Связаться с экспертомПопробовать бесплатно

Data Lakehouse в Yandex Cloud

В Yandex Cloud доступен современный подход к построению аналитических систем — Lakehouse. Он разделяет хранение и вычисления, легко масштабируется под рост данных и экономнее расходует бюджет.

Когда выбирать Lakehouse

Гайд поможет разобраться, в каких сценариях подходит Lakehouse, и чем он отличается от DWH и Data Lake, чтобы выбрать архитектуру под свои данные и задачи

Получить гайд

Lakehouse в Yandex Cloud

Единый слой данных для хранения, обработки и аналитики — от сырых данных в S3 до витрин и BI

Lakehouse объединяет подходы Data Lake и DWH: данные хранятся в Object Storage в открытых форматах, а поверх них работают разные движки обработки — для ETL/ELT, ad‑hoc‑SQL, интерактивной аналитики.

Такой подход помогает быстрее запускать новые кейсы, не дублировать данные между системами и независимо масштабировать хранение и вычисления.

Типовая lakehouse‑архитектура в Yandex Cloud включает:

Object Storage — хранение сырых, очищенных и подготовленных слоёв данных

Iceberg — табличный слой для работы с данными как с управляемыми таблицами

Spark™ и Trino — обработка данных, ETL/ELT и SQL‑доступ

ClickHouse® — витрины и быстрые аналитические запросы

DataLens — визуализация и BI

Data Catalog — поиск, описание и контекст данных

Преимущества Data Lakehouse

Lakehouse помогает быстрее запускать аналитику, работать с растущими объёмами данных и управлять затратами на платформу.

Значимо меньшее время выхода на рынок для аналитических инсайтов

Новые данные можно быстрее подключать к уже сформированным витринам и отчётам, а также быстрее отвечать на запросы бизнеса через ad‑hoc‑аналитические запросы.

Одна платформа для разных сценариев

На одной архитектуре можно решать задачи аналитики и отчётности — без разрыва между командами и инструментами.

Масштабирование по мере роста данных

Lakehouse подходит для больших и быстро растущих объёмов данных. Архитектура масштабируется без радикального пересмотра платформы.

Оптимизация затрат

Хранение и вычисления масштабируются независимо: данные можно хранить в S3, а вычислительные ресурсы подключать по мере необходимости.

Быстрее запускать новые источники и продукты

Новые источники данных, витрины и аналитические сценарии можно добавлять итеративно — без длительной перестройки всей архитектуры.

Поддержка ИИ- и ML‑сценариев

Lakehouse хорошо подходит для работы с сырыми и подготовленными данными в сценариях прогнозирования, сегментации, рекомендаций и других задачах.

Архитектура решения

Воркшоп: как собрать Lakehouse в Yandex Cloud

Практический разбор типовой lakehouse‑архитектуры в Yandex Cloud: хранение данных в S3, табличный слой Iceberg, обработка, витрины и BI. Воркшоп поможет понять, из каких компонентов состоит решение и на что обратить внимание при запуске.

Собрать Lakehouse самому или доверить экспертам?

Заберите готовый гайд от автора воркшопа — пошагово, с проверенной архитектурой. Либо оставьте заявку на пилот, и мы сделаем за вас.

Подать заявку на пилотСкачать гайд

Сервисы для построения Lakehouse 

Полезные материалы 

Подать заявку на пилотный проект

Эксперты подберут архитектуру для проекта, рассчитают стоимость реализации и подскажут, как внедрить решение.