‍ معرفی JuicsFS: راهکار مدرن برای ذخیره‌سازی توزیع‌شده داده

انتخاب یک راهکار مقیاس‌پذیر و کارآ برای ذخیره توزیع شده فایل‌ها در بسیاری از معماری‌های امروزی سیستم‌های اطلاعاتی یک تصمیم مهم در ایجاد یک زیرساخت ذخیره سازی مطمئن و قابل اتکاست .
برای سال‌ها این نقش را HDFS‌ هدوپ برای سازمان‌ها ایفا می‌کرد که البته برای نیازمندی‌های مدرن طراحی نشده بود و بیشتر ابزار ذخیره سازی هدوپ در عصر نخستین فناوری‌های مرتبط با کلان‌داده بود.
با محبوبیت S3 آمازون، گزینه متن‌باز آن یعنی Mino هم در چند سال اخیر بسیار رایج شده است و به یک De Facto استاندارد برای ایجاد یک زیرساخت ذخیره فایل توزیع شده تبدیل شده است که راه‌اندازی و کار با آن هم بسیار ساده است.
اما اگر سیستمی دارید که بخشی ازفایلهای آن در کلاد (S3، Google Cloud Storage، Azure Blob) و بخشی دیگر در سرورهای محلی و بخشی در سرورهای تخصصی استوریج مانند سرویس‌های S3 که امروزه اکثر شرکت‌های ایرانی هم ارائه می‌دهند، قرار گرفته است و به یک واسط استاندارد و یکپارچه برای دسترسی به تمام این استوریج‌ها نیاز دارید، JuiceFS برای شما طراحی شده است.

💡 مزایای کلیدی JuicsFS

• سازگاری کامل با POSIX: امکان استفاده مانند یک سیستم فایل معمولی
• پشتیبانی از انواع ذخیره‌سازی ابری
• عملکرد بالا: بهره‌گیری از کش محلی برای بهبود سرعت خواندن و نوشتن (واینکه با زبان Go نوشته شده است)
• قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری: امکان گسترش آسان با رشد حجم داده‌ها
آدرس گیت‌هاب پروژه : https://github.com/juicedata/juicefs
سایت اصلی JuicFS
https://juicefs.com/en

🔑 JuiceFS رایگان و متن‌باز است و جامعه فعالی از توسعه‌دهندگان از آن پشتیبانی می‌کنند.
پی‌نوشت:
یکی از خوانندگان عزیز این مطلب در لینکدین هم نظری راجع به این پروژه داشتند که بهتر است دوستان حتما با دقت آنرا بررسی کنند :

این فایل سیستم در نسخه رایگان از Distributed Data Cache استفاده نمی کنه همچنین عدم پشتیبانی از ACL و کربروس و Apache Ranger یعینی عدم پشتیبانی از کلیه راه کارهای امنیت . در سازمان های بزرگ این این موارد نباشه اصلا توصیه نمیشه ولی شاید برای سازمان هایی که بخوان امنیت را در لایه application کنترل کنن شاید مفید باشه

»

#DataEngineering #BigData #Cloud #OpenSource #DistributedSystems

چرا مایکروسافت برای Clarity, دیتابیس تحلیلی کلیک‌هوس را برگزید؟

‍این پست ترجمه‌ای است از پست رسمی تیم ClickHouse درباره انتخاب این پایگاه داده قدرتمند توسط مایکروسافت.
پست اصلی :
https://www.linkedin.com/posts/clickhouseinc_when-microsoft-made-clarity-free-for-everyone-activity-7325580280390451200-fV_M

زمانی که مایکروسافت ابزار Clarity را به‌صورت رایگان برای عموم عرضه کرد، می‌دانست که باید این سرویس را به سرعت و در مقیاسی عظیم گسترش دهد — پردازش صدها تریلیون رویداد، صدها پتابایت داده، و میلیون‌ها پروژه در سطح جهانی.

