Настоящая устойчивость систем — в архитектуре. В новом переводе от команды Spring АйО — 8 фундаментальных паттернов проектирования, на которых держатся все современные data engineering-стеки. Освоив их, вы перестанете тушить пожары и начнёте проектировать платформы, которые выдерживают продакшен.
Большинство инженеров по данным начинают с изучения инструментов и тратят годы, пытаясь понять, почему системы выходят из строя. Сначала вы изучаете Spark, затем Airflow, потом Kafka и Iceberg. Инструменты учат писать пайплайны, но не объясняют, почему эти пайплайны ломаются, когда, например, приходит файл с задержкой, неожиданно меняется схема данных или два дашборда показывают разные цифры. Этот пробел возникает потому, что инструменты обучают синтаксису, но не архитектуре систем.
Исследования показывают, что от 60 до 73 процентов корпоративных данных никогда не используются в аналитике. Огромные объёмы данных собираются, хранятся и обрабатываются, но так и не становятся основой для принятия решений, построения дашбордов или создания моделей. Проблемы с качеством данных лишь усугубляют ситуацию. Многие организации сталкиваются с серьёзными ошибками — пропущенные, противоречивые или некорректные записи незаметно искажают последующую аналитику. Это не сбои Spark или Kafka. Это сбои архитектуры.
Большинство проблем возникает из-за неправильного выбора паттернов. Команды строят batch-системы для задач, требующих real-time обработки. Относятся к data lake как к хранилищу данных (data warehouse). Применяют полные перезагрузки там, где необходимы инкрементальные обновления. Каждый из этих выборов создаёт скрытые риски, которые со временем проявляются в виде поломанных дашбордов, дорогостоящих пересчётов или потери доверия.
В 2026 году выделяться будут не те инженеры по данным, у которых длинный список инструментов в резюме. Это будут специалисты, способные взглянуть на пайплайн и определить, где возникнет задержка, где потеряются данные и где система не выдержит нагрузки. Эти навыки рождаются из понимания того, как данные перемещаются между хранилищем, вычислительным�� ресурсами и состояниями сбоев, а не из заучивания API.
Каждый production-стек обработки данных — вне зависимости от того, построен ли он на Spark, Flink, Snowflake, BigQuery, Iceberg, Delta или кастомных пайплайнах — использует одни и те же базовые паттерны проектирования:
как данные поступают в систему
как они хранятся и версионируются
как они безопасно трансформируются
как пайплайны восстанавливаются после сбоев
как данные предоставляются и потребляются
Паттерн проектирования в Data Engineering №1: Data Ingestion (Потребление Данных)
Паттерны потребления определяют темп вашей системы
Потребление управляет тем, с какой скоростью платформа данных может реагировать на происходящее в реальности. Каждый пайплайн делает неявный выбор, связанный со временем. Одни системы проектируются для наблюдения за миром с помощью снапшотов состояния, другие — для отслеживания непрерывного, живого потока событий. Большинство сбоев в продакшене происходит, когда эти две модели смешиваются. Data ingestion — это не просто прокладка труб. Это управление трафиком.
I. Batch
Batch-системы обрабатывают данные как периодические поставки. Данные поступают крупными порциями по расписанию. Системы ниже по потоку видят мир только в эти контрольные моменты времени.
Когда использовать batch:
Бизнес-отчёты обновляются каждый час или раз в день
Источники данных могут экспортировать только файлы или дампы баз данных
Предсказуемость затрат важнее свежести данных
Когда оно ломается?
Batch выходит из строя, когда команды пытаются использовать его для real-time задач. Ежедневная задача, вытягивающая таблицу на 200 ГБ, никогда не сможет поддерживать дашборд с обновлением каждые пять минут — независимо от того, сколько инстансов Spark для процессинга данных вы подключите. Узкое место не в вычислениях. Узкое место — в паттерне ingestion-а.
II. Streaming
Streaming рассматривает каждую запись как событие. Данные непрерывно текут через систему, позволяя потребителям реагировать за секунды, а не за часы.
Когда использовать streaming:
Задержка должна измеряться в секундах или минутах
Алерты, борьба с мошенничеством или живые метрики зависят от актуальности данных
Сервисы, построенные на событиях, подписываются на изменения данных
Как это ломается?
Streaming не работает, если данные на самом деле никому не нужны в режиме реального времени.
Комментарий от Михаила Поливахи
Real-Time Streaming на практике, как правило, гораздо дороже и в сопровождении, и в разработке, и с точки зрения инфраструктуры и т.д. Тут действительно самая частая проблема это стримить данные, когда оно просто не нужно.
