SeekWell 图片来自：seekwell.io SeekWell 可以帮你编写 SQL 并将结果同步到公司内部的其他应用程序中。...作为一个分析和数据可视化工具，SeekWell 连接了数据库（如 Postgres、Snowflake、Redshift 和 MySQL）和常见的应用程序（如 Google Sheets、Excel、Slack...SeekWell 使用 SQL 请求来连接数据库和不同的应用程序。它可以帮助同步数据，使团队成员可以保持一致，确保数据的有效流动。 它是如何使用 GPT-3 的？...该工具支持 MySQL、Redshift、MS SQL Server、Postgres 和 Snowflake。SeekWell 处理 SQL 请求。 它是为谁而设计的？...开发者、产品经理、分析师以及任何需要将数据库与所支持的应用程序保持同步的人，都可以使用 SeekWell。
❆ 云计算架构师 业界对云计算架构师的需要一直很高，云计算架构师需要深入了解企业需求，包括现有的应用程序和数据集，并找到一套适当的公有云或私有云技术来满足这些需求。...❆ 云计算大数据专家 从那些对技术了解不多的人（云计算架构师）到那些对特定技术有深入了解的人，我们首先考虑到了云计算大数据专家。他们对大数据理解非常深刻，特别是如何在云中实现大数据。...云计算大数据专家深入理解AWS RedShift和AWS Elastic MapReduce，同时也知道Google和Microsoft Azure的大数据技术。...这项工作的关键标准不是了解大数据的基础知识，而且要理解技术的合理应用。 ❆ 云计算数据集成专家 这项工作是最难的，因为你需要了解云和非云数据集成的技术，以及如何集成云数据和内部部署的数据。...这项需求来自将数据迁移到云端，但没有考虑如何在云和内部系统之间同步数据的企业。2017年，企业将争相弥补这部分工作的空白，数据集成工程师的需求将会提高，他们对云计算有深入的理解和丰富的经验。
“如果你想想谁在真正构建 AI 应用程序，实际上是软件开发者，应用程序开发者，”Timescale 的 AI 和开发者产品负责人 Avthar Sewrathan 解释道。...虽然他们有构建生产系统的经验，但他们可能没有 AI 和 ML 背景，而这些传统上是数据科学家或研究工程师的领域，但他们不一定是全栈工程师或后端工程师。...随着新数据添加到他们的表中，嵌入将自动创建，并且他们避免了所有关于数据同步和确保嵌入扩展的问题，因为一切都在后台自动同步，从而减少了开发团队原本需要自己完成的工作。”...使用 pgai Vectorizer，开发者可以： 在他们熟悉的同一 PostgreSQL 数据库平台上管理 AI 应用程序的所有数据——向量、元数据、事件数据。 自动实时同步数据更改到向量嵌入。...它取代了这些用于更新和同步的排队系统。” 同步 ——“当你构建 AI 应用程序时，你必须编写代码来检查，‘好的，在我的向量数据库中，这些嵌入已创建。’[但是]我的关系数据库中是否有正确的元数据？
“如何简化大型集群模式上的数据处理”。...其他公有云提供商，如谷歌 Cloud 和微软 Azure，也很快出现。公有云彻底改变了软件和数据应用程序的构建和交付方式，成为这个时代最重要的技术之一。...尽管软件工程和数据工程是不同的学科，但它们本质上也有一些相似之处：都是通过 编写、部署 和 维护 代码来解决问题。因此，当代数据工程师非常熟悉敏捷开发、代码测试和版本控制实践，诸如此类。...数据可靠性工程师将 DevOps 最佳实践应用于数据系统，如 CI/CD、服务水平协议（SLA）、监控和可观察性。 另一方面，软件工程和数据工程的岗位和职责也会交汇。...这意味着，未来生产者和消费者之间的耦合将更加紧密。 宏观上看——除了技术或工具之外——数据生态系统正朝着利益相关方之间加强合作的方向发展。这催生了新的思维模式，如 DataOps。
该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案，取代了将交易数据流式传输到其分析系统（如 Amazon Redshift 和内部数据湖）的一组分散的数据管道。...在这两种情况下，更新都发布到 Apache Kafka，而 Redshift 连接器负责将数据同步到相应的 Redshift 表。...工程师使用 Joinery Flink 作业 将业务属性数据与相应的元数据合并。...另一项作业用于解决数据不一致的问题，最后在 Redshift Connector 和 Data Lake Connector 的帮助下，业务属性数据进入两个主要的离线数据存储中。...业务属性的新流式架构（来源：Yelp 工程博客） 彻底改造流式架构的总体收益是让数据分析团队能够通过单一模式访问业务属性数据，这有助于数据发现，让数据消费更简单。
