Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu skupiamy się na praktycznych aspektach projektowania i optymalizacji systemów danych.
Zaczynamy od architektury: poznasz sprawdzone metody nauki projektowania systemów oraz zajrzysz pod maskę infrastruktury OpenAI opartej na Kubernetes i Apache Kafka.
W sekcji baz danych znajdziesz spojrzenie na BigQuery z perspektywy programistów Pythona oraz dwanaście realnych przypadków migracji do DuckDB z konkretnymi oszczędnościami.
Miłośnicy Pythona znajdą też kilka wartościowych materiałów: od elegancji dekoratorów, przez biblioteki przewyższające Excela, po praktyczną migrację z PostgreSQL do MongoDB. Warto zerknąć na porównanie HTTPX z Requests (nie tylko w kontekście projektów LLM, ale po prostu na httpx jako nowocześniejszy pakiet) oraz omówienie narzędzia UV Toolchain do stabilizacji środowisk CI/CD.
Znalazłem również interesujące materiały o Databricks, warstwie semantycznej metadanych, FastAPI dla API modeli językowych, klastrze Redis na lokalnej maszynie oraz dziesięć blueprintów łączących Kafkę z Flinkiem. Wszystko poniżej. Na deser: analiza kosztów ukrytych w API Gateway, porównanie narzędzi BI i interesujący raport o jakości życia w polskich gminach z danymi do pobrania.
Jeśli któryś z materiałów uznajesz za szczególnie wartościowy - poleć newsletter znajomym.
architektura
How I Learned System Design
Praktyczny przewodnik po nauce projektowania systemów, oparty na rzeczywistych doświadczeniach. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstaw architektury, analizowania popularnych projektów open source oraz regularnego rozwiązywania realnych problemów. Omawia dobór narzędzi, wzorce projektowe oraz iteracyjne podejście do doskonalenia projektów, co wspiera rozwój kompetencji w budowaniu skalowalnych i niezawodnych rozwiązań.
How OpenAI Uses Kubernetes And Apache Kafka for GenAI
OpenAI wykorzystuje Kubernetes do zarządzania skalowalną infrastrukturą swoich modeli AI, umożliwiając dynamiczne przydzielanie zasobów i efektywne wdrażanie skomplikowanych usług. W połączeniu z Apache Airflow do orkiestracji przepływów pracy, firma optymalizuje przetwarzanie danych, trenowanie modeli i ich aktualizacje. Materiał pokazuje praktyczne podejście do zarządzania klastrami Kubernetes oraz automatyzacji, ilustrując jak złożone systemy AI mogą być utrzymywane i rozwijane na dużą skalę.
bazy_danych
12 DuckDB ETL-Replacement Stories with Real Costs
Dwanaście rzeczywistych przypadków zastąpienia tradycyjnych narzędzi ETL przez DuckDB, z konkretnymi danymi o kosztach i oszczędnościach. Przykłady obejmują migracje z BigQuery, Redshift i Snowflake, pokazując wymierne korzyści w zakresie szybkości przetwarzania i redukcji kosztów infrastruktury. Materiał prezentuje DuckDB jako efektywną alternatywę dla zespołów IT i data engineering.
BigQuery, Explained for Python Engineers
BigQuery, jako w pełni zarządzana, skalowalna usługa analizy danych w chmurze Google Cloud, oferuje programistom Python wygodne możliwości pracy z dużymi zbiorami danych bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Artykuł przedstawia praktyczne podejście do wykorzystania BigQuery z poziomu Pythona, omawiając konfigurację środowiska, podstawowe operacje takie jak tworzenie zapytań SQL, ładowanie i eksportowanie danych oraz integrację z pandas dla dalszej analizy. Dzięki temu materiałowi gwałtownie zrozumiesz, jak efektywnie łączyć elastyczność Pythona z mocą BigQuery do wykonywania zaawansowanych analiz, co jest najważniejsze w projektach opartych na dużych zbiorach danych i wymaga szybkiego, skalowalnego przetwarzania.
big_data
Why I’m not a fan of zero-copy Apache Kafka-Apache Iceberg
Analiza porównuje podejścia Zero Copy w Apache Kafka i Apache Iceberg, wskazując na praktyczne ograniczenia i wyzwania związane z implementacją Zero Copy w środowiskach o dużej skali danych. Omówione są aspekty wydajności, zarządzania pamięcią oraz wpływ architektury systemów na efektywność transferu danych bez kopiowania. Artykuł rzuca światło na scenariusze, w których Zero Copy może nie przynosić oczekiwanych korzyści, oraz proponuje kryteria oceny efektywności tego rozwiązania w realnych aplikacjach przetwarzających dane na potrzeby analityki i streamingu.
