отличная статья, спасибо! у меня была обратная ситуация, когда стоимость моих услуг пытались уменьшить, потому что сейчас ИИ все делает за тебя. На проекте все уже было реализовано, и архитектура базы данных и красивенный дашборд, только данные не те, что ожидали увидеть.
оценила Ваше чувство юмора) про точность расчетов говорят наши клиенты.
А если серьезно, все, что можно реализовать на данных, которые отдают маркетплейсы - реализовали. Не могу сюда выложить расчеты, это интеллектуальная собственность Натальи. Вот ее ТГ @NataliaGerasimenko Напишите ей, пожалуйста.
Спасибо за комментарий! сейчас все расскажу) Решение сделано на yandex cloud. Когда выбирала, ориентировалась на стоимость аренды мощностей, ну и качество тех.поддержки. Планировала арендовать там только базу данных для хранилища и datalens (BI) для визуализации (на тот момент он был бесплатным, сейчас есть возможность бесплатно работать только с community лицензией). Процессы загрузки сделала на python и сначала повесила на cloud functions и триггеры, но когда столкнулась в выгрузкой платного хранения - поняла, что выхожу за временной лимит функции (10мин) даже после того, как переделала скрипты на асинхрон. Пришлось думать, как организовать загрузку по расписанию. Арендовала виртуальную машину и повесила скрипты на cron. Еще была задача разграничить доступ пользователей к данным и отчетам. Это можно сделать через Yandex Organization и RLS (на уровне строк базы). Я рассматривала обе базы, и Postgresql и ClickHouse, выбрала Posgresql потому что в ней проще работать с матвью (я их часто использую, когда архитектура базы еще не устаканилась), с удалением строк из таблиц, и мне она ближе, поскольку раньше работала с Oracle и MS SQL. Если что-то забыла - пишите, отвечу.
отличная статья, спасибо! у меня была обратная ситуация, когда стоимость моих услуг пытались уменьшить, потому что сейчас ИИ все делает за тебя. На проекте все уже было реализовано, и архитектура базы данных и красивенный дашборд, только данные не те, что ожидали увидеть.
спасибо!
оценила Ваше чувство юмора)
про точность расчетов говорят наши клиенты.
А если серьезно, все, что можно реализовать на данных, которые отдают маркетплейсы - реализовали. Не могу сюда выложить расчеты, это интеллектуальная собственность Натальи. Вот ее ТГ @NataliaGerasimenko Напишите ей, пожалуйста.
Спасибо за комментарий! сейчас все расскажу)
Решение сделано на yandex cloud. Когда выбирала, ориентировалась на стоимость аренды мощностей, ну и качество тех.поддержки. Планировала арендовать там только базу данных для хранилища и datalens (BI) для визуализации (на тот момент он был бесплатным, сейчас есть возможность бесплатно работать только с community лицензией). Процессы загрузки сделала на python и сначала повесила на cloud functions и триггеры, но когда столкнулась в выгрузкой платного хранения - поняла, что выхожу за временной лимит функции (10мин) даже после того, как переделала скрипты на асинхрон. Пришлось думать, как организовать загрузку по расписанию. Арендовала виртуальную машину и повесила скрипты на cron. Еще была задача разграничить доступ пользователей к данным и отчетам. Это можно сделать через Yandex Organization и RLS (на уровне строк базы). Я рассматривала обе базы, и Postgresql и ClickHouse, выбрала Posgresql потому что в ней проще работать с матвью (я их часто использую, когда архитектура базы еще не устаканилась), с удалением строк из таблиц, и мне она ближе, поскольку раньше работала с Oracle и MS SQL. Если что-то забыла - пишите, отвечу.