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

✅ 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

‍ چرا دریافت نتایج کوئری گاهی اینقدر طول می‌کشد؟ ✨

با پیشرفت روزافزون فناوری دیتابیس‌ها، ضروری است که روش‌ها و پروتکل‌های انتقال داده نیز به‌روزرسانی شوند تا بتوان از تمامی ظرفیت و توان پردازشی این سیستم‌ها به‌طور مؤثر بهره‌برداری کرد.

فرض کنید به عنوان یک تحلیلگر داده، با استفاده از درایور ODBC به ClickHouse متصل شده‌اید و دستوری برای بازیابی ۱۰ هزار رکورد خاص اجرا کرده‌اید. دستور را ارسال می‌کنید و منتظر نتایج می‌مانید، اما متوجه می‌شوید که زمان دریافت نتایج به طرز معناداری بیشتر از زمانی است که همان دستور را مستقیماً در خط فرمان ClickHouse اجرا کرده‌اید. 😕 این تفاوت زمانی از کجا می‌آید و چرا برای کاربرانی مثل شما که با داده‌های بزرگ کار می‌کنید، مهم است؟

دلیل اصلی این کندی، به نحوه عملکرد درایورهای سنتی مانند ODBC برمی‌گردد. ClickHouse یک دیتابیس تحلیلی است که از ذخیره‌سازی ستونی استفاده می‌کند—ساختاری که برای پردازش سریع داده‌های حجیم بهینه شده است. اما درایورهای ODBC برای دیتابیس‌های ردیفی طراحی شده‌اند و مجبورند داده‌های ستونی را به فرمت ردیفی تبدیل کنند. این تبدیل، هم زمان‌بر است و هم منابع زیادی مصرف می‌کند، که نتیجه‌اش کاهش عملکرد و تأخیر در دریافت داده‌هاست. ⏳ برای تحلیلگران داده، مهندسین داده و دانشمندان داده که به سرعت و کارایی وابسته هستند، این یک چالش جدی است.

🚀 فرمت Arrow: استانداردی برای پردازش سریع داده‌های تحلیلی
سال‌هاست که Apache Arrow به عنوان یک فرمت درون حافظه برای کار با داده‌های ستونی، به یک استاندارد رایج برای پردازش سریع و بهینه داده‌های تحلیلی تبدیل شده است. Arrow با طراحی خاص خود، سربار ناشی از تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های مختلف را حذف می‌کند و امکان پردازش موازی را فراهم می‌آورد. این یعنی شما می‌توانید داده‌های بزرگ را با سرعت بیشتری تحلیل کنید. 📊 این فرمت با ابزارهای محبوبی مثل Pandas، Apache Spark و Dask سازگار است و به همین دلیل، برای جامعه داده به یک انتخاب ایده‌آل تبدیل شده است.

حالا تصور کنید اگر بتوانید همین سرعت و کارایی را مستقیماً در ارتباط با دیتابیس‌ داشته باشید. ADBC دقیقا با همین هدف و توسط پروژه محبوب Arrow توسعه داده شد.

🌟 کتابخانه ADBC: راهکاری مدرن برای ارتباط سریع با دیتابیس‌ها
اینجاست که ADBC (Arrow Database Connectivity) وارد می‌شود! ADBC یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) مدرن است که به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را به صورت مستقیم و در فرمت ستونی از دیتابیس‌هایی مثل ClickHouse یا حتی پستگرس دریافت کنید. با ADBC، دیگر نیازی به تبدیل‌های وقت‌گیر به فرمت ردیفی نیست—داده‌ها با همان ساختار ستونی که برای تحلیل بهینه است، به اپلیکیشن شما منتقل می‌شوند. 🚄

🎯 مزایای ADBC برای تحلیلگران و مهندسین داده
- سرعت بیشتر: حذف تبدیل‌های ردیفی، زمان دریافت داده‌ها را به شدت کاهش می‌دهد.
- پشتیبانی از استریمینگ: داده‌ها به صورت پیوسته و بدون وقفه منتقل می‌شوند.
- انعطاف‌پذیری: با دیتابیس‌های مختلف، از ClickHouse تا PostgreSQL، کار می‌کند.
- اکوسیستم کامل: یک API یکپارچه با ابزارهایی مثل Flight SQL که کار توسعه و کاربرد آنرا ساده‌تر می‌کنند.

برای پروژه‌های تحلیلی که زمان و دقت در آن‌ها حرف اول را می‌زند، تفاوت سرعت ناشی از به کار گیری ADBC برای اتصال به دیتابیس‌ها می‌تواند بهره‌وری شما را متحول کند. 📈
نکته مهم دیگری که باید اشاره شود این است که حتی برای دیتابیس‌های کلاسیک، اگر قصد دریافت حجم زیاد دیتا برای پردازش با ابزارهایی مانند پانداز یا polars را دارید، باز هم ADBC بهینه‌تر است. مثال موجود در شکل این پست هم در همین راستاست.

