BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по ClickHouse » Энциклопедия ClickHouse » clickhouse установить

clickhouse установить

 

Краткое введение

Установка и первичная настройка ClickHouse - фундаментальная задача для любого проекта по построению аналитической архитектуры. Правильный выбор среды, последовательность действий и контроль версий позволяют обеспечить устойчивость к пиковым нагрузкам, упрощают масштабирование и упорядочивают обновления. В рамках курса по ClickHouse мы рассмотрим различные способы установки, сравним подходы к развёртыванию в монолитной и кластерной конфигурациях, а также обсудим организационные аспекты, которые напрямую влияют на эксплуатацию и сопровождение системы в продакшн.

 

Введение

ClickHouse - это высокопроизводительная колоночная система управления базами данных для онлайн-аналитических запросов. Вызовы, которыми мы сталкиваемся при развертывании, выходят за рамки «появился пакет и запустили сервер»: нужно учесть требования к аппаратной инфраструктуре, операционной системе, сетевой архитектуре, обеспечению отказоустойчивости и поддержке процессов миграции. В этой главе мы систематизируем знания по установке, обозначим типовые сценарии (одиночный узел, многоузельный кластер, облачное развёртывание), а также продемонстрируем практические примеры для разных операционных систем и технологий контейнеризации.

 

Теоретические основы и терминология

  • Архитектура ClickHouse: узлы сервера, репликация, распределённые таблицы, хранение данных в колоночном формате, алгебраизация запросов на уровне движка.
  • Режимы развёртывания:
    • Одноузловой режим (standalone) для разработки и тестирования.
    • Многоузельный кластер с репликацией, шардированием и балансировкой нагрузки.
    • Облачные и контейнеризированные развёртывания (Kubernetes, Docker Compose).
  • Важные технические концепции:
    • Репликация и согласование (реализация через реплики и потенциально ClickHouse Keeper как замена ZooKeeper).
    • Настройки ядра ОС и файловой системы (ulimits, IOPs, FSync и т. п.).
    • Безопасность доступа (пользователи и привилегии, TLS/SSL, сетевые фильтры).
  • Принципы управления конфигурациями:
    • Разделение конфигурации сервера (конфигурационные файлы и пользовательские настройки).
    • Непрерывная доставка изменений конфигурации и параметров сервера.
  • Стратегии мониторинга и резервного копирования:
    • Метрики, логи, SBOM, планы восстановления.

       

Методологии и подходы

  • Планирование развёртывания:
    • Определение бизнес-слоёв и уровней SLA: какие регионы, какие узлы, какие задержки допустимы.
    • Разделение сред: dev, stage, prod с понятной политикой миграции.
  • Выбор окружения:
    • Традиционные серверные установки на Linux (Ubuntu/Debian, RHEL/CentOS) против контейнеризации (Docker, Kubernetes) и управляемых сервисов.
  • Подход к конфигурации:
    • Итеративная настройка параметров (память, IO, параллельность, кэш) на тестовом стенде с повторяемыми сценариями.
  • Безопасность и соответствие:
    • Шифрование данных, аутентификация пользователей, аудит действий.
  • Путь к устойчивости:
    • репликация, отказоустойчивость, мониторинг и автоматическое масштабирование.

       

Архитектура и технологическая реализация

 

Традиционная установка на Linux

Ниже приводим образец рабочего сценария установки на популярных дистрибутивах.

  • Ubuntu/Debian (apt):

    • Подготовка репозитория и установка:
      
          ## подготовка
          sudo apt-get update
          sudo apt-get install -y curl apt-transport-https gnupg2 ca-certificates
      
          ## добавление ключей и репозитория ClickHouse
      
      | curl -fsSL https://packages.clickhouse.com/keys/CLICKHOUSE-KEY.pub | sudo apt-key add - |
      | --- | --- |
      | echo 'deb https://packages.clickhouse.com/debian stable main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list |
      
          ## установка сервер и клиента
          sudo apt-get update
          sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
          sudo systemctl enable --now clickhouse-server
      
  • Первичная настройка:

    • Правка конфигурации сервера: /etc/clickhouse-server/config.xml и /etc/clickhouse-server/users.xml.
    • Применение изменений: systemctl restart clickhouse-server.
  • RHEL/CentOS (yum/dnf):

    • Установка:
      
          sudo yum install -y https://packages.clickhouse.com/rpm/stable/ClickHouse-release-stable.noarch.rpm
          sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
          sudo systemctl enable --now clickhouse-server
      
  • Настройка TLS, пользователей и сетевых ограничений аналогична Debian‑путь.