Многие команды запускают пайплайны на Kafka и Flink для таблиц, к которым обращаются всего раз в день. Это создаёт операционные издержки, усложнённое управление состоянием и риски сбоев без какой-либо пользы для бизнеса.
III. CDC
Change Data Capture передаёт только то, что изменилось. Вместо копирования целых таблиц CDC потоково передаёт вставки, обновления и удаления напрямую из журналов баз данных.
Когда использовать CDC:
Операционные базы данных являются основной системой учёта
Таблицы большие, но меняются медленно
Нагрузка на продакшен должна оставаться минимальной
Как это ломается?
CDC выходит из строя, когда команды игнорируют удаления, изменения схемы и гарантии консистентности. Поток CDC без корректных первичных ключей, настройки хранения логов и поддержки эволюции схемы хуже, чем batch-задача, потому что он незаметно повреждает консистетное состояние downstream-систем.
Главное правило
Выбирайте паттерн ingestion-а, исходя из требований к задержке и скорости изменений, а не из-за моды. Если вы ошибётесь на этом этапе, всё, что построено сверху, будет бороться с реальностью.
Паттерн проектирования в Data Engineering №2: Хранение данных
Паттерны хранения формируют всё, что находится ниже по потоку
Хранение — это не место, где данные «отдыхают», а точка, в которой фиксируется поведение. В момент записи данных уже принято решение о том, как они будут запрашиваться, как ими будут управлять, сколько будет стоить их сканирование и насколько сложно будет вносить изменения. Команды часто считают хранение нейтральным слоем. Это не так. Хранение — самая «предвзятая» часть стека.
I. Data Lake
Data lake хранит файлы, а не таблицы. Всё записывается в открытых файловых форматах, таких как Parquet или JSON, в объектное хранилище. Встроенного уровня транзакций нет, схема не навязывается — её соблюдение зависит от согласованных правил между инструментами.
Когда использовать data lake:
Вы загружаете как структурированные, так и неструктурированные «сырые» данные
Data science и машинное обучение требуют полной истории
Стоимость хранения должна быть минимальной
Как это ломается?
Озёра выходят из строя, когда несколько пайплайнов пишут в одни и те же папки без координации. Один процесс перезаписывает файлы, пока другой их читает. Партиции расходятся. Старые файлы остаются. Запросы возвращают несогласованные результаты. Люди называют это болотом (data swamp), но настоящая проблема — отсутствие контроля транзакций.
II. Data Warehouse
Хранилища данных (data warehouses) хранят таблицы с жёсткими контрактами. Каждая вставка, обновление и запрос проходят через центральный движок, который обеспечивает соблюдение схем, индексов и ограничений.
Когда использовать хранилище данных:
Бизнес-отчётность тре��ует предсказуемой производительности
Модели данных стабильны
Важны управление доступом и контроль соответствия
Как это ломается?
Хранилища выходят из строя, когда их используют для хранения «сырого» потока данных. Загрузка полуструктурированных логов и CDC-потоков в жёсткие схемы приводит к бесконечным сбоям при инжесте и дорогим вычислениям. В итоге команды борются с моделью, а не используют её.
Комментарий от Михаила Поливаха
На деле, использовать условный Amazon Redshift как Data Lake не стоит хотя бы потому, что это гораздо дороже, чем S3 Cold Storage (в качестве Data Lake). Вам далеко не всегда нужны абсолютно все данные из Data Lake для разного типа процессинга.
III. Lakehouse
Lakehouse сочетает открытые файловые форматы с правилами, характерными для баз данных. Данные хранятся в объектном хранилище, но поверх этого добавляется журнал транзакций, контроль схем и версионирование. Примеры таких решений — Delta Lake и Iceberg.
Когда использовать lakehouse:
Необходимо хранить как «сырые», так и подготовленные данные в одном месте
Streaming, batch и ML должны использовать одни и те же данные
Требуются time travel, ACID-гарантии и эволюция схемы
Как это ломается?
Lakehouse выходит из строя, если команды игнорируют управление файлами и проектирование таблиц. Без компактации, партиционирования и политик хранения план запросов деградирует, а метаданные разрастаются. Формат не спасает от плохой инженерии.
Главное правило
Паттерн хранения определяет, будут ли ваши данные вести себя как файлы или как организованные структуры. Если ошибиться на этом этапе, каждый пайплайн поверх станет хрупким.
Паттерн проектирования в Data Engineering №3: Трансформация
Трансформации определяет, насколько сильно одна повреждённая запись может навредить системе.
