Как масштабировать DQ после внедрения базовой автоматизации

Архитектура и масштабируемость

Отказоустойчивость
Архитектура данных, потоки данных, версионирование
Масштабирование с нуля
Автоматизация разработки и тестирования
Обработка данных

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Дата-инженеры, которые развивают DQ или внутренние платформенные инструменты. Аналитики и владельцы витрин, которые участвуют в описании и сопровождении проверок. Тимлиды и архитекторы, которым важно понимать, как эволюционируют внутренние data-инструменты при росте масштаба.

Тезисы

Доклад о том, как уже работающий DQ-контур начинает упираться в новые ограничения и что нужно менять дальше: поддержку БД, модель запуска нерегулярных проверок, механизм автоматических проверок и процесс обновления комментариев. На реальном примере покажем путь от первой автоматизации к более зрелой и расширяемой архитектуре DQ.

Дарья Герасина

Инновационный центр "Безопасный транспорт"

Начала свой путь в инженерии данных в 2023 году, а в 2025 году работает дата-инженером в Инновационном центре "Безопасный транспорт". В рамках проекта занимается интеграцией данных, развитием и сопровождением витрин. управлением потоками данных, процессами загрузки и преобразования данных, контролем качества данных и мониторингом стабильной работы сервисов.

Видео

Другие доклады секции

Архитектура и масштабируемость