  • Примечание по конфигурации:

    • Настройка pool памяти и файловой системы, чтобы не возникло узких мест при больших аналитических запросах.
    • Включение TLS для клиентских соединений и инструктаж по генерации сертификатов.

       

Контейнеризация и оркестрация

  • Docker Compose (для локального стенда):

    
      version: '3.8'
      services:
        clickhouse:
          image: yandex/clickhouse-server:23.6
          environment:
            CLICKHOUSE_USER: default
            CLICKHOUSE_PASSWORD: pass
          ports:
            - "8123:8123"
            - "9000:9000"
          ulimits:
            nofile:
              soft: 262144
              hard: 262144
          volumes:
            - ./clickhouse-data:/var/lib/clickhouse
            - ./config.xml:/etc/clickhouse-server/config.xml:ro
            - ./users.xml:/etc/clickhouse-server/users.xml:ro
    
  • Kubernetes и ClickHouse Operator:

    • Использование официального оператора ClickHouse для развёртывания кластера.
    • Пример CR (simplified):
      
          apiVersion: "clickhouse.altinity.com/v1"
          kind: ClickHouseInstallation
          metadata:
            name: example
          spec:
            configuration:
              clusters:
              - **name**: default
                layout:
                  replicasCount: 3
      
  • Преимущества: автоматическое масштабирование, обновления без прерываний, интеграция с сервис-масками и сетевыми политиками.

  • ClickHouse Keeper и ZooKeeper:

    • По мере роста кластера можно переходить к «ClickHouse Keeper» в качестве замены внешнего ZooKeeper для координации.
    • Пример параметра: включение в конфигурацию и параллельная настройка узлов Keeper внутри кластера.

       

Архитектура данных и конфигурация

  • Типовые конфигурации:
    • Репликация для критичных таблиц (создание реплик в нескольких узлах).
    • Распределённые таблицы для выполнения запросов по шардам.
    • Настройки памяти: max_memory_usage, min_bytes_for_seek, max_bytes_before_external_group_by.
  • Безопасность и доступ:
    • Создание пользователей с ограниченными правами и аудит действий.
    • TLS шифрование между клиентом и сервером, межузловой TLS.
  • Мониторинг и логирование:
    • Интеграция с Prometheus, Grafana для метрик по запросам, задержкам и загрузке реплик.
    • Логи ClickHouse в формате, удобном для агрегации и поиска.

       

Организационные и процессные аспекты

  • Управление изменениями:
    • Внесение изменений в конфигурацию через управление версиями (Git), применение через CI/CD пайплайны.
    • Стратегии миграции: постепенная смена параметров на тестовом стенде, затем на стейдж и прод.
  • Бэкапы и восстановление:
    • Регулярное резервное копирование данных (инкрементальные и полные). План восстановления должен обеспечивать минимальные простои.
  • Обслуживание и обновления:
    • Планы обновлений версии ClickHouse без прерывания сервиса.
    • Тестирование совместимости новых версий с существующими запросами и структурами таблиц.

       

Технические детали реализации (алгоритмы, схемы, протоколы, интеграции)

  • Установка и базовая настройка TLS:

    • Генерация сертификатов, настройка файлов в config.xml и users.xml.
    • Пример секции TLS:
      
          /etc/ssl/certs/clickhouse.crt
          /etc/ssl/private/clickhouse.key
      
  • Конфигурация репликации:

    • Создание таблиц с репликацией:
      
          CREATE TABLE default.visits
          (
            event_date Date,
            user_id UInt64,
            channel String
          )
          ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/visits', '{replica}')
          PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
          ORDER BY (event_date, user_id);
      
  • Настройки безопасности на примере пользователей:

    • В users.xml задаются пользователи и их права:
      
          
            
              ...
              ...
              default
            
          
      
  • Интеграции:

    • Подключение к системам мониторинга через Prometheus exporters.
    • Внедрение BI-инструментов (Grafana, Superset) для визуализации метрик и дашбордов.
    • Интеграции с конвейерами данных (Airflow, Dagster) для управления загрузкой данных.