让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...再深入研究Redshift、BigQuery和Snowflake，他们都提供按需定价，但每个都有自己独特的定价模式。...它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
在这篇博文中，我们介绍了 Spark-Lineage，这是一种内部产品，用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。...想象一下你自己是一名软件工程师，负责发布由几个关键 Yelp 服务使用的数据的微服务；您即将对批处理作业进行结构更改，并想知道您的服务的下游对象和内容将受到影响。...构建 Spark-Lineages UI 首先，我们解析 Redshift 中上述步骤提供的元数据，并识别源和目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中的临时表。...Schema_id： Yelp 的所有现代数据都被模式化并分配了一个 schema_id，无论它们是存储在 Redshift、S3、Data Lake 还是 Kafka 中。...查找模式信息可以通过 CLI 或 PipelineStudio——一个简单的 UI 以交互方式探索模式，或者直接在 Spark-Lineage UI 上完成，与 PipelineStudio 相比具有更高级的功能
Postico for Mac是一款可以在苹果电脑MAC OS平台上使用的PostgreSQL客户端，支持本地和远程云服务，Heroku Postgres, Amazon Redshift, Amazon...编辑器具有所需的所有标准功能，如语法突出显示和自动缩进。你会为所有细致的细节感到高兴原生体验原生可可控件确保一致性。键盘快捷键遵循平台惯例。像撤消/重做或复制/粘贴等命令就像您期望的那样工作。...当然，Postico可以与您每天使用的其他应用程序和服务相媲美。充满活力的设计Postico从头开始设计了Apple的现代设计语言。它的高分辨率艺术品在Retina显示屏上看起来很棒。...Postgres.app的配套Postgres.app是在本地运行PostgreSQL服务器的最快方式。由于Postico是由Postgres.app的维护者制作的，因此这两个应用程序可以完美协作。...侧边栏可以隐藏，以显示更多的数据。如果你不想浪费一个像素，切换到全屏模式。
这意味着，如果一个客户每年要在 Redshift 上花费 100 万美元，AWS 在付清 EC2 的运营成本和折旧费用之后的毛利润约为 50~70 万美元。...从这个角度来看，过去的 10~15 年看起来有点像一种愚蠢的“提升和转移”。我们只是把计算机放在云端，这远远不够。我们可以把注意力集中在构建应用程序代码上，而不是担心底层的基础设施。...大多数工程师并不直接与云计算提供商进行交互，而是通过这些提供商提供的服务进行交互。 数据库市场（OLAP，OLTP，任何你能想到的）将由云计算提供上主导，并且在底层完全抽象。...云计算中的资源利用率将会大大提高，工程师们在资源分配和配置上所花费的时间会减少一个数量级。 IBM 最终放弃“混合多云”。 YAML 会成为那些老去的开发者们酒桌上的话题。...作者介绍： Erik Bernhardsson，Better 公司的前任首席技术官，目前正致力于数据领域的创业。编写过很多代码，如开源项目 Luigi 和 Anyy。
； 接着，你以为应用程序可以把身份带给数据，但其实不行； 终于，你以为这样就没辙了，但聊暗花明又一村…… 上述问题本质上是数据访问的身份归因。...因为还存在许多不通过应用程序连接到数据库的场景： SRE（站点可靠性工程师，Site Reliability Engineer）：会跳转到客户帐户，以快速修复一些数据错误并让客户恢复正常。...因为在数据库中创建个人用户，并使其在员工加入和离开时保持同步，真是太困难了——所以没法这么做。于是，大家都使用相同的服务帐户。 关于日志的小结和回顾。...尽管Snowflake或Redshift这样的现代数据库的确可以通过Okta或IAM支持原生SSO，但大多数业务用户使用BI工具（如Looker、Tableau、Thoughtspot等）通过单个服务帐户来访问数据...有了DSP的Sidecar代理，我们就可以使用标准SSO工具，向我们的数据库进行身份验证。应用程序用户和非应用程序用户（如SRE、DBA、部署工具）都可以通过SSO进行身份验证。
