‌کند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی می‌ماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر می‌کند.
✅ اجرای سریع کوئری‌های چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبان‌های گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده: طراحی‌شده برای محیط‌های تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph به‌ویژه برای تحلیل‌هایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنش‌ها یا شبکه‌های مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستم‌ها
✅ تحلیل شبکه‌های سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از داده‌های پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راه‌اندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار می‌شود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد می‌توانید همان داده‌ای را که همیشه با SQL کوئری می‌کردید، این‌بار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک توله‌سگ هوشمند، سریع، چابک و کم‌توقع است. خودش را به‌راحتی با محیط شما وفق می‌دهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را به‌خوبی انجام می‌دهد.
📣 اگر تجربه‌ای در گراف‌تحلیل داشته‌اید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی داده‌های رابطه‌ای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینه‌هایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخه‌ها
نسخه رایگان و متن‌باز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی می‌کند و برای محیط‌های کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیط‌های تولیدی حرفه‌ای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاس‌پذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیت‌های امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینه‌بر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپ‌لاین‌های ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
❤3
راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
👍2❤1
اگر رهبر یک تیم دیتا هستید (یا قصد دارید باشید)، این ریپازیتوری را از دست ندهید:
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیم‌های داده، با ده‌ها منبع دست‌چین‌شده برای چالش‌های واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژه‌های دیتا
✅ بهینه‌سازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیت‌ها و چک‌لیست‌های قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتاب‌ها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروری‌ست؟
🛠 دسته‌بندی بر اساس چالش‌های واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاس‌بندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینه‌سازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهره‌وری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیت‌های CI/CD برای دیتاپایپ‌لاین
چک‌لیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویه‌های کوئری‌نویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارت‌های داده
استراتژی‌های حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتاب‌های کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دسته‌بندی‌شده بر اساس چالش‌های رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متن‌باز و مشارکت‌پذیر – می‌توانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
🔗 Data Team Handbook
https://github.com/sdg-1/data-team-handbook/
راهنمایی جامع برای مدیریت مؤثر تیم‌های داده، با ده‌ها منبع دست‌چین‌شده برای چالش‌های واقعی:
✅ گذار از IC به مدیر
✅ رشد مهارت اعضای تیم
✅ مدیریت پروژه‌های دیتا
✅ بهینه‌سازی زیرساخت، هزینه و ابزارها
✅ تمپلیت‌ها و چک‌لیست‌های قابل استفاده
📚 منابع شامل:
بهترین کتاب‌ها در مدیریت فنی و مهندسی داده
مقالات دقیق درباره DataOps، Data Culture و Team Structure
ویدیوهای آموزشی از لیدهای فنی در Amazon، Google و Stripe
چرا این منبع برای شما ضروری‌ست؟
🛠 دسته‌بندی بر اساس چالش‌های واقعی
انتقال از مهندس اختصاصی (IC) به نقش مدیریت
مقیاس‌بندی زیرساخت (ETL/ELT، CDC، Data Warehouse)
طراحی پایداری و مانیتورینگ خطوط داده
بهینه‌سازی هزینه و انتخابِ سرویسهای ابری
📈 افزایش بهره‌وری تیم
الگوهای پروژه و تمپلیت‌های CI/CD برای دیتاپایپ‌لاین
چک‌لیست ۳۰-۶۰-۹۰ روز اول برای آنبوردینگ سریع
چگونه دستورات SQL حرفه ای بنویسیم و بهترین رویه‌های کوئری‌نویسی
🤝 رشد و نگهداشت استعداد
الگوهای مصاحبه و ارزیابی مهارت‌های داده
استراتژی‌های حفظ نیروی کلیدی در مقابل ترک پروژه
🎓 منابع آموزشی برتر
کتاب‌های کلیدی (An Elegant Puzzle, Data Teams Model)
مقالات عمیق در معماری داده، فرهنگ مهندسی و مدیریت فنی
ویدیوهای عملی از مهندسین ارشد گوگل، آمازون و Netflix
🧩 همه چیز دسته‌بندی‌شده بر اساس چالش‌های رایج، نه صرفاً نوع محتوا.