Большинство команд считает, что трансформация — это просто SQL или Spark-задачи. На самом деле, именно в трансформации «сырые» данные превращаются в доверенные. Выбранный вами паттерн определяет, приведёт ли одна испорченная строка к сбою одной модели или нарушит всю структуру хранилища.
III. ETL (Extract Transform Load)
Трансформация до загрузки. Данные очищаются, валидируются и приводятся к нужному виду до того, как попадут в аналитическое хранилище.
Когда использовать ETL:
Финансовые или регулируемые данные требуют предварительной валидации
Исходные системы имеют жёсткие контракты
Хранение данных дорогостоящее
Как это ломается?
ETL выходит из строя при изменении бизнес-логики. Каждая новая колонка или правило требуют переработки upstream-задач. Команды вынуждены перепроцессить терабайты данных, чтобы добавить одну метрику.
III. ELT
Сначала загрузка, потом трансформация. Сырые данные сохраняются в хранилище, а затем трансформируются внутри аналитического движка.
Когда использовать ELT:
Вы работаете с облачными хранилищами или lakehouse-платформами
Несколько команд нуждаются в доступе к одним и тем же сырым данным
Модели часто меняются
Как это ломается?
ELT ломается, когда сырые данные превращаются в свалку. Без чётких моделей и тестов повреждённые данные из источников попадают в продакшен-дашборды.
III. Инкрементальная обработка
Обрабатывайте только то, что изменилось. Вместо пересчёта всего пайплайн обновляет только новые или изменённые записи.
Почему это обязательно в 2026 году:
Объёмы данных растут быстрее, чем бюджеты на вычисления
Поздно приходящие данные стали нормой
Бэкапы и доисторические пересчёты должны быть дешёвыми
Как это ломается?
Инкрементальные пайплайны ломаются при нестабильных ключах или неверных временных метках. Неправильное отслеживание изменений приводит к тихому дублированию или потере данных.
Главное правило
Паттерны трансформации определяют, как обновляется состояние во времени. Модели с полным пересчётом заново пересчитывают историю. Инкрементальные — модифицируют её. В 2026 году масштабироваться без потерь в стоимости, скорости или корректности смогут только те системы, которые спроектированы для отслеживания и применения изменений.
Паттерн проектирования в Data Engineering №4: Оркестрация
Паттерны оркестрации определяют поведение системы
Оркестрация — это не просто расписание задач, а способ, с помощью которого система данных решает, что, когда и почему должно выполняться. Два пайплайна могут запускать один и тот же код, но вести себя абсолютно по-разному в зависимости от выбранной стратегии оркестрации. Один будет предсказуемым. Другой — хрупким при нагрузке, повторных запусках и частичных сбоях.
I. Оркестрация на основе DAG (Направленный ациклический граф)
Явный контроль потока. Каждая задача запускается только после успешного выполнения зависимостей. Такие инструменты, как Airflow, Prefect и Dagster, работают по этой модели.
Когда использовать DAG:
Данные должны обрабатываться в строго заданном порядке
Часто выполняются бэкапы и повторные запуски
Сбои необходимо точно отслеживать на уровне конкретной задачи
Как это ломается?
DAG-модель выходит из строя, когда её применяют к системам, основанным на событиях. Один опоздавший файл может заблокировать выполнение всей цепочки. Команды добавляют сенсоры, ожидания и разветвлённую логику до тех пор, пока пайплайн не становится неуправляемым.
II. Оркестрация на основе событий
Реактивный контроль потока. Задачи запускаются, когда поступают данные или когда внешняя система отправляет событие. Исполнение управляется через Kafka, pub/sub или webhooks.
Когда использовать события:
Данные поступают с непредсказуемой периодичностью
Системы должны масштабироваться независимо друг от друга
Используются стриминг или микросервисы
Как это ломается?
Системы, основанные на событиях, ломаются при недостаточной наблюдаемости. При отсутствии трассировки пропущенное событие может привести к потере данных без явной ошибки.
Главное правило
DAG предоставляет контроль над порядком. События — контроль над временем. Большинству современных платформ обработки данных нужны оба подхода, поскольку одни рабочие процессы зависят от строгого порядка, а другие — от способности мгновенно реагировать на поступающие данные. Системы, использующие только один из паттернов, либо упускают данные, либо блокируют их.
Паттерн проектирования в Data Engineering №5: Надёжность
Паттерны надёжности определяют, выживет ли ваша система данных в реальности
Любая система обработки данных выходит из строя. Единственный вопрос — произойдёт это безопасно или незаметно. Большинство пайплайнов работает хорошо в идеальных условиях. Но настоящее испытание начинается тогда, когда задачи перезапускаются, файлы приходят дважды, сеть глючит, а пересчёты накладываются на продакшен. Паттерны надёжности определяют, приведут ли эти события к чистым данным или к тихой порче.