但幸运的是，目前业界普遍认可 AWS、GCP 和 Azure 这三家大型云服务提供商的资质，因此数据库公司可以采用一种全新的部署模式：BYOC（Bring Your Own Cloud），即数据库厂商在用户的...这种折衷的模式实际上是云时代的私有化部署。 虽然中美两国的企业都购买云数据库，但他们的需求重点往往不同。根据我与两边客户接触的感受，中国用户更加注重性能，而美国用户更加注重体验。...同步和异步的沟通方式导致中美两国在客户服务方面存在巨大差异：中国的服务几乎都是保姆式的，数据库厂商会陪伴客户完成测试、部署、上线等整个过程，有时甚至会帮助客户编写代码。...实际上，Snowflake 的兴起让 AWS 的基础设施业务（如 EC2、S3 等）大获成功，其带来的收益远远超过因 Snowflake 抢占 Redshift 市场而带来的损失。...博士毕业于新加坡国立大学计算机系，为前 Amazon Redshift 工程师和前 IBM Research Almaden 研究员。
关系型数据库的旧世界需要僵硬的模式而且狂热！在NoSQL的新世界，定义数据结构的模式消失了，DBA们消失了，规则消失了！真简单！！ 当然，这完全是胡扯。...正如AWS数据科学的总经理Matt Wood最近告诉我的，Redshift和其它AWS服务致力于通过移除复杂让用户易于使用。给用户更少的“杠杆”意味着AWS也给他们更少的失败方式。...例如，Airbnb对Redshift刚开始是如何容易感到 洋洋得意，但是随后就需要一些折衷（和投入）： 我 们面临的第一个挑战就是模式迁移。...即使Redshift是基于Postgres 8.0的，“微妙的”不同仍然足够大，强迫你用Redshift的方式工作。我们尽量自动化模式迁移，但是问题比我们最初期望的更大，我们认为它超出了试 验的范围。...在Redshift里，索引，时间戳类型，数组，不被支持，这样你需要在你的模式里排除它们，或找到变通方案。 无论如何，Airbnb投入了努力，看到了至少五倍的性能提升和巨大的成本节约。
现代数据库 是持久、高效且可编程的数据存储库，使它们成为构建应用程序的超级强大环境。然而，近年来，许多数据库功能，如函数、触发器和物化视图，已经过时。...原子性和一致性的损失 现代数据库，如 PostgreSQL，非常擅长使用其ACID 属性 来维护操作的原子性和结果数据的 一致性。...数据库编程正在卷土重来 近年来，我观察到我们行业中的许多工程师和架构师越来越意识到完全避免数据库编程的成本。许多人正在寻找更好的方法将高级数据库功能集成到他们的应用程序中。...数据库模式即代码：数据库代码需要合适的工具 回顾一下反对将业务逻辑推送到数据库的论点，其中许多论点归结为缺乏足够的工具和既定策略，将它们与现代软件工程实践（如自动化测试、CI/CD 等）集成。...如果您想了解更多关于数据库模式即代码和 Atlas 的信息，可以在 Atlas 文档网站 上找到更完整的“Atlas 入门”指南。
当两个数据模型随时间变化时，保持连续同步至关重要。 挑战2–安全性 当组织的云迁移获得了广泛的认可和动力时，安全性就变得至关重要。...当在已经通过认证的IT基础设施上运行时，这使得获得SOC2、ISO2700、HIPAA和PCI等标准认证变得更加容易。 身份验证、授权、日志记录和审核都集成在所有云平台上。...安全措施(如网络和应用程序防火墙、DDoS保护和身份管理)经过标准化、测试并可用于安装和配置。 挑战3：将自定义数据应用程序连接到数据存储 另一个障碍是优化自定义数据应用程序用于连接到数据存储的接口。...主要的云计算数据存储区Snowflake、Redshift和BigQuery支持用户定义的功能(用Python、SQL或JavaScript定义)，但对于许多功能来说还不够。...组织在将其应用程序和数据迁移到云平台时都必须解决许多挑战。通过熟练的云计算工程师采用高级工具进行部署，组织可以避免重大的云迁移挑战。
正如软件工程师需要全面了解应用程序和基础架构的性能情况一样，数据工程师需要全面了解数据系统的性能情况。换句话说，数据工程师需要数据可观测性。...数据可观测性可以帮助数据工程师及其组织确保数据管道的可靠性，获得对其数据堆栈（包括基础设施、应用程序和用户）的可见性，确定数据问题和修复数据问题可行性。数据可观测性可以帮助解决各种常见企业数据问题。...Acceldata数据可观测性平台支持数据源，如Snowflake、Databricks、Hadoop、Amazon Athena、Amazon Redshift、Azure Data Lake、Google...Acceldata平台提供以下洞察力： 计算 - 优化数据基础架构的计算、容量、资源、成本和性能。 可靠性 - 提高数据质量、对账和确定模式漂移和数据漂移。...管道 - 识别转换、事件、应用程序等问题，并提供警报和见解。 用户 - 实时提供数据工程师、数据科学家、数据管理员、平台工程师、数据主管和平台负责人的洞察力。
