1) разница в паттернах использования баз данных и вытекающие ограничения на физическую модель данных
2) компактность колонок и векторизация вычислений
3) практические трудности с поддержкой ACID транзакций
4) разница в перформансе на основании ClickBench, как бенчмарка для сравнения эффективности работы с диском

Когда-то продакшн начинался с больших мейнфреймов, хорошо укоренился в горизонтально скалируемых железных серверах (Baremetal), а виртуализация и контейнеризация сделали эксплуатацию SMB-проектов выгоднее. Baremetal, виртуализация и контейнеризация нашли свою аудиторию, при этом не всегда ясно, когда отдать предпочтение определенной технологии.

В докладе мы посмотрим на этапы развития инфраструктуры, на проблемы каждого этапа и как виртуализация, контейнеризация и оркестрация контейнеризации решают свои проблемы.

Обзор основных компонентов и принципов работы Kafka и RabbitMQ.Сравнение архитектурных подходов двух систем.
Подробное описание механизма polling в Kafka: как он работает, его преимущества и недостатки.
Подробное описание механизма pub/sub в RabbitMQ: как он работает, его преимущества и недостатки.
Сравнение эффективности и производительности механизмов обмена данными в контексте различных сценариев использования.
Анализ сценариев, в которых один инструмент может быть предпочтительнее другого.

Чтобы код с ноутбука разработчика попал в репозиторий - нужна сеть.
Чтобы код с репозитория попал на прод - нужна сеть
Чтобы прод с кодом мог обслуживать пользователей... ну, вы поняли.

А что такое сеть? как она работает? Что за магия передаёт пакетики от одного сервера к другому?

Давайте разбираться (с)

история и архитектурные преимущества и недостатки kv
классификация и сценарии использования
- кеш
- альтернативное хранилище с пониженными гарантиями
- основное хранилище с высокими гарантиями
- специализированные сервисы / дата-апп grid

Я разработчик и моя экспертиза именно в выводе в прод ML моделей. Я вижу большой запрос от наших молодых ML-щиков как можно применять модели.
1) Кто такой MLE (не только разрабатывает модели, но сам их катит)
2) Оффлайн схема
3) NRT схема
4) RT схема - что для нее нужно
5) Что-то про платформу и универсализацию решений

Поговорим о том, что такое высокая нагрузка для баз данных, почему БД часто становится самой хрупкой частью системы и о том как сделать эту часть надежной и быстрой
Ответим на вопросы
- Как настраивать? Важные аспекты при установке и первоначальной настройке
- Диски, память и процессор: что важнее для базы?
- Что влияет на производительность?
- Почему запись – это медленно?
- Как написать быстрый и не очень SELECT?
- Как сделать запрос еще быстрее?
- Внешние метрики и внутренняя статистика: что мониторить, куда смотреть
- Когда использовать реляционную базу вообще не стоит?

Большинство разработчиков запускали виртуальные машины на своем ноутбуке. Кажется, что облака - это то же самое? Приходите и послушайте чем задача построения облаков отличается от запуска одной виртуальной машины. Облака в современном мире используются примерно всеми и стоит хорошо понимать что под ними находится, так как "абстракции протекают".