برای چنین زیرساختی، انتخاب موتور تحلیلی بسیار مهم بود.
مایکروسافت پس از ارزیابی گزینه‌هایی مانند Elasticsearch و Apache Spark، در نهایت با تحقیقاتی گسترده و تست‌های متعدد، ClickHouse را برگزید.

چرا ClickHouse؟

در اکتبر ۲۰۲۰، Clarity با ClickHouse در قلب خود راه‌اندازی شد. این تصمیم حاصل هفته‌ها آزمایش، بررسی‌های عمیق، سنجش هزینه‌ها و عملکردها، و انتخابی مبتنی بر داده بود.

دلایل اصلی:

📥 عملکرد بارگذاری (Ingestion): موتور MergeTree در ClickHouse، نرخ ورودی بسیار بالایی را پشتیبانی می‌کند که کاملاً با نیاز بار عظیم Clarity هم‌خوانی دارد.
⚡ عملکرد کوئری: پرس‌وجو روی میلیاردها ردیف در کسری از ثانیه، با کارایی فوق‌العاده. این عملکرد سریع، نیاز به منابع پردازشی بیشتر را حذف و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
💾 بهره‌وری در ذخیره‌سازی: ساختار ستونی و فشرده‌سازی پیشرفته، موجب صرفه‌جویی چشم‌گیر در فضای دیسک می‌شود. امکان تعریف دیسک‌های گرم و سرد نیز برای کاهش بیشتر هزینه‌ها فراهم است.
📈 مقیاس‌پذیری افقی: ClickHouse به‌صورت master-master توزیع شده و از replication پشتیبانی می‌کند. این یعنی مقیاس‌پذیری روان و آسان هنگام افزایش ترافیک.
🤝 جامعه‌ی متن‌باز و فعال: انتشار منظم نسخه‌ها، پاسخ‌گویی سریع در GitHub و تلگرام، و پشتیبانی قدرتمند. جالب‌تر اینکه تیم مایکروسافت نیز به پروژه کمک کرده و نام خود را در جدول system.contributors ثبت کرده‌اند!

و در نهایت، همان‌طور که در گزارش رسمی مایکروسافت آمده است:

> Compared to our POC system, ClickHouse outperformed Elastic Search and Spark in every aspect. Heat map generation became an instantaneous task to do, and it was even orders of magnitude cheaper to run. This is the reason why many products have migrated from Elastic Search to ClickHouse, experiencing significant enhancements in their services as a result.

آدرس مقاله اصلی مایکروسافت :
https://clarity-blogs-hbh0gkgebxgwfkgd.westus2-01.azurewebsites.net/why-microsoft-clarity-chose-clickhouse/

#ClickHouse #Microsoft #Clarity #داده_های_انبوه #تحلیل_داده #پایگاه_داده #BigData #DataEngineering #ElasticSearch #Spark #CloudArchitecture #OpenSource #مقیاس‌پذیری #StorageOptimization #DatabasePerformance #DistributedSystems

‍ پستگرس در عصر هوش مصنوعی: از انتخاب استارتاپ‌ها تا تمرکز غول‌های فناوری

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

‍ 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

‍ 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.

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

‍ 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.

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

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

‍ 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

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

‍ معرفی رسمی ClickStack – استک Observability اپن‌سورس بر پایه ClickHouse

سال‌ها بود که با وجود قدرت بالای ClickHouse در ذخیره و کوئری‌گیری سریع داده‌ها، جای یک راه‌حل Observability واقعی در این اکوسیستم حس می‌شد.

گرافانا و پلاگین‌ها کم‌وبیش کمک می‌کردند، اما ساختن یک استک کامل برای ردیابی لاگ‌ها، معیارها، تریس‌ها و بازپخش جلسات کاربران، بیشتر شبیه پازل‌چینی دستی بود. نه کاربرپسند بود، نه قابل‌اتکا برای محیط‌های تولیدی.