       

Риски, ограничения и типовые ошибки

  • Типичные источники проблем:
    • Недостаточная пропускная способность сети между нода-узлами кластера.
    • Неправильные параметры памяти и IO, что вызывает перегрузку и задержки.
    • Неправильная настройка репликации, дублирование данных или конфликт версий.
    • Неправильная настройка SELinux/AppArmor и прав доступа к директориям для ClickHouse.
  • Ограничения:
    • Ограничения по параллелизму и памяти, зависят от аппаратной базы и схемы запросов.
    • В некоторых сценариях миграции или обновления могут требовать временного отключения части функционала.
  • Типичные ошибки установки:
    • Пропуск базовых зависимостей или несовместимых версий пакетов.
    • Неполная или неверная настройка сетевых политик.
    • Игнорирование миграций и откатов конфигураций.

       

Примеры open-source и российских продуктов

  • Open-source/инструменты вокруг ClickHouse:
    • ClickHouse (сам по себе open-source) - основа для аналитики в реальном времени.
    • ClickHouse Keeper - легковесная замена ZooKeeper для координации в кластере.
    • Docker и Kubernetes - популярные способы развёртывания и масштабирования.
    • Prometheus и Grafana - мониторинг и визуализация метрик.
    • Apache Kafka - потоковая передача данных в ClickHouse, репликация событий.
  • Российские продукты и практики:
    • Яндекс.Облако (Yandex.Cloud) и его решения для управляемого ClickHouse - пример облачной инфраструктуры на родном рынке.
    • Примеры внедрений в крупных российских организациях (банковский сектор, розничная торговля) демонстрируют сценарии высокой доступности и масштабирования.
    • Проекты и инструменты отечественного сообщества вокруг ClickHouse Keeper и локальных инструментов мониторинга, адаптированных под требования российских регуляторов.

       

Риски, ограничения и типовые ошибки (подробно)

  • Неправильная конфигурация системных параметров ядра:
    • Недостаточные лимиты файловых дескрипторов, ограничение max_open_files.
    • Неправильные параметры swappiness и swap-политики, ведущие к задержкам.
  • Отсутствие резервирования сети и отказоустойчивости:
    • Одиночный узел без репликации - риск потери данных и простоев.
    • Неправильная маршрутизация и DNS - задержки и недоступность служб.
  • Неправильная миграция и обновления:
    • Обновление версии без проверки совместимости структур таблиц.
    • Неучтенные изменения в конфигурации, влияющие на производительность.
  • Безопасность и доступ:
    • Недостаточно строгие политики доступа, слабые пароли.
    • Неправильно настроенный TLS/SSL без проверки сертификатов.
  • Управление версиями конфигураций:
    • Изменения в config.xml без согласованной процедуры отката.
    • Расхождение между локальными и продакшн-конфигурациями.

       

Заключение

Установка ClickHouse - не просто развёртывание сервера. Это системная задача, включающая выбор окружения, проектирование архитектуры кластера, обеспечение безопасности и устойчивости, а также интеграцию с конвейерами данных и инструментами мониторинга. Правильная архитектура развёртывания и дисциплинированное управление конфигурациями позволяют достигнуть заявленного уровня производительности и доступности. В следующих главах мы углубимся в архитектурные паттерны кластеров ClickHouse, методы масштабирования и практики эксплуатации, чтобы вы могли превратить развёртывание в устойчивую бизнес‑платформу аналитики.

 

Вопрос-Ответ (FAQ)