#DataEngineering #Database #ADBC #ApacheArrow #BigData #PerformanceOptimization #DuckDB #PostgreSQL


منبع : https://arrow.apache.org/blog/2025/02/28/data-wants-to-be-free/

‍ 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

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

‍ 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

‍ 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

‍ از استانداردسازی تا ساده‌سازی: آینده‌ی Iceberg در مهندسی داده

🔍تحلیلی بر دو تحول مهم: DuckLake و مقاله جدید MinIO


احتمالاً توی یک سال گذشته، بارها چشم‌تون به مقالات، ابزارها، یا گفتگوهایی افتاده که حول‌وحوش موضوعی به اسم #Iceberg می‌چرخن — یه استاندارد باز و ساخت‌یافته برای ذخیره داده‌ها به‌صورت خام، اما با قابلیت‌هایی شبیه پایگاه داده:

📌امکان اجرای کوئری‌های تحلیلی مستقیم روی فایل‌های Parquet

📌پشتیبانی از schema evolution و تراکنش‌های ACID

📌و جداسازی کامل ذخیره‌سازی از موتور پردازش

🧊 به‌جرات میشه گفت که #Iceberg یکی از ترندهای داغ این روزهای مهندسی داده‌ست — از Google BigQuery گرفته تا AWS S3، از Dremio تا Snowflake و پروژه Polaris، همگی در حال پشتیبانی مستقیم یا بومی از Iceberg هستن.

و البته این موضوع فقط جهانی نیست — همین چند هفته پیش، در یکی از جلسات مشاوره‌ که با یکی از شرکت‌های بزرگ فولادی کشور بود، موضوع جلسه بررسی بهترین راه برای طراحی، راه‌اندازی، و مدیریت یک Lakehouse مبتنی بر Iceberg بود. کاری که تیم فنی این شرکت، نسخه اولیه آنرا راه اندازی کرده بود. 🚀

🔄 اما دو اتفاق باعث شد که احساس کنم : آینده‌ی Iceberg بسیار ساده‌تر و سبک‌تر خواهد بود.

🌟 اولی معرفی DuckLake بود - https://ducklake.select.

در دنیایی که پر بود از سرویس‌های کاتالوگ مختلف (Hive Metastore، Glue، Project Nessie، JDBC Metastore و...)، #DuckLake اومد و گفت:

«همه‌ی اینا رو بذارید کنار! من با یه دیتابیس SQL ساده، همه کارهای مدیریت متادیتا و فایل‌های داده رو انجام می‌دم.»

📦 داده‌ها همون Parquet هستن روی object storage، اما متادیتا داخل یه دیتابیس ساده مثل #DuckDB یا #Postgres ذخیره می‌شن. همه چیز از طریق #SQL مدیریت می‌شه. بدون نیاز به سرویس‌های جانبی، بدون پیچیدگی. دقیقاً شبیه #SQLite برای دیتالیک‌ها.

🔥 و استقبال خوبی هم ازش شده. چون ساده‌تر از Iceberg معمولی راه می‌افته و سربار کمتری داره.

🧠 دومین اتفاق، مقاله‌ای بود که همین چند روز پیش از طرف MinIO منتشر شد.
https://blog.min.io/the-case-for-native-iceberg-catalog-apis-and-unified-governance-in-object-storage

این مقاله به یه نقطه‌ضعف مهم در معماری‌های فعلی دیتالیک اشاره می‌کرد:

«متادیتا و دسترسی به فایل‌های واقعی داده، در دو سیستم جداگانه کنترل می‌شن. همین باعث می‌شه امنیت و حاکمیت داده ناقص باقی بمونه.»

یعنی ممکنه کاربر به جدول Iceberg مجوز نداشته باشه، ولی هنوز بتونه مستقیم فایل‌های #Parquet رو از #S3 یا #MinIO بخونه! 😬

استوریج MinIO پیشنهاد داده که APIهای Iceberg Catalog به‌صورت بومی در خود پلتفرم ذخیره‌سازی تعبیه بشن، طوری که هم متادیتا و هم دسترسی به فایل‌ها، از یک‌جا و با یک مدل امنیتی مدیریت بشن. این یعنی سادگی بیشتر، امنیت بهتر، و مدیریت یکپارچه‌تر.

🔮 پیش‌بینی من؟
ما داریم به سمتی می‌ریم که: Iceberg دیگه یه «ابزار حرفه‌ای مخصوص متخصص‌ها» نیست — بلکه تبدیل می‌شه به یک استاندارد ساده، امن، و در دسترس برای همه تیم‌های داده

🌊 به‌زودی، ساخت یک دریاچه‌داده قدرتمند، به اندازه راه‌اندازی یک دیتابیس ساده خواهد بود. و Iceberg ستون اصلی این تحول باقی می‌مونه.