I. Идемпотентные задачи
Один и тот же вход — один и тот же результат. Идемпотентный пайплайн можно запустить повторно, и он всё равно выдаст один корректный выход.
Когда использовать идемпотентность:
Задачи могут быть перезапущены
События могут дублироваться
Пересчёты могут пересекаться с «живыми» данными
Как это ломается?
Неидемпотентные задачи приводят к двойному учёту, перезаписи правильных данных или неконсистентным результатам при повторных запусках.
II. Повторные попытки и Dead Letter Queues
Сбои не должны оставаться без адресата. Повторы обрабатывают временные ошибки. Dead Letter Queue (DLQ) собирает записи, которые не удалось обработать, чтобы их можно было проанализировать и исправить.
Когда использовать:
Источники ненадёжны
Качество данных нестабильно
Система зависит от внешних API
Как это ломается?
Без DLQ плохие данные просто исчезают. Команды обнаруживают проблему только спустя недели, когда метрики начинают «плыть».
III. Перерасчёты (Backfills)
Безопасное воспроизведение истории. Пересчёты позволяют пересчитать исторические данные без ущерба для продакшена.
Когда использовать:
Меняется бизнес-логика
Исправлены баги
Приходит запоздалые данные
Как это ломается?
Пересчёты выходят из строя, если перезаписывают более свежие данные или используют логику, отличающуюся от той, что работает в продакшене.
Главное правило
Продакшен-системы данных работают в условиях, где повторы, дублирующие события, запоздалые данные и частичные сбои — это норма. Пайплайны должны быть спроектированы так, чтобы приходить к одному и тому же корректному состоянию независимо от количества прогонов и пересчётов. Если пайплайн работает только тогда, когда всё запускается один раз и строго по порядку, он испортит данные при первом же отклонении от идеальных условий.
Паттерн проектирования в Data Engineering №6: Качество и управление данными
Сырые данные — дешёвы. Данные, которым доверяют, — дороги. Большинство организаций теряют доверие к данным не из-за одной ошибочной записи. Они теряют его, потому что никто не может объяснить, откуда взялись цифры, почему они изменились и безопасно ли их использовать. Паттерны качества и управления существуют для того, чтобы сделать данные защищаемыми и обоснованными.
I. Валидация
Ошибка должна быть поймана как можно раньше. Данные следует проверять на этапе входа в систему, а не спустя недели — на дашборде.
Когда использовать валидацию:
Потоки данных поступают из внешних систем
От точности зависят критически важные бизнес-метрики
Ожидаются изменения в схемах данных
Как это ломается?
Без валидации плохие данные проходят через все downstream-таблицы. К тому моменту, как кто-то заметит проблему, ошибка уже попадёт в отчёты, ML-модели и экспорт.
II. Эволюция схемы
Изменения без сбоев у потребителей. Схемы должны меняться, но изменения должны быть управляемыми.
Когда использовать эволюцию схемы:
Часто добавляются новые поля
Контракты данных развиваются
Важно сохранить обратную совместимость
Как это ломается?
Жёсткое соблюдение схем вызывает сбои при инжесте. Полное отсутствие контроля схемы — тихую порчу данных. Хорошие системы отслеживают версии и применяют правила совместимости.
III. Происхождение данных (Lineage)
Каждую цифру можно отследить до источника. Lineage показывает, как данные перемещались, менялись и использовались.
Когда использовать lineage:
Необходимы аудит или соблюдение регуляторных требований
Метрики критичны для бизнеса
Несколько команд используют одни и те же данные
Как это ломается?
Без lineage каждая проблема с данными превращается в угадайку. Команды спорят, а не отлаживают. Без этих паттернов команда теряет дни на то, чтобы выяснить, какой пайплайн вызвал ошибку.
Главное правило
Контроль качества и управление данными должны работать на том же уровне, где происходят изменения. Валидация, контроль схем и lineage должны быть встроены в сам поток данных. Если управление добавляется постфактум, ошибки уже распространились, а доверие уже утрачено.
Паттерн проектирования в Data Engineering №7: Слой предоставления данных
Паттерны предоставления определяют, приносит ли данные реальную ценность
Идеальный пайплайн, к которому никто не может получить доступ, — это провал. Большинство платформ обработки данных ломаются на «последней миле». Данные попадают в хранилище, модели отрабатывают — и затем потребители не могут получить стабильные и согласованные ответы. Паттерны предоставления определяют, как данные публикуются, контролируются и становятся надёжными для всей компании.