  1. Что означает фраза clickhouse установить и почему она важна для курса?
  • Объясняет точку входа в инфраструктуру аналитики: без правильной установки невозможно проводить эксперименты, тесты производительности и разворачивать реальный кластер. В курсе мы разбираем не только команды, но и планирование, архитектуру и риски.
  1. Какие основные способы развёртывания существуют и чем они отличаются?
  • Традиционная установка на Linux предоставляет контроль на уровне ОС и конфигураций.
  • Контейнеризация (Docker) обеспечивает переносимость и повторяемость окружения.
  • Kubernetes и ClickHouse Operator позволяют автоматизировать масштабирование, обновления и мониторинг.
  • Облачные решения (управляемые сервисы) снижают операционные издержки, но требуют учета ограничений и SLA.
  1. Какие команды нужны для базовой установки на Ubuntu?
  • Основные шаги: добавление репозитория, установка пакетов, запуск сервиса и базовая настройка. Пример приведён выше в разделе Архитектура и технологическая реализация.
  1. Какой подход к конфигурации наиболее безопасен в продакшене?
  • Разделение конфигураций между dev/stage/prod, использование версионирования, применение изменений через CI/CD и тестирование на стендах. В prod применяются только проверенные конфигурации с откатом.
  1. Что такое ClickHouse Keeper и зачем он нужен?
  • ClickHouse Keeper - это решение для координации кластера, альтернатива ZooKeeper, упрощающая настройку и повышающая устойчивость к сбоям в распределённых конфигурациях.
  1. Какие риски чаще всего приводят к простоям при установке?
  • Неправильная сеть между узлами, нехватка ресурсов памяти/IO, ошибки в настройке безопасности, неверные параметры конфигурации, отсутствие мониторинга и резервного копирования.
  1. Какие практики мониторинга рекомендуются при установке?
  • Подключение Prometheus к ClickHouse, настройка dashboards в Grafana, сбор метрик по запросам, задержкам и нагрузке, а также логирование и аудиты изменений.
  1. Какие применения существуют для кластерной архитектуры ClickHouse?
  • Репликация критичных таблиц, шардинг для масштабирования запросов, распределённые таблицы для глобального анализа, интеграции с потоками данных (Kafka) и BI-аналитикой.
  1. Какие примеры российских продуктов и экосистем можно привести?
  • Яндекс.Облако и другие отечественные решения предоставляют управляемые сервисы для ClickHouse и инфраструктуру в рамках российского рынка. Также упоминание инициатив вокруг ClickHouse Keeper и локальных инструментов мониторинга демонстрирует активность отечественного сообщества.
  1. Какие шаги следует предпринять после установки для перехода к продакшн?
  • Настроить репликацию и шардирование, определить параметры памяти и диск‑IO, внедрить мониторинг и резервное копирование, подготовить план обновлений и миграций, а также обеспечить безопасность и аудит. Затем перейти к кластерной архитектуре и автоматизированным пайплайнам данных.

Конкретные примеры, которые можно применить на практике

  • Локальная разработка: Docker Compose для быстрого прототипирования и тестирования.
  • Продукционный кластер: Kubernetes с ClickHouse Operator для автоматизации развёртывания, обновлений и масштабирования.
  • Облачное развёртывание: управляемый сервис ClickHouse в рамках Яндекс.Облако, который упрощает операции и обеспечивает SLA.

     

Примеры конфигураций и кода

  • Пример конфигурации TLS и аутентификации в users.xml:

    
      
        
          0123456789abcdef...
          172.16.0.0/12,192.168.0.0/16
          default
        
      
    
  • Пример настройки репликации в таблице:

    
      CREATE TABLE default.visits
      (
        event_date Date,
        user_id UInt64,
        channel String
      )
      ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/visits', '{replica}')
      PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
      ORDER BY (event_date, user_id);
    
  • Пример Docker Compose для локальной разработки:

    
      version: '3.8'
      services:
        clickhouse:
          image: yandex/clickhouse-server:23.6
          ports:
            - "8123:8123"
            - "9000:9000"
          volumes:
            - ./data:/var/lib/clickhouse
            - ./config.xml:/etc/clickhouse-server/config.xml:ro
            - ./users.xml:/etc/clickhouse-server/users.xml:ro
          ulimits:
            nofile:
              soft: 262144
              hard: 262144
    

    Таким образом, глава охватывает как теоретические основы, так и практические, валидируемые сценарии развёртывания ClickHouse, даёт представление о современных подходах к эксплуатации и мониторингу, а также иллюстрирует сочетание open-source и российских технологий и практик в рамках единой архитектурной картины.

← Предыдущая статья
clickhouse exists
Следующая статья →
clickhouse cloud

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • АО «НСПК» - оператор национальной системы платежных карт, который предоставляет операционные услуги и услуги платежного клиринга операторам платежных систем, в том числе Банку России и кредитным организациям. В задачи АО «НСПК» входит обеспечение бесперебойного доступа к переводам денежных средств в Российской Федерации с использованием платежных инструментов.  Также компания является оператором национальной платёжной системы «Мир» и операционным и платёжным клиринговым центром Системы быстрых платежей (СБП).

  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.