Lakehouse RT: аналитика с задержкой менее секунды для высоконагруженных дашбордов в Databricks

Lakehouse RT (Lakehouse Real-Time) — это ответ на один из самых распространенных вопросов для команд, создающих панели мониторинга для клиентов или встроенную аналитику на Databricks: как добиться производительности запросов менее секунды без запуска отдельного уровня обслуживания? Созданный на основе движка Raiden, Lakehouse RT обеспечивает задержки менее секунды при тысячах одновременных пользователей непосредственно из Databricks Lakehouse — по той же цене, что и DBSQL, без добавления архитектурной сложности. В этом видео объясняется, почему существующие архитектуры Lakehouse создают неприемлемые задержки для продуктовой аналитики и почему Lakehouse RT устраняет этот компромисс. Химаншу Раджа и Мэтт Хольцапфель рассматривают реальные примеры из практики клиентов, включая компанию по управлению основными данными, которая полностью заменила отдельный уровень обслуживания аналитики, и розничного клиента, который перенес панели мониторинга Customer 360 с автономного стека. Настройка занимает несколько минут: выберите новый тип вычислений на существующей панели мониторинга или в приложении. Для любой команды, оценивающей инструменты бизнес-аналитики для Databricks или ищущей решения для бизнес-аналитики на основе ИИ, которые действительно масштабируются в зависимости от количества одновременно работающих пользователей, Lakehouse RT устраняет последний архитектурный барьер на пути к консолидации на единой платформе. Докладчик: Химаншу Раджа, старший директор по управлению продуктами, Databricks; Мэтт Хольцапфель, старший архитектор по внедрению продуктов, Databricks 00:00 - Введение: быстрое масштабирование Lakehouse 01:18 - Почему медленные панели мониторинга вредят продажам и демонстрациям продукта 02:25 - Спрос на встроенную аналитику в реальном времени 04:34 - Компромисс между уровнем обслуживания и его стоимостью 06:42 - Lakehouse RT: тысячи одновременных пользователей, отклик менее секунды 08:50 - Архитектура и цели проектирования движка Raiden 10:56 - Ожидания бизнес-пользователей от производительности, аналогичной приложениям 13:01 - Примеры использования Customer 360 и встроенной аналитики 15:10 - Сквозная низкая задержка: от конвейера до панели мониторинга 17:16 - Реальные результаты работы с клиентами с Lakehouse RT 21:29 - Полная замена отдельного аналитического стека 23:17 - Ценовое соответствие с DBSQL и как начать работу 🤝 Оставайтесь на связи: Веб-сайт: https://databricks.com Твиттер: https://x.com/databricks/ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/databricks/ Инстаграм: https://www.instagram.com/databricksinc/ Facebook: https://www.facebook.com/databricksinc/