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
    • Arenadata DB
      • Сравнение Arenadata DB EE, CE и Greenplum
      • Сайзинг Arenadata DB
      • Требования к инфраструктуре для развертывания кластера Arenadata DB
      • FAQ по Arenadata DB (ADB)
      • Импортозамещение в ИТ-инфраструктуре: как разгрузить SAP HANA
    • Arenadata QuickMarts
      • FAQ по Arenadata QuickMarts (ADQM)
    • Arenadata Hadoop
      • FAQ по Arenadata Hadoop (ADH)
      • Переход на Arenadata: вызовы, решения и перспективы
    • Arenadata Postgres (ADPG)
    • Прикладные решения
    • Миграция на отечественные решения хранения и обработки данных
    • Arenadata Catalog
    • Arenadata Cloud
    • Arenadata Harmony MDM
    • Arenadata One (AD.ONE)
    • Arenadata Picodata
    • Arenadata Prosperity
    • Arenadata Streaming
    • Greengage
    • Аудит корпоративного хранилища данных
    • Лицензирование Arenadata
    • Техническая документация Arenadata
    • Техническая поддержка
  • 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 » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Хранилища данных (DWH / Lakehouse) » Arenadata (DB, Hadoop, Postrges, QuickMarts) » Arenadata Hadoop » Переход на Arenadata: вызовы, решения и перспективы

Переход на Arenadata: вызовы, решения и перспективы

Современные компании, работающие с большими данными, сталкиваются с необходимостью не только обработки огромных объемов информации, но и постоянного обновления своей технологической инфраструктуры. Одним из ключевых вызовов в таких процессах является своевременная миграция на актуальные платформы, особенно если используемое решение перестает поддерживаться или развиваться.

Именно с такой ситуацией столкнулась команда разработчиков при миграции: изначально использовались Oracle Big Data Appliance с Cloudera Hadoop Distribution, которые долгое время обеспечивало стабильную работу. Однако после прекращения его развития возникла необходимость выбора новой платформы, и предпочтение было отдано Arenadata Hadoop (ADH).

Этот переход оказался непростой задачей: требовалось не только перенести два кластера – регламентный и пользовательский, но и сохранить все механизмы обеспечения отказоустойчивости, а также адаптировать бизнес-процессы к новой среде. В статье мы подробно рассмотрим этапы миграции, возникающие вызовы и то, как они были решены, а также поделимся выводами о преимуществах и недостатках нового решения.

 

Этапы проекта

Процесс миграции был разделён на несколько этапов:

 

Подготовка инфраструктуры

На первом этапе основное внимание было сосредоточено на закупке, установке и настройке оборудования, а также проведении пилотных и нагрузочных тестов. Одновременно решалась проблема недостаточной производительности старой системы DRP, на которой размещались оба кластера — регламентный и пользовательский. Для её усиления была реализована временная архитектурная схема: часть нового оборудования использовалась для развертывания ADH и Cloudera, после чего на него был перенесён пользовательский кластер. Это позволило выиграть время и лучше подготовить старую систему к миграции.

Позже был развернут регламентный кластер, а также среды тестирования и разработки, что позволило приступить к основному этапу миграции.

 

Миграция

Основные работы по переносу данных выполнялись в течение следующего периода. В первую очередь была перенесена система хранения данных, включая озеро данных и процессы загрузки. Миграция витрин началась позже, так как они зависят от уже загруженных данных и представляют собой конечный продукт для пользователей.

 

Запуск в промышленную эксплуатацию

К началу следующего года большая часть функционала уже работала на новой платформе, процессы загрузки данных были стабилизированы, а система передана на сопровождение.

 

Завершение работ

На заключительном этапе подавляющее большинство процедур загрузки и витрин было переведено на новую архитектуру, оставались лишь финальные доработки и оптимизация процессов.

 

Плюсы и минусы решения

Плюсы:

  • Обновление технологического стека. Переход на ADH позволил модернизировать все компоненты Hadoop, обеспечив актуальность инфраструктуры.

 

  • Развитие платформы. Постепенно добавляются необходимые инструменты: в свежих релизах появилась поддержка Impala и Kyuubi, а в будущем ожидается Hue, который значительно упростит работу пользователей.

 

  • Соответствие требованиям безопасности. Вендор оперативно добавил поддержку Kerberos и TLS для всех сервисов, что обеспечило соответствие корпоративным стандартам информационной безопасности.

 

Минусы:

  • Недостаток функционала. На момент перехода отсутствовали ключевые инструменты, включая поддержку Impala, что потребовало временного использования более медленного и ресурсоёмкого Hive.

 

  • Отсутствие полноценного аналога Cloudera Manager. В результате пришлось разрабатывать и интегрировать несколько параллельных решений для мониторинга, что усложнило эксплуатацию.

 

  • Дополнительное обучение пользователей. Из-за изменения технологий потребовалось переучивать специалистов с Impala на Spark, что повлекло за собой временные неудобства.

 

В целом, переход на новую платформу оказался сложным, но со временем недостатки компенсируются за счёт доработок со стороны вендора и адаптации внутренней инфраструктуры.

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Следующая статья →
FAQ по Arenadata Hadoop (ADH)

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ГК «Агропромкомплектация-Курск» - одна из ведущих в Российской Федерации агропромышленных компаний с полным производственным циклом "от поля до прилавка". За 32 года работы на рынке компания заслуженно завоевала репутацию одного из лидеров страны в производстве свинины и молока.

  • 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

  • «Лента» – первая по величине сеть гипермаркетов и четвертая среди крупнейших розничных сетей страны. Компания была основана в 1993 г. в Санкт-Петербурге.

    «Лента» управляет 249 гипермаркетами в 88 городах России и 131 супермаркетом в Москве, Санкт-Петербурге, Сибири, Уральском и Центральном регионах с общей торговой площадью около 1 494 тыс. кв. м. Средняя торговая площадь одного гипермаркета «Лента» составляет около 5 500 кв.м, средняя площадь супермаркета – 800 кв.м. Компания оперирует двенадцатью распределительными центрами. Штат компании – около 50, 5 тыс. человек.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • 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.