Showing posts with the label Data Engineering

MLOps成熟度モデルに基づくCI/CD/CTパイプラインアーキテクチャ設計

Jupyter Notebook上では完璧に動作していたモデルが、本番環境にデプロイされた瞬間に予測性能を劣化させる現象は、多くの組織で発生する典型的な「PoCの死の谷」である。以下のようなログに直面した経験はないだろうか。 Production Incident Log: ERROR: Model version mismatch. Expected inputs: …
MLOps成熟度モデルに基づくCI/CD/CTパイプラインアーキテクチャ設計

Data Mesh: Decentralized Architecture Patterns

The centralized data lake paradigm has reached its scalability limit. In high-growth enterprises, the "ingest everything" strategy inevitably leads to a swamp of unmanaged assets, where a …
Data Mesh: Decentralized Architecture Patterns

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(Oracle) Exadata나 Teradata 환경에서 벗어나 클라우드 네이티브 DW로 전환하는 …
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 tiempo real. La rigidez de la infraestructura físi…
Migración Cloud DW: Rendimiento y Costes
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