Iceberg CDC: Stream a Little Dream of Me
Iceberg CDC Stream opisuje podejście do budowy systemów przetwarzania zdarzeń, które łączą zalety Apache Iceberg jako warstwy zarządzania danymi z mechanizmem Change Data Capture, umożliwiającym efektywne śledzenie i replikację zmian w dużych zbiorach danych. Artykuł szczegółowo tłumaczy, jak można projektować architekturę strumieniową opartą na Iceberg, integrując CDC w celu zapewnienia spójności i skalowalności przetwarzania, a także porusza techniczne aspekty implementacyjne oraz wyzwania związane z tym podejściem.
ciekawostki
Raport "Gdzie żyje się najlepiej? Ocena jakości życia w gminach"
Raport przedstawia kompleksową ocenę jakości życia w polskich gminach, wykorzystując dane z różnych źródeł do budowy wskaźników location intelligence. Analiza obejmuje aspekty infrastruktury, dostępności usług, warunków mieszkaniowych, rynku pracy oraz środowiska naturalnego, co pozwala na wielowymiarową ocenę atrakcyjności poszczególnych lokalizacji. "Zapłacić" trzeba swoim mailem, ale dostajemy obszerny raport oraz plik z danymi w Excelu, co może być przydatne.
New trend: programming by kicking off parallel AI agents
Współbieżne zastosowanie wielu autonomicznych agentów AI do rozwiązywania złożonych problemów otwiera nowe możliwości w programowaniu, zwiększając efektywność i skalowalność procesów deweloperskich. Model ten, oparty na koordynacji i komunikacji między agentami działającymi równolegle, pozwala na rozkładanie zadań na mniejsze, specjalizowane komponenty, co prowadzi do przyspieszenia tworzenia i testowania kodu oraz bardziej modularnego podejścia do rozwiązywania problemów.
A collective list of free APIs
Public APIs to obszerne repozytorium zawierające setki darmowych i otwartych interfejsów API, uporządkowanych według kategorii takich jak dane, finanse, zdrowie, mapy czy media społecznościowe. Projekt umożliwia łatwe wyszukiwanie i porównywanie dostępnych rozwiązań, co ułatwia deweloperom szybkie integrowanie zewnętrznych usług bez konieczności własnoręcznego budowania funkcjonalności od podstaw. Zbiór jest nieustannie aktualizowany przez społeczność, co czyni go wartościowym narzędziem do eksploracji i zastosowania różnorodnych publicznych API w projektach technologicznych.
The Hidden Latency Cost of API Gateways Nobody Mentions
Analiza często pomijanych kosztów wydajnościowych związanych z API Gateway. Choć bramki API pełnią kluczową rolę w zarządzaniu ruchem i zabezpieczeniach mikroserwisów, mogą wprowadzać znaczące opóźnienia. Tekst szczegółowo omawia źródła tych problemów: dodatkowe zapytania walidacyjne, transformacje danych czy mechanizmy throttlingu. Zrozumienie tych aspektów pozwala lepiej projektować architekturę systemów API i świadomie balansować bezpieczeństwo z wydajnością.
Using Jira for Continuous Feedback Loops
Wykorzystanie Jira jako narzędzia do tworzenia ciągłych pętli informacji zwrotnej pozwala na efektywne zarządzanie procesem produktowym i zespołowym. Przez integrację z codziennymi aktywnościami, Jira umożliwia śledzenie, analizę i szybkie reagowanie na feedback użytkowników oraz interesariuszy, co wspiera iteracyjne doskonalenie rozwiązań. Autor przedstawia, jak konfigurować przepływy pracy i automatyzacje, aby zautomatyzować zbieranie danych zwrotnych, ułatwić komunikację i monitorować postęp, co wpływa na transparentność procesów oraz zwiększa produktywność zespołów.
data_engineering
Designing a Scalable Databricks Architecture for Secure, Modern Data Platforms
Praktyczne podejście do projektowania skalowalnej architektury na platformie Databricks, z naciskiem na bezpieczeństwo i nowoczesne wymagania. najważniejsze elementy to wykorzystanie warstw danych (bronze, silver, gold) do kontrolowanego przetwarzania, integracja z mechanizmami kontroli dostępu na poziomie wierszy i kolumn oraz automatyzacja zarządzania metadanymi i audytu.
The Semantic Layer of Metadata
Warstwa semantyczna metadanych jako fundament integracji i spójności danych w organizacji. Dzięki zdefiniowaniu jednolitej semantyki, modele danych stają się zrozumiałe zarówno dla użytkowników biznesowych, jak i systemów analitycznych. Tekst omawia, jak skutecznie zarządzać metadanymi i wykorzystywać je do ulepszenia procesów analizy, raportowania oraz automatyzacji.
devops
Master Redis Clustering and Build a Production-Grade 6-Node System on Your Laptop
Klaster Redis pozwala na efektywne skalowanie i wysoką dostępność bazy danych poprzez podział danych na shardy oraz automatyczne zarządzanie replikacją i failoverem. Tekst prezentuje praktyczne podejście do skonfigurowania produkcyjnego klastra Redis z sześcioma węzłami na lokalnym komputerze, krok po kroku opisując tworzenie klastrów, przypisywanie slotów i wdrażanie mechanizmów odpornych na awarie, co pozwala lepiej zrozumieć architekturę klastra i przygotować środowisko do testów oraz nauki realnych operacji na Redisie w trybie rozproszonym.