اما حالا اوضاع فرق کرده.

با خرید HyperDX در ابتدای سال 2025، کلیک‌هوس قدم بزرگی در این حوزه برداشت و اخیرا از ClickStack رونمایی کرد:

یک استک کامل، اپن‌سورس و بسیار سریع برای Observability – ساخته‌شده بر قلب تپنده‌ی ClickHouse. ❤️‍🔥

آدرس : https://clickhouse.com/use-cases/observability

📦 مجموعه ابزار ClickStack چیست؟

🔹 یک پلتفرم سبک و قدرتمند برای مانیتورینگ و دیباگ

🔹 سازگار با OpenTelemetry

🔹 شامل رابط کاربری HyperDX، کلکتور سفارشی، و ClickHouse

🔹 آماده برای محیط‌های تولیدی، با نصب آسان و تجربه‌ای روان برای تیم‌ها


💡 چرا این اتفاق مهمه؟

تا پیش از این، حتی تیم‌هایی مثل نتفلیکس که سال‌ها از کلیک‌هوس برای تحلیل داده‌های Observability استفاده می‌کردند، مجبور بودند ابزارهای اختصاصی خودشون رو بسازند. حالا با ClickStack، همون قدرت و کارایی در اختیار همه هست آن‌ هم به سادگی و سهولت .


✨ ویژگی‌های جذاب ClickStack:
✅ جستجوی بسیار سریع در لاگ‌ها و تریس‌ها

✅ تجزیه‌وتحلیل داده‌های عظیم بدون نیاز به SQL

✅ مشاهده زنده‌ی لاگ‌ها و بازپخش جلسات

✅ پشتیبانی کامل از JSON و schemaهای پویا

✅ همبستگی خودکار بین لاگ، متریک، تریس و سشن

✅ طراحی‌شده برای کار با داده‌های با کاردینالیتی بالا

✅ هشداردهی، تحلیل روند و شناسایی ناهنجاری


🧱 معماری ClickStack

🎯 ClickHouse: قلب پردازش تحلیلی

🎯 OpenTelemetry Collector: جمع‌آورنده‌ی داده‌ها با ساختار بهینه

🎯HyperDX UI: رابط کاربری مدرن برای مشاهده و کاوش داده‌ها

می‌تونید این اجزا رو مستقل یا به‌صورت یکپارچه استفاده کنید. نسخه مبتنی بر مرورگر HyperDX UI هم در دسترسه که می‌تونه به استقرارهای موجود کلیک‌هوس متصل بشه – بدون نیاز به زیرساخت اضافه.


📚 طراحی ClickStack بر اساس چند اصل ساده شکل گرفته:

📌نصب سریع و بدون پیچیدگی

📌پشتیبانی از SQL و Lucene-style search برای راحتی توسعه‌دهنده‌ها

📌دید کامل از سیستم از سشن کاربر تا کوئری دیتابیس

📌سازگاری کامل با اکوسیستم OpenTelemetry

📌و مهم‌تر از همه: اپن‌سورس، قابل‌توسعه و شفاف

🎯 برای همه‌ی تیم‌هایی که دنبال یک راه‌حل سریع، منعطف و قابل‌اتکا برای Observability هستند، حالا یک گزینه جامع و بسیار سریع و در عین حال سبک و مقیاس پذیر داریم.

اگر از ClickHouse استفاده می‌کنید، می‌توانید به راحتی به ClickStack مهاجرت کنید و یا حداقل آنرا امتحان کنید.

#ClickStack #ClickHouse #Observability #OpenTelemetry #DevOps #SRE #OpenSource #HyperDX #MonitoringTools #DataEngineering

‍ معرفی Kedro 1.0 — فریمورکی حرفه‌ای برای ساخت پروژه‌های داده‌ای و هوش مصنوعی 🚀

در دنیای پیچیده داده و یادگیری ماشین، مدیریت پروژه‌های داده‌ای با کدهای پراکنده و مراحل متعدد چالش بزرگی است. Kedro با ارائه ساختاری منظم، به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را قابل توسعه، قابل تکرار و قابل اعتماد بسازید.

