Любой специалист, который когда-либо работал с Big Data знает, что в подобных проектах большой не только объем данных. Также это внушительные вычислительные ресурсы, разветвленный технологический стек и мощная инфраструктура. Поэтому Big Data-проекты часто реализовывают в облаке. 

Меня зовут Алексей Бестужев, я архитектор VK Cloud, и в этой статье мы обсудим нюансы и неочевидные особенности запуска процессов при работе с большими данными в облаке. 

Материал подготовлен на основе нашего совместного вебинара с Кириллом Сливчиковым, управляющим партнером компании 7RedLines. 

В последнее время многие российские компании столкнулись с задачей по выстраиванию системы бизнес-аналитики на новом технологическом стеке. В качестве замены Tableau, Power BI и Qlik одни рассматривают BI-решения российских вендоров — с лицензионной поддержкой, постоянными обновлениями версий и возможностью влиять на roadmap. Другие — Open-Source-инструменты: они бесплатны, однако их придётся развертывать, настраивать и администрировать своими силами. Один из таких инструментов — Apache Superset.  

Мы расскажем о способах развёртывания Apache Superset на разных платформах (Docker, ВМ, Kubernetes), а также дадим подробные инструкции на примере облака VK Cloud.