Q2：您对不同的流行数据仓库（数据湖抽象）看法是什么？我看到的三个主要对象是Snowflake，BigQuery和带有Delta和Spark的Lakehouse架构。也许还会包括Redshift。...VC：那么让我们从云数据仓库开始，实际上我会将Redshift放在前面，我会将Redshift，BigQuery和Snowflake视为云数仓。它们都有一些非常共同的特征，如都有很多类似数据库的参数。...看来我需要一个数据湖，现在有了这些工具，我们在该行业上是正确的，而且我认为未来几年我们将适应各种模式。 Q6：简单介绍一下您认为理想的数据体系结构。...但现在如果有两三个业务职能，一个风险团队，一个风险欺诈团队，并且有一个财务团队，还有一个产品团队，每个团队都需要聘请数据工程师，并且对用户某些操作中的数据感兴趣，数据在MySQL，Postgres、Oracle...有很多这样的服务，它们可以在写入过程中同步运行或者异步运行。
这些系统中的每一个都利用如分布式、柱状结构和流数据之类的概念来更快地向终端用户提供信息。对于更快、更新的信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。...所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。...AmazonS3本质上是一项存储服务，用于从互联网上的任何地方存储和检索大量数据。使用这项服务，你只需为实际使用的存储空间付费。...另一方面，Redshift是一个管理完善的数据仓库，可以有效地处理千万字节（PB）级的数据。该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。...Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。
如果你是企业架构师、数据库管理员、应用程序开发人员、系统管理员、测试和验收工程师或网络工程师，本文将向你展示如何从你的当前状态中映射出通往这些工作的道路。...基本上，这是一个理解可能用于基于云的工作负载的数据库的问题，然后将你的技能映射到这些特定的数据库。例如，甲骨文(Oracle)数据库管理员可以继续他们在公共云上运行甲骨文的职业生涯。...对于云中的数据仓库，Redshift具有良好的经济意义。MySQL商店会考虑在AWS上运行的Aurora。...“云原生”意味着你直接将原生云平台的调用嵌入到应用程序中，例如安全服务、队列、I / O服务以及资源配置和取消配置的管理。...从传统的IT到云的模式对于大多数IT角色来说基本相同：在特定的云技术上实现智能，并快速实现。利用按需培训，或者利用针对云提供商的认证培训。
重要的是要记住，作为工程师，我们希望创造完美的解决方案，但我们为之工作的客户对正常运行时间和成本等指标更感兴趣。 我想是Tim Peters在 "Python的本质 "中写了以下内容。...因此，如果你想获取所有行的列和/或对其执行聚合功能，像Cassandra或Redshift这样的东西会比Postgres或Mongo快很多。 除此之外，一些数据库将数据存储在内存中而不是磁盘中。...我们可以有一个简单的架构，最初我们将帖子存储到Redis和Postgres，并每12小时运行一个cron工作，简单地将超过一天的帖子转移到Postgres。...你的读取请求（占你流量的大部分）现在可以被分割成多个数据库，每个数据库都运行在不同的硬件上，有自己的CPU、内存和网络带宽。 你需要回答的一个基本问题是如何同步这些数据库。...很多修复性能的方法可能会影响你的数据库的一致性。例如，增加一个队列并以异步方式而不是同步方式进行更新会影响你的数据库的一致性。 了解用户模式，用户何时使用你的服务也很重要。
平台工程包括创建创新工程解决方案，帮助开发者减少基础设施部署等非开发活动的时间投入，使他们可以专注于应用程序开发和交付。...与其他框架和工具不同，其他工具专注于应用程序开发人员的体验，Kratix则专注于使平台工程师能够构建更好的平台。...要直观理解Kratix的使用，可以考虑这样一种情况:您的QA团队希望在特定环境中测试一个应用程序。这个环境可能需要数据库和Kubernetes集群等资源。...同时，开发人员只需运行一个带有基本输入的命令即可启动并运行 PostgreSQL，而无需担心开发人员不需要决定的其他与数据库相关的配置。所有这些都可以由平台工程师在 Promise 中预先配置。.../postgres-configure-pipeline:dev" with ID "sha256:XXXXX" 在平台集群上安装 Postgres Promise 并进行验证。
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