🔍 چالش اصلی:

در پروژه‌های داده‌ای واقعی، داده‌ها از منابع مختلف می‌آیند و مراحل متعددی باید طی شود. بدون چارچوبی منظم، کدها بی‌نظم و غیرقابل نگهداری می‌شوند و همکاری تیمی دشوار می‌شود.

Kedro این مشکلات را اینطور حل می‌کند:

📂 تقسیم پروژه به بخش‌های مستقل و قابل مدیریت

🔄 تعریف دقیق و قابل تکرار جریان‌های کاری (Pipeline)

📚 مدیریت داده‌ها در یک سیستم منسجم به نام DataCatalog

🤝 استانداردسازی برای همکاری آسان‌تر تیمی

📊 ابزارهای بصری برای مشاهده و مدیریت اجرای پروژه

⚙️ امکان توسعه و سازگاری با ابزارهای مختلف

💡 ویژگی‌های کلیدی Kedro 1.0:

نسخه ۱.۰ با بهبودهای فراوانی به شما قدرت می‌دهد تا پروژه‌های پیچیده را با اعتماد اجرا کنید و سریع‌تر توسعه دهید:

🔄 DataCatalog بازطراحی شده: مدیریت داده‌ها به شکلی ساده‌تر و قوی‌تر

🧩 بهبود فضای نام (Namespace): گروه‌بندی و استفاده انعطاف‌پذیرتر داده‌ها

🚀 بهبود رانرها: اجرای بهتر و پایدارتر جریان‌های کاری

📚 مستندات نوین: راهنمایی آسان و به‌روز برای شروع سریع

👁‍🗨 نمایش وضعیت خط لوله در Kedro Viz: نظارت بصری بر اجرای پروژه

🤖 آماده برای هوش مصنوعی نسل جدید: پشتیبانی از جریان‌های کاری پیشرفته و AI مولد

👥 چه کسانی باید از Kedro استفاده کنند؟

- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که دنبال کدی قابل بازتولید و سازمان‌یافته هستند

- مهندسان داده که خطوط لوله داده‌ای پیچیده می‌سازند و مدیریت می‌کنند

- تیم‌ها و سازمان‌هایی که می‌خواهند همکاری و هماهنگی پروژه‌های داده‌ای‌شان را بهبود دهند

- کسانی که وارد حوزه هوش مصنوعی مولد و پروژه‌های نوین داده‌ای می‌شوند


🌟 چرا Kedro 1.0 را انتخاب کنیم؟

با Kedro، پروژه‌های داده‌ای خود را به سطحی کاملاً حرفه‌ای می‌برید:

کدی منظم، قابل تست و مقیاس‌پذیر دارید که به رشد و تغییر پروژه کمک می‌کند و کار تیمی را ساده‌تر می‌کند.

📥 همین امروز شروع کنید!

Kedro ساده نصب می‌شود و جامعه بزرگی پشت آن است.

برای اطلاعات بیشتر و دریافت مستندات به kedro.org مراجعه کنید.

خلاصه در یک نگاه:

📂 ساختاردهی ماژولار پروژه‌ها

🔄 تعریف و مدیریت جریان‌های کاری

📚 DataCatalog پیشرفته

🤝 تسهیل همکاری تیمی

📊 ابزارهای نظارتی و بصری

⚙️ توسعه‌پذیری و سازگاری با ابزارهای نوین

🤖 آماده برای چالش‌های آینده AI

#Kedro #DataScience #MachineLearning #DataEngineering #AI #OpenSource #Python #DataPipeline #MLOps #GenerativeAI

چهارسال پیش هم این پروژه را در سایت مهندسی داده معرفی کردیم :‌

https://lnkd.in/dbn5pBFH