#ApacheIceberg #DuckLake #MinIO #DataLakehouse #MetadataGovernance #ObjectStorage #OpenTableFormats #SQL #دیتالیک #مهندسی_داده #Parquet #BigData

‍ 💫 آنچه خوبان همه دارند، تو تنها داری: معرفی OpenObserve

بیش از یک دهه پیش، مسیر من در دنیای مشاهده‌پذیری زیرساخت‌ها (#Observability) با پشته‌ی کلاسیک ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) آغاز شد.
در سال‌های بعد، ابزارهایی چون #VictoriaMetrics و #Signoz را نیز تجربه کردم، هر یک با ویژگی‌هایی ارزشمند در حوزه‌ی متریک‌ها، لاگ‌ها و تریس‌ها.

اما در این مسیر، اخیراً با پلتفرمی مواجه شدم که به نظرم می‌رسد حرف تازه‌ای برای گفتن دارد:
🚀 OpenObserve (O2)
openobserve.ai

در بررسی اولیه، با مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و معماری چندلایه و آینده‌نگر روبه‌رو شدم که در عین سادگی و کارایی، عمق فنی قابل توجهی دارد.
اینکه پلتفرم کاملاً با زبان Rust نوشته شده است، تنها یکی از دلایل جذابیت آن است؛ چراکه Rust هم‌زمان سرعت، ایمنی حافظه و بهره‌وری بالا را تضمین می‌کند.

🧩 معماری مدرن و الهام‌گرفته از نسل جدید سیستم‌های داده

پروژه #OpenObserve از Apache Parquet به‌عنوان فرمت ذخیره‌سازی ستونی و از DataFusion Query Engine برای اجرای مستقیم کوئری‌ها استفاده می‌کند. (دیتافیوژن مشابه با #duckdb است که با زبان rust توسعه یافته و متعلق به بنیاد آپاچی است)
این طراحی نشان‌دهنده‌ی حرکت آگاهانه به سمت همان معماری‌ای است که در نسل جدید سیستم‌های داده دیده می‌شود:
> جداسازی کامل لایه‌ی ذخیره‌سازی (Storage Layer) از لایه‌ی محاسبات (Compute Layer)
و تعامل از طریق فرمت‌های باز، ستونی و بهینه مثل #Parquet.

نتیجه‌ی این معماری چندلایه، سیستمی است که هم بسیار سریع و مقیاس‌پذیر است، هم از نظر هزینه و نگه‌داری به‌صرفه و ساده باقی می‌ماند.

⚙️ آنچه در بررسی اولیه توجه من را جلب کرد

🔰 امکان Full-Stack Observability برای Logs، Metrics و Traces در یک بستر واحد

🔰 پشتیبانی از Session Replay و Real User Monitoring (RUM) برای تحلیل تجربه‌ی واقعی کاربران

🔰 معماری Stateless با مقیاس‌پذیری افقی آسان

🔰 قابلیت High Compression (~40×) و هزینه‌ی ذخیره‌سازی تا ۱۴۰× کمتر از Elasticsearch

🔰 پشتیبانی از ذخیره‌سازی در S3، MinIO، GCS و Azure Blob

🔰 کوئری با SQL، PromQL و VRL

🔰 سیستم Observability Pipelines برای پردازش، پالایش و غنی‌سازی داده‌ها در لحظه

🔰 طراحی High Availability و Clustering برای نیازهای سازمانی بزرگ

⚡ عملکرد و مقیاس

در بنچمارک داخلی، OpenObserve توانسته است ۱ پتابایت داده را در کمتر از ۲ ثانیه کوئری بگیرد، عددی که حتی برای سیستم‌های تحلیلی مدرن نیز قابل توجه است.
معماری Stateless Node آن امکان گسترش افقی بدون پیچیدگی Replication یا وابستگی داده را فراهم می‌کند.

🌍 جامعه و مسیر رشد

این پروژه‌ی متن‌باز اکنون بیش از ۱۶٬۰۰۰ ستاره در GitHub دارد و توسط جامعه‌ای فعال از متخصصان DevOps، SRE و مهندسان داده توسعه می‌یابد.
مستندات رسمی و نمونه‌های کاربردی در openobserve.ai/docs در دسترس است.

🧭 دعوت از تیم‌های DevOps و SRE

اگر در زمینه‌ی DevOps، SRE، Data Platform یا Observability فعالیت می‌کنید، پیشنهاد می‌کنم OpenObserve را از نزدیک بررسی کنید.
ترکیب زبان Rust، طراحی چندلایه‌ی مبتنی بر Parquet و DataFusion، و مجموعه‌ی کامل قابلیت‌ها از Session Replay تا Alerting و Metrics Analysis
آن را به یکی از جامع‌ترین و آینده‌نگرترین پلتفرم‌های مشاهده‌پذیری حال حاضر تبدیل کرده است.
کانال مهندسی داده:
https://t.iss.one/bigdata_ir