🌍 متن‌باز و مشارکت‌پذیر – می‌توانید منابع خود را هم اضافه کنید!
hashtag#DataEngineering hashtag#DataTeams hashtag#DataLeadership hashtag#ETL hashtag#DataInfra hashtag#TeamManagement hashtag#SeattleDataGuy hashtag#دیتا hashtag#مهندسی_داده hashtag#مدیریت_تیم
GitHub
GitHub - sdg-1/data-team-handbook
Contribute to sdg-1/data-team-handbook development by creating an account on GitHub.
👍2
شروعی حرفه‌ای برای ورود به دنیای مهندسی داده – رایگان و بین‌المللی🎓
در دنیای امروز، یادگیری مهارت‌های عملی و نزدیک به پروژه‌های واقعی، مهم‌ترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساخت‌یافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بین‌المللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بی‌نظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناخته‌شده‌ترین چهره‌های حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده در شبکه‌های اجتماعی.
او به‌واسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفته‌ای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقه‌مندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارت‌های کاربردی برگزار می‌شود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژه‌های واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصل‌های آموزشی:
📚 مدل‌سازی داده‌های بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش داده‌های کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپ‌لاین‌های بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفه‌ای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافته‌ها
📚نگهداری و بهبود پایپ‌لاین‌های داده‌ای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بین‌المللی و پروژه‌های کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که به‌دنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره به‌صورت رسمی
📥 مراحل ثبت‌نام:
ثبت‌نام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرین‌ها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرین‌های هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبت‌نام کرده‌اند
🎯 زک ویلسون پیش‌بینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی می‌رسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفه‌ای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آنها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بین‌المللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
در دنیای امروز، یادگیری مهارت‌های عملی و نزدیک به پروژه‌های واقعی، مهم‌ترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساخت‌یافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بین‌المللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بی‌نظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناخته‌شده‌ترین چهره‌های حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده در شبکه‌های اجتماعی.
او به‌واسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفته‌ای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقه‌مندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارت‌های کاربردی برگزار می‌شود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژه‌های واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصل‌های آموزشی:
📚 مدل‌سازی داده‌های بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش داده‌های کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپ‌لاین‌های بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفه‌ای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافته‌ها
📚نگهداری و بهبود پایپ‌لاین‌های داده‌ای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بین‌المللی و پروژه‌های کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که به‌دنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره به‌صورت رسمی
📥 مراحل ثبت‌نام:
ثبت‌نام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرین‌ها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرین‌های هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبت‌نام کرده‌اند
🎯 زک ویلسون پیش‌بینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی می‌رسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفه‌ای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آنها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بین‌المللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
GitHub
GitHub - DataExpert-io/data-engineer-handbook: This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering
This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering - DataExpert-io/data-engineer-handbook
❤1
عاشقان دیتا لیک‌هوس، این ریپو گنج واقعی مهندسی داده است! 💻
اگر در حوزه دیتا لیک‌هوس فعالیت می‌کنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آینده‌دار مهندسی داده علاقه‌مند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بی‌نظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و به‌روز برای تسلط بر فرمت‌های جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیک‌هوس پیدا می‌کنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیل‌های عمیق درباره بهینه‌سازی ذخیره‌سازی، عملکرد کوئری‌ها و قابلیت‌های ACID.
📝 بلاگ‌های کاربردی: آموزش‌های عملی برای حل چالش‌هایی مثل metadata bloat، بهینه‌سازی با Z-ordering و مدیریت داده‌های نزدیک به real-time.
💻 کد و نوت‌بوک: مثال‌های آماده برای ایجاد جدول‌های Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیاده‌سازی CDC (Change Data Capture).
