Единая веб-платформа для инженеров данных: как мы объединили 10+ микросервисов и сократили time-to-market

30 ноября, 17:00, «Кейптаун»

Средняя сложность
Доклад принят в программу конференции
Микросервисы
Python
Технологии “быстрых решений”, “быстрого прототипирования”
Микросервисы
Python
Технологии “быстрых решений”, “быстрого прототипирования”

Мнение Программного комитета о докладе

История о том, как вдвоем за несколько месяцев можно навайбкодить платформу для управления 14к потоками данных, которой могут пользоваться не только люди, но и агенты через MCP. Спикер расскажет о сложностях разработки слабыми моделями и о том, как они сделали ИИ-ассистента для 70% запросов.

Целевая аудитория

Аналитики, инженеры данных. Все, кто связан с данными.

Тезисы

Работая в крупной ритейл-компании, мы управляем более чем 12 000 потоками данных и хранилищем объёмом 12+ петабайт. Инженеры данных ежедневно работают с набором разрозненных инструментов: среды разработки, GitLab, Airflow, SQL-движки, различные сервисы хранения и трансформации.

Такой «зоопарк» увеличивает time-to-market, усложняет онбординг и создает зависимость от контекста конкретных людей и команд.

Мы решили объединить ключевые процессы разработки потоков данных в единую веб-платформу: одно входное окно для создания, редактирования и оркестрации пайплайнов, интегрированное с Airflow и GitLab через API.

В докладе расскажем: - как родилась идея и как мы её «продавали» внутри, - как проектировали архитектуру из 10+ микросервисов, - как решали задачи сложной интеграции, - почему выбрали low-code-подход, - какие ошибки допустили, - и какие результаты получили на текущем этапе.

Это практический кейс о создании внутреннего продукта для data-инженеров: с реальными ограничениями по ресурсам, итерациями, отказами и эволюцией решения.

Спикеры

Никита Калганов
Занимается построением платформы данных в X5 Tech. Интересуется не только технологиями, но и искусством - поэтому в его проектах всегда есть место и логике, и вкусу.

Другие доклады секции