I. Семантический слой
Единое определение истины. Семантический слой определяет метрики, измерения и бизнес-логику один раз — и все дашборды и запросы используют одни и те же правила.
Когда использовать семантический слой:
В компании используется несколько BI-инструментов
Метрики должны быть согласованными
Бизнес-пользователи работают с данными напрямую
Как это ломается?
Без семантического слоя каждая команда пишет собственный SQL. Показатели выручки, оттока и роста получают множество трактовок.
II. API
Данные как продукт. API предоставляют доступ к данным для приложений, ML-моделей и внешних систем с управлением правами и лимитами на запросы.
Когда использовать API:
Данные лежат в основе продуктов
Машинному обучению нужны фичи
Внешние партнёры потребляют данные
Как это ломается?
Прямой доступ к базам данных создаёт жёсткую связность. Один тяжёлый запрос может положить продакшен.
Главное правило
Данные должны предоставляться через стабильные контракты, соответствующие способу их потребления. Аналитикам нужны управляемые метрики, приложениям — API с низкой задержкой. Когда все потребители работают с «сырыми» таблицами, страдают производительность, стоимость и точность.
Паттерн проектирования в Data Engineering №8: Производительность
Паттерны производительности определяют, сколько стоит ваша платформа
Любая платформа обработки данных выглядит быстрой на демо. Счёт приходит в продакшене. Паттерны производительности определяют, сколько данных вы сканируете, как часто всё пересчитываете и сколько инфраструктуры простаивает. Большинство команд переплачивает не из-за медленных запросов, а потому что их системы спроектированы так, чтобы перемещать и обрабатывать гораздо больше данных, чем нужно.
I. Партиционирование
Сканируйте меньше данных. Партиционирование физически организует данные так, чтобы запросы читали только нужные сегменты.
Когда использовать партиционирование:
Таблицы большие
Запросы фильтруются по времени, региону или клиенту
Часто происходят пересчёты
Как это ломается?
Плохое партиционирование приводит к полному сканированию таблицы. Один дашборд может прочитать терабайты данных и вызвать огромные затраты на вычисления.
II. Кэширование
Не вычисляйте один и тот же результат дважды. Кэширование сохраняет результаты ближе к пользователям, чтобы повторные запросы выполнялись мгновенно.
Когда использовать кэширование:
Дашборды обновляются часто
Много пользователей запускают похожие запросы
Данные обновляются редко
Как это ломается?
Кэш выходит из строя, когда неясны правила актуальности. Устаревшие данные тихо подрывают доверие.
III. Многоуровневое хранилище и вычисления по запросу
Платите за использование, а не за резерв. Горячие данные хранятся на быстрых дисках. Холодные — переводятся в дешёвое хранилище. Вычисления запускаются только при необходимости.
Когда использовать:
Нагрузка неравномерна
Объём исторических данных велик
Важен контроль затрат
Как это ломается?
Без правил жизненного цикла и мониторинга старые данные накапливаются на дорогом хранилище, а вычислительные ресурсы никогда не высвобождаются.
Главное правило
Затраты и надёжность платформы данных определяются тем, сколько данных читается, пересчитывается и хранится в «горячем» доступе. Партиционирование ограничивает объём чтения, кэш — объём пересчёта, а многоуровневое хранилище — то, что остаётся дорогим. При отсутствии этих паттернов проблемы с производительностью превращаются в проблемы с затратами.
Инженеры, которые победят в 2026 году, будут мыслить паттернами проектирования, а не инструментами
Большинство инженеров по данным проводят карьеру, борясь с симптомами: медленные запросы, сломанные пайплайны, задержка данных, несогласо��анные цифры, растущие счета за облако. Все эти проблемы сводятся к одной коренной причине — система построена на неправильных паттернах проектирования.
Когда вы понимаете инжест, хранение, трансформацию, оркестрацию, надёжность, управление, предоставление и производительность как архитектурные решения, а не как инструменты, хаос начинает обретать смысл. Вы перестаёте реагировать на сбои и начинаете предсказывать их. Вы знаете, когда сломается batch. Вы знаете, когда начнёт плыть CDC. Вы знаете, когда lakehouse развалится из-за плохого партиционирования. Это и есть разница между тем, кто просто запускает пайплайны, и тем, кто проектирует системы обработки данных в 2026 году.
Присоединяйтесь к русскоязычному сообществу разработчиков на Spring Boot в телеграм — Spring АйО, чтобы быть в курсе последних новостей из мира разработки на Spring Boot и всего, что с ним связано.
