Как оптимизировать модель данных для cloud-based-хранилищ
Во всех ключевых облачных хранилищах данных есть средства миграций из in-house-хранилищ. Но успех в миграции в «облака» состоит не только из уменьшения затрат на обслуживание инфраструктуры, но и повышения производительности путём изменения модели данных под особенности каждого из хранилищ.
Автор доклада попробует доказать, что копирование традиционных star- и snowflake-схем не только не позволяет получить максимальную производительность в таких хранилищах, как Amazon Redshift и Google Big Query, но и приводит к дополнительным финансовым затратам.
Также автор демонстрирует несколько примеров с production, когда с уменьшением мощности кластера общая производительность системы повышалась.
Презентация доклада: https://tprg.ru/uOcK
#бэкенд
Во всех ключевых облачных хранилищах данных есть средства миграций из in-house-хранилищ. Но успех в миграции в «облака» состоит не только из уменьшения затрат на обслуживание инфраструктуры, но и повышения производительности путём изменения модели данных под особенности каждого из хранилищ.
Автор доклада попробует доказать, что копирование традиционных star- и snowflake-схем не только не позволяет получить максимальную производительность в таких хранилищах, как Amazon Redshift и Google Big Query, но и приводит к дополнительным финансовым затратам.
Также автор демонстрирует несколько примеров с production, когда с уменьшением мощности кластера общая производительность системы повышалась.
Презентация доклада: https://tprg.ru/uOcK
#бэкенд