Inhouse-система аналитики: руководство для начинающихАрхитектуры, масштабируемость
Занимается backend-разработкой последние 11 лет. Основной профессиональный опыт получил в корпоративной среде, где занимался разработкой банковских систем для работы с ценными бумагами на крупнейших мировых биржах. Последние 4 года занимается аналитикой в небольшом стартапе.
Два года назад мы (компания Scentbird), пережив серьезный рост, решили строить свою систему аналитики для обеспечения необходимой гибкости. На этом пути мы, конечно, не стали разрабатывать все с нуля, а использовали готовые компоненты, тем не менее даже при таком подходе, построение inhouse-аналитики оказалось нетривиальной задачей.
В отведенные 45 минут обсудим:
- какие готовые решения были выбраны нами и почему (рассмотрим наш выбор БД, ETL, BI-системы, а также вспомогательных систем);
- как из выбранных "кубиков" мы построили свою систему аналитики, и как она масштабируется;
- какие "грабли" на этом пути мы собрали;
- посмотрим на проделанный нами путь от самого начала и до текущего момента.