📣 پست‌های لینکدین: نکات سریع و به‌روز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: به‌روزرسانی‌های دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پست‌های لینکدین، نشون‌دهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیک‌هوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفه‌ای شدن در لیک‌هوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
اگر در حوزه دیتا لیک‌هوس فعالیت می‌کنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آینده‌دار مهندسی داده علاقه‌مند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بی‌نظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و به‌روز برای تسلط بر فرمت‌های جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیک‌هوس پیدا می‌کنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیل‌های عمیق درباره بهینه‌سازی ذخیره‌سازی، عملکرد کوئری‌ها و قابلیت‌های ACID.
📝 بلاگ‌های کاربردی: آموزش‌های عملی برای حل چالش‌هایی مثل metadata bloat، بهینه‌سازی با Z-ordering و مدیریت داده‌های نزدیک به real-time.
💻 کد و نوت‌بوک: مثال‌های آماده برای ایجاد جدول‌های Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیاده‌سازی CDC (Change Data Capture).
📣 پست‌های لینکدین: نکات سریع و به‌روز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: به‌روزرسانی‌های دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پست‌های لینکدین، نشون‌دهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیک‌هوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفه‌ای شدن در لیک‌هوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
GitHub
GitHub - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide: Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall…
Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall Lakehouse architecture - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
❤2👍2
نقشه راه Data 3.0 در عصر Lakehouse
خلاصه‌ای از گزارش Bessemer Venture Partners که معماری لیک‌هوس را در دوران مدرن، بسیار آینده‌دار دانسته است. بیایید آنرا با هم مرور کنیم.
📌 https://www.bvp.com/atlas/roadmap-data-3-0-in-the-lakehouse-era
🔍 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟
مدیریت داده‌ها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:
📦 نسخه اول - Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):
✅ تمرکز بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Oracle، MySQL)
✅ استفاده از انبارهای داده‌ای
❌ محدودیت در مقیاس‌پذیری
❌ ناتوان در پردازش داده‌های غیرساختاریافته
🌊 نسخه دوم - Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):
✅ ظهور Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های متنوع و حجیم
✅ انعطاف‌پذیری بیشتر
❌ باتلاق داده‌ای (Data Swamp) به‌دلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت
🚀 نسخه سوم - Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):
✅ یکپارچگی
✅ پردازش لحظه‌ای
✅ استفاده از هوش مصنوعی
📌 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven
💡 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟
ویژگی‌های کلیدی:
📌 پشتیبانی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
📌 فرمت‌های باز با قابلیت‌های ACID، Time Travel، پردازش لحظه‌ای
📌 کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها
این معماری پایه‌ای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامه‌های AI در مقیاس بزرگ است.
🔮 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP
1️⃣ خطوط لوله هوشمند و لحظه‌ای
🛠 ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub
⚙️ فناوری‌های جریانی: Apache Flink، Kafka
⚡️ پلتفرم‌های بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیم‌گیری سریع
2️⃣ متادیتا به‌عنوان منبع حقیقت
🛠 ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data
💡 بهینه‌سازهایی مثل Flarion.io و Greybeam
3️⃣ تحول در موتورهای محاسباتی:
🛠 موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft
🌕 بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave
4️⃣ ادغام مهندسی داده و نرم‌افزار:
🧩 ابزارهایی مانند dbt و Gable
🔄 یکپارچه‌سازی با CI/CD، نسخه‌سازی، تست خودکار
💸 فرصت‌های سرمایه‌گذاری و نوآوری
BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بی‌سابقه‌ای برای بنیان‌گذاران ایجاد کرده تا:
🔧 ابزارهای منبع‌باز و ابری جدید بسازند
🚀 موتورهای بهینه‌شده برای AI ارائه دهند
📊 راه‌حل‌های هوشمند برای متادیتا خلق کنند
📌 جمع‌بندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت داده‌هاست:
✔️ عملکرد بالا
✔️ تحلیل لحظه‌ای
✔️ پشتیبانی از AI
✔️ مقیاس‌پذیری بالا
آینده از آن تیم‌هایی است که به جای مدیریت زیرساخت‌های پیچیده، بر خلق ارزش از داده‌ها تمرکز می‌کنند.
