Showing posts with the label Data Engineering

Snowflake vs BigQuery vs Redshift: 아키텍처 및 비용 분석

온 프레미스 환경의 데이터 웨어하우스(DW)는 스토리지 용량이 찰 때마다 하드웨어를 증설해야 하는 CapEx(자본 지출) 문제와, 피크 타임의 트래픽을 처리하기 위해 평상시 유휴 자원을 유지해야 하는 비효율성을 안고 있습니다. 물리적 장비에 종속된 오라클(Orac…
Snowflake vs BigQuery vs Redshift: 아키텍처 및 비용 분석

Migración Cloud DW: Rendimiento y Costes

L os almacenes de datos on-premise (Legacy DW) representan hoy un cuello de botella significativo para las organizaciones que requieren análisis en …
Migración Cloud DW: Rendimiento y Costes

Kafka vs Pulsar Architecture Strategy

D esigning a data pipeline capable of handling billions of events per day requires more than just selecting a message queue; it demands a fundamenta…
Kafka vs Pulsar Architecture Strategy

Airflow or dbt Which Tool Rules Your Data Pipeline?

In the world of modern Data Engineering , building robust, scalable, and maintainable data pipelines is the name of the game. As a Data Engineer , …
Airflow or dbt Which Tool Rules Your Data Pipeline?

Firebase Analyticsイベント設計とBigQuery連携の実務

モ バイルアプリ開発において、単に「SDKを導入して終わり」というアプローチは、後のデータ分析フェーズで致命的な技術的負債となります。多くのプロジェクトで散見されるのは、無計画なイベント命名、パラメータ制限(Cardinality)の超過、そして生データへのアクセス手段の欠如です。本稿では、Go…
Firebase Analyticsイベント設計とBigQuery連携の実務
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