Data engineering
Lakehouse, стримінг і керовані пайплайни, що живлять аналітику й AI.
Більшість AI-проєктів буксують не через модель, а через дані: вони розкидані по системах, приходять із запізненням, і ніхто не може сказати, звідки взялася цифра. Ми будуємо під цим платформу даних: lakehouse на відкритих форматах, пакетні й потокові пайплайни та каталог, що визначає, хто й що може читати. Так дашборди лишаються свіжими, а ваші AI-агенти й RAG-пайплайни працюють із даними, за які можна відповідати.
01 / Що це вирішує
Ваші дані в таблицях Apache Iceberg або Delta Lake, які читають Databricks, Snowflake, BigQuery і Spark. Без прив’язки до вендора й без копій для кожного інструмента.
Пайплайни на Kafka й Flink кладуть події одразу в таблиці lakehouse, тож операційні дашборди й AI-агенти бачать те, що сталося хвилини тому, а не вчора.
Чисті, версіоновані, задокументовані набори даних, ембедінги й фічі, якими безпечно користуються RAG-пайплайни, агенти й моделі. Зокрема документи, зображення та інші мультимодальні дані.
Каталог як єдина точка контролю: політики доступу, lineage від джерела до звіту, контракти даних і перевірки якості, що ловлять зламані дані раніше за ваших користувачів.
02 / Стек
Галузеві стандарти, нудні у хорошому сенсі: інструменти з майбутнім, які знатиме й наступний інженер.
Lakehouse і формати таблиць
Apache Iceberg
Відкритий формат таблиць, який читає кожен великий рушій
Delta Lake
Відкритий формат таблиць, рідний для Databricks
Databricks
Lakehouse-платформа для даних і AI
Snowflake
Хмарна платформа даних із таблицями Iceberg
BigQuery
Serverless-сховище в Google Cloud
Стримінг
Apache Kafka
Хребет потоку подій
Apache Flink
Обробка потоків зі станом
Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming: пакетна й потокова обробка в одному
Amazon Kinesis
Керований стримінг в AWS
Трансформації й оркестрація
dbt
Протестовані, версіоновані SQL-трансформації
Apache Airflow
Оркестрація процесів у масштабі
Dagster
Оркестрація на рівні активів із lineage
Apache Spark
Розподілена обробка великих наборів даних
Керування і якість
Unity Catalog
Контроль доступу, lineage і пошук даних
Apache Polaris
Відкритий REST-каталог для Iceberg
Great Expectations
Автоматичні тести якості даних
OpenLineage
Відкритий стандарт lineage між інструментами
Дані для AI
Vector stores
pgvector, Qdrant, Pinecone і векторний пошук просто в lakehouse
Feature stores
Feature stores для однакових фіч у навчанні й продакшні
Document pipelines
Завантаження документів і мультимодальних даних для RAG
MCP servers
Керований доступ AI-агентів до даних через MCP-сервери
03 / Підхід
Таблиці Iceberg або Delta, якими володієте ви, тож згодом можна змінити чи поєднати рушії без нової міграції даних.
Ті самі таблиці обслуговують нічні звіти й сценарії реального часу замість двох пайплайнів, що показують різне.
Контракти даних між тими, хто їх створює, і тими, хто використовує, плюс тести якості на кожному запуску. Тоді зміна схеми вище за потоком не зламає мовчки звіти чи відповіді AI.
Обчислення під реальне навантаження, рівні зберігання й прозорість використання, щоб рахунок за платформу ріс разом із користю, а не несподівано.
04 / Стандарти
У кожному проєкті ми дотримуємося галузевих стандартів і перевірених методів. Саме завдяки їм оцінка залишається реалістичною.
05 / Інфраструктура
Слушні питання
Прямі відповіді на те, що клієнти питають перед стартом.
Залежить від ваших навантажень. WNC зазвичай радить зберігати дані у відкритому табличному форматі, як-от Apache Iceberg або Delta Lake, щоб і сховище (Snowflake, BigQuery), і lakehouse-рушій (Databricks, Spark) читали ті самі таблиці. Ви зберігаєте звичну роботу зі сховищем там, де вона працює, і не прив’язуєте дані до одного рушія.
Пов’язані роботи
Наші проєкти й продукти, у яких була ця послуга.
Start
Розкажіть, де зараз живуть ваші дані й що вони мають живити. Старший інженер відповість чесною оцінкою обсягу й ціни.
Let’s manage Переглянути RAG-пайплайни