🏷 #Data3 #Lakehouse #AI #Metadata #StreamingData #DuckDB #Iceberg #DeltaLake #BVP #DataEngineering #ModernDataStack #RealTimeAnalytics #OpenSource #DataInfra #Startup #DataPlatform #VentureCapital #FutureOfData
خلاصه‌ای از گزارش Bessemer Venture Partners که معماری لیک‌هوس را در دوران مدرن، بسیار آینده‌دار دانسته است. بیایید آنرا با هم مرور کنیم.
📌 https://www.bvp.com/atlas/roadmap-data-3-0-in-the-lakehouse-era
شرکت سرمایه‌گذاری Bessemer Venture Partners (BVP) که سابقه‌ای بیش از یک قرن در حمایت از شرکت‌های نوآور در حوزه‌های ابری، فین‌تک، 🤖 هوش مصنوعی و 🛡 امنیت سایبری دارد، اخیراً گزارشی با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر #Lakehouse» منتشر کرده است. این گزارش با تکیه بر تجربه BVP در سرمایه‌گذاری بر برندهایی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks، چشم‌اندازی دقیق از نسل سوم زیرساخت‌های داده ارائه می‌دهد.
🔍 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟
مدیریت داده‌ها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:
📦 نسخه اول - Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):
✅ تمرکز بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Oracle، MySQL)
✅ استفاده از انبارهای داده‌ای
❌ محدودیت در مقیاس‌پذیری
❌ ناتوان در پردازش داده‌های غیرساختاریافته
🌊 نسخه دوم - Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):
✅ ظهور Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های متنوع و حجیم
✅ انعطاف‌پذیری بیشتر
❌ باتلاق داده‌ای (Data Swamp) به‌دلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت
🚀 نسخه سوم - Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):
✅ یکپارچگی
✅ پردازش لحظه‌ای
✅ استفاده از هوش مصنوعی
📌 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven
💡 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟
لیک‌هوس ترکیبی از قدرت Data Warehouse و انعطاف Data Lake است.
ویژگی‌های کلیدی:
📌 پشتیبانی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
📌 فرمت‌های باز با قابلیت‌های ACID، Time Travel، پردازش لحظه‌ای
📌 کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها
این معماری پایه‌ای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامه‌های AI در مقیاس بزرگ است.
🔮 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP
1️⃣ خطوط لوله هوشمند و لحظه‌ای
🛠 ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub
⚙️ فناوری‌های جریانی: Apache Flink، Kafka
⚡️ پلتفرم‌های بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیم‌گیری سریع
2️⃣ متادیتا به‌عنوان منبع حقیقت
🛠 ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data
💡 بهینه‌سازهایی مثل Flarion.io و Greybeam
3️⃣ تحول در موتورهای محاسباتی:
🛠 موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft
🌕 بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave
4️⃣ ادغام مهندسی داده و نرم‌افزار:
🧩 ابزارهایی مانند dbt و Gable
🔄 یکپارچه‌سازی با CI/CD، نسخه‌سازی، تست خودکار
💸 فرصت‌های سرمایه‌گذاری و نوآوری
BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بی‌سابقه‌ای برای بنیان‌گذاران ایجاد کرده تا:
🔧 ابزارهای منبع‌باز و ابری جدید بسازند
🚀 موتورهای بهینه‌شده برای AI ارائه دهند
📊 راه‌حل‌های هوشمند برای متادیتا خلق کنند
📌 جمع‌بندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت داده‌هاست:
✔️ عملکرد بالا
✔️ تحلیل لحظه‌ای
✔️ پشتیبانی از AI
✔️ مقیاس‌پذیری بالا
آینده از آن تیم‌هایی است که به جای مدیریت زیرساخت‌های پیچیده، بر خلق ارزش از داده‌ها تمرکز می‌کنند.
🏷 #Data3 #Lakehouse #AI #Metadata #StreamingData #DuckDB #Iceberg #DeltaLake #BVP #DataEngineering #ModernDataStack #RealTimeAnalytics #OpenSource #DataInfra #Startup #DataPlatform #VentureCapital #FutureOfData
👍2