Technické eseje
15. listopadu 2024
Distribuované databáze: Od CAP teorému k praxi
CAP teorie (Consistency, Availability, Partition tolerance) je fundamentálním konceptem
distribuovaných systémů. Tento článek detailně rozebírá, jak moderní databáze jako
Cassandra (AP), MongoDB (CP) a CockroachDB (CP s výjimkami) implementují různé trade-offy.
Zkoumáme také BASE vs ACID přístupy, eventual consistency patterns a praktické implikace
pro výběr databáze podle business požadavků.
CAP teorie
Distribuované systémy
Konzistence
Orbitální analýzy
10. listopadu 2024
Vizualizace velkých dat: Nástroje a přístupy
Komplexní přehled moderních nástrojů pro vizualizaci big data. D3.js nabízí maximální
flexibilitu ale vyžaduje programování, Plotly kombinuje interaktivitu s jednoduchostí,
Grafana je ideální pro real-time metriky, Apache Superset poskytuje self-service BI
platformu. Srovnáváme výkon při renderování milionů datových bodů, možnosti integrace
s databázemi a use-case pro každý nástroj.
Vizualizace
BI tools
D3.js
Technické eseje
5. listopadu 2024
Apache Kafka: Architektura a best practices
Důkladný rozbor architektury Apache Kafka včetně internals: partitioning strategie pro
horizontální škálování, consumer groups a rebalancing mechanismy, replikace a ISR
(In-Sync Replicas), Kafka Streams pro stream processing. Best practices: topic design
podle retention policies, monitoring pomocí JMX metrics, tuning pro high-throughput
(batch size, linger.ms), disaster recovery strategie.
Apache Kafka
Stream processing
Event sourcing
Technické eseje
1. listopadu 2024
ClickHouse vs TimescaleDB: Srovnání pro time-series data
Detailní benchmark dvou populárních time-series databází. ClickHouse (column-oriented)
exceluje v agregacích nad velkými objemy dat díky vektorizaci a kompresi, dosahuje
10-100x vyššího throughputu než PostgreSQL. TimescaleDB (PostgreSQL extension) nabízí
plnou SQL kompatibilitu, ACID transakce, snadnou migraci. Testujeme insert rate,
query performance, compression ratio a operační složitost pro různé use-case.
Time-series
ClickHouse
PostgreSQL
Orbitální analýzy
28. října 2024
Data Mesh: Decentralizovaná datová architektura
Zkoumání Data Mesh jako paradigma shift v datové architektuře. Čtyři fundamentální
principy: domain ownership (data jako produkt každého týmu), data as a product
(kvalita, dokumentace, SLA), self-serve data platform (infrastruktura jako služba),
federated computational governance (standardy bez centralizace). Porovnání s data lake
a data warehouse přístupy, implementační výzvy, organizační změny potřebné pro úspěch.
Data Mesh
Architektura
Domain-driven
Technické eseje
24. října 2024
Observabilita v distribuovaných systémech
Moderní observabilita vyžaduje tři pilíře: metrics (Prometheus + Grafana pro časové
řady), logs (ELK stack nebo Loki pro centralizované logování), traces (Jaeger nebo
Zipkin pro distributed tracing). OpenTelemetry jako standard pro instrumentaci.
Implementace: structur logging, span context propagation, sampling strategie,
correlation IDs. Real-world příklady: debugování latency issues, root cause analysis,
capacity planning.
Observabilita
Monitoring
Prometheus
Technické eseje
20. října 2024
PostgreSQL: Pokročilé optimalizační techniky
Deep dive do PostgreSQL performance tuning. Indexování: B-tree vs GiST vs GIN indexes,
partial indexes pro specifické queries, covering indexes. Query optimization: EXPLAIN
ANALYZE interpretace, query planner hints, CTE vs subquery performance. Partitioning
strategie: range, list, hash partitioning pro velké tabulky. Connection pooling (PgBouncer),
VACUUM tuning, autovacuum settings pro high-write workloads. Real-world case studies.
PostgreSQL
Performance
Optimalizace
Orbitální analýzy
15. října 2024
ETL vs ELT: Moderní přístupy k datovým pipeline
Evol datových pipeline od klasického ETL (Extract-Transform-Load) k modernímu ELT
(Extract-Load-Transform). Cloud data warehouses (Snowflake, BigQuery) umožňují
transformace po načtení dat díky výpočetní síle. Nástroje: Apache Airflow pro
orchestraci, dbt (data build tool) pro SQL transformace, Fivetran/Airbyte pro
extraction. Patterns: incremental processing, CDC (Change Data Capture), idempotence,
data quality checks. Kdy použít ETL a kdy ELT.
ETL
Data Pipeline
Airflow
Technické eseje
10. října 2024
Kubernetes pro datové aplikace: Best practices
Provozování stateful aplikací (databáze, Kafka) v Kubernetes přináší výzvy.
StatefulSets vs Deployments, persistent volumes a storage classes, operators pattern
(Postgres Operator, Strimzi pro Kafka). Resource management: CPU/memory limits,
QoS classes, horizontal pod autoscaling. Networking: service mesh (Istio) pro
observability, network policies pro security. Disaster recovery: velero pro backups,
multi-region deployment strategie. Production-ready checklist.
Kubernetes
DevOps
Container orchestration