Нажмите «принять», если вы соглашаетесь с условиями обработки куки‑файлов/cookie-файлов и данных о поведении на сайте, нужных нам для аналитики. Запретить обработку куки‑файлов/cookie-файлов можно через браузер
Nova
Flex Loader
SDI
Lakehouse-платформа данных нового поколения: высокая производительность при минимальных затратах
Инструмент для быстрого наполнения хранилища или озера данных на базе GreenPlum, Hadoop или S3
Low-code инструмент для потоковой обработки и репликации данных
UI Deploy — установка и обновление Data Ocean, UI Control — администрирование платформы, UI Explore — пользовательская self-service среда анализа данных
Platform UI
Высокопроизводительное объектное хранилище данных для аналитики
Store
Узнайте больше о решениях Data Ocean
Ответим на все ваши вопросы и поможем определиться с выбором
Пишите нам:
Data Sapience запустил новостной дайджест!
Только полезное и ничего лишнего
Раз в две недели — только ценная аналитика. Самые важные и интересные новости в одном письме.
Burger King Russia совместно с GlowByte перевел часть аналитического хранилища на сборку Greenplum от вендора Data Sapience
10.08.2026
Аналитическое хранилище Burger King Russia обрабатывает данные ресторанов по всей стране. Миграция функционала, ранее реализованного с помощью enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора, на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience позволила расширить возможности кластера и значительно уменьшить стоимость владения.
Сеть ресторанов быстрого питания Burger King Russia совместно с интегратором GlowByte завершила перенос части аналитического хранилища с enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience. Проект вписан в единую концепцию снижения стоимости владения корпоративной платформой данных, которая разработана в рамках перехода на современную облачно-ориентированную архитектуру. При этом функциональность кластера была не просто сохранена, но и расширена.
До старта проекта часть аналитического ландшафта Burger King Russia функционировала на базе enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора. Дата-офис Burger King Russia отмечал ряд проблем: инструменты графического представления запросов в Greenplum требовали доработки, задачи обслуживания кластера решались не в полном объеме, что периодически сказывалось на стабильности бизнес-процессов. Прозрачности состояния системы не хватало: дашборды, алертинг и операционные метрики либо отсутствовали, либо не покрывали реальные потребности команды. Из-за отсутствия рабочей реализации мониторингов команда Burger King Russia была вынуждена вложить ресурсы в их собственную разработку. Дополнительным ограничением оставался регламентный логический бэкап, сопровождавшийся вынужденной недоступностью системы, с ростом объемов данных это становилось все более чувствительным местом для операционной работы. Кроме того, обновлений (патчей) приходилось ждать по полгода.
Для решения существующих проблем Burger King Russia провел пилоты нескольких решений. Сложность проекта заключалась в сжатых сроках и требованиях к бесшовности миграции для пользоватей. По итогам тестирований была выбрана альтернативная сборка Greenplum от Data Sapience.
В ходе проекта Burger King Russia совместно с командой GlowByte выполнил миграцию функционала, ранее существовавшего в контуре enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора, на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience, собрав полный набор enterprise-расширений и внедрив собственные решения для закрытия отсутствующей функциональности.
Был развернут комплекс автоматизированных сервисных заданий: «умный» вакуум, ротация журналов, автоматический сбор статистики, менеджер сессий, менеджер секций и аудит состояния объектов — все то, что обеспечивает бесперебойное обслуживание кластера без постоянного ручного вмешательства. При этом лицензионная стоимость и стоимость конечного владения были снижены в разы.
Высокая доступность выстроена на основе HAProxy, Keepalived и PgBouncer: при переключении основного мастера на резервный узел пользователи не меняют параметры подключения. Мониторинг реализован на открытом стеке — Prometheus, Grafana, Alertmanager — и обеспечивает команде полную видимость состояния системы. Физическое резервное копирование теперь выполняется без недоступности: бэкап объемом более 30 ТБ занимает около 3 часов. В перспективе запланированы подготовка кластера к задачам ИИ, автоматизация оптимизации запросов и точечная доработка мониторинга под задачи команды Burger King Russia.
До старта проекта часть аналитического ландшафта Burger King Russia функционировала на базе enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора. Дата-офис Burger King Russia отмечал ряд проблем: инструменты графического представления запросов в Greenplum требовали доработки, задачи обслуживания кластера решались не в полном объеме, что периодически сказывалось на стабильности бизнес-процессов. Прозрачности состояния системы не хватало: дашборды, алертинг и операционные метрики либо отсутствовали, либо не покрывали реальные потребности команды. Из-за отсутствия рабочей реализации мониторингов команда Burger King Russia была вынуждена вложить ресурсы в их собственную разработку. Дополнительным ограничением оставался регламентный логический бэкап, сопровождавшийся вынужденной недоступностью системы, с ростом объемов данных это становилось все более чувствительным местом для операционной работы. Кроме того, обновлений (патчей) приходилось ждать по полгода