flink
10 Kafka + Flink Blueprints for Real-Time Features
Prezentowane dziesięć wzorców implementacji łączą Apache Kafka i Apache Flink, oferując konkretne rozwiązania do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym oraz tworzenia systemów event-driven. Opisane blueprinty obejmują różnorodne scenariusze, takie jak agregacje, wzbogacanie danych, detekcję anomalii czy zarządzanie stanem aplikacji, pozwalając efektywnie projektować skalowalne i responsywne pipeline’y danych.
llm_&_chatgpt
FastAPI for LLM APIs: The Quiet Superpower
Wykorzystanie FastAPI do budowy interfejsów API dla modeli LLM. Framework ten wyróżnia się efektywnością i elastycznością dzięki asynchronicznej architekturze i automatycznej generacji dokumentacji OpenAPI. Artykuł omawia praktyczne aspekty konfiguracji, zabezpieczeń oraz optymalizacji wydajności, pokazując FastAPI jako narzędzie doskonale przystosowane do produkcyjnych środowisk pracy z dużymi modelami językowymi.
python
The Hidden Power of Python Decorators: How I Turned Repetitive Code into Pure Elegance
Dekoratory jako narzędzie do eliminacji powtarzalnego kodu poprzez enkapsulację wspólnej logiki w modułowe funkcje. Artykuł szczegółowo wyjaśnia mechanizmy działania dekoratorów na konkretnych przykładach, pokazując jak poprawić czytelność i łatwość utrzymania kodu, jednocześnie zwiększając jego elastyczność i możliwości rozszerzeń.
7 Python Libraries That Handle Everything Excel Can’t
Siedem bibliotek Pythona do zaawansowanych operacji na danych i automatyzacji procesów, które przekraczają możliwości Excela. Omówione narzędzia obejmują manipulację i analizę danych, przetwarzanie tabel, raportowanie oraz wizualizację, znacznie rozszerzając możliwości pracy z danymi w środowiskach programistycznych.
HTTPX is Better Than Requests for Your LLM Project
Biblioteka HTTPX jako lepsza alternatywa dla Requests w projektach wykorzystujących modele LLM. najważniejsze zalety to wsparcie asynchroniczności, nowoczesne API oraz obsługa HTTP/2, co znacząco poprawia efektywność komunikacji sieciowej. Dzięki łatwiejszej obsłudze równoległych żądań i rozbudowanej konfiguracji sesji, HTTPX umożliwia budowanie szybszych i bardziej skalowalnych rozwiązań AI.
How I Migrate Data from PostgreSQL to MongoDB using Python
Praktyczne studium przypadku migracji danych z PostgreSQL do MongoDB przy użyciu Pythona. Autor pokazuje jak zbudować proces ETL, przekształcając tabele i relacje w struktury dokumentowe. Omówione są najważniejsze wyzwania: mapowanie złożonych relacji, zachowanie integralności danych oraz optymalizacja wydajności. Projekt zawiera konkretne przykłady komunikacji z obiema bazami danych z poziomu Pythona.
Python’s uv Toolchain: Reproducible Envs that Don’t Break CI
Narzędzie UV Toolchain do tworzenia odtwarzalnych środowisk pythonowych, minimalizujące ryzyko awarii w procesach CI/CD. Podejście skupia się na precyzyjnym zarządzaniu zależnościami i spójnym odtwarzaniu środowisk, co przekłada się na stabilność budowania i testowania aplikacji. Omówiono integrację z istniejącymi narzędziami Pythona oraz eliminację typowych problemów związanych z różnicami wersji pakietów i systemów.
wizualizacja_danych
Tableau vs Power BI vs Looker
Porównanie trzech popularnych narzędzi BI - Tableau, Power BI i Looker - pod kątem możliwości wizualizacji, integracji ze źródłami danych oraz zastosowań w środowiskach korporacyjnych. Analiza pomaga wybrać odpowiednie narzędzie w zależności od specyfiki organizacji i wymagań projektowych.
Visualizing the Relationship Between Alcohol Vendors and Drunk Driving Accidents in Colorado
Analiza danych z Kolorado łączy lokalizacje sprzedawców alkoholu z częstością wypadków drogowych pod wpływem alkoholu, wykorzystując zaawansowane metody wizualizacji przestrzennej. W artykule przedstawione są techniki mapowania i korelacji, które pomagają lepiej zrozumieć geograficzne wzorce ryzyka oraz potencjalny wpływ dostępności alkoholu na liczbę zdarzeń drogowych. Takie podejście przekracza powierzchowne statystyki, oferując praktyczne insights dla zarządzania bezpieczeństwem ruchu i polityki publicznej.
