Latest blog posts by Michał Miłosz

Artykuł porównuje trzy kluczowe architektury danych: data warehouse do analityki strukturalnej, data lake do elastycznego przechowywania surowych danych oraz lakehouse jako zintegrowany model. Podkreśla ich mocne strony, ograniczenia i sytuacje, w których każda z nich najlepiej sprawdzi się w nowoczesnych organizacjach.

Dowiedz się, jak szybko skalować Airflow 2.0, aby obsłużyć do 1000 równoległych zadań w ciągu zaledwie 5 minut, wykorzystując CeleryExecutor i Kubernetes. W tym artykule omawiamy kroki, konfigurację i najlepsze praktyki.

Poznaj różnice między przetwarzaniem strumieniowym a wsadowym, ich zastosowania oraz jak wybrać odpowiednie podejście do swojego projektu. Dowiedz się, jak te metody wpływają na wydajność i elastyczność w zarządzaniu danymi.

Dowiedz się, jak podejście mikroserwisowe może pomóc w skalowaniu i modernizacji systemów inżynierii danych. Przedstawiamy praktyczne kroki do podziału monolitycznej architektury na mniejsze, bardziej elastyczne komponenty.

Poznaj, jak organizacje przeszły od prostych arkuszy kalkulacyjnych do zaawansowanych rozwiązań takich jak data lake i data mesh, aby sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie analizy danych i skalowalności.

Dowiedz się, jak wykorzystać federację lakehouse w Databricks, aby zintegrować dane z różnych źródeł i zwiększyć efektywność analizy danych. Praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki dla zespołów data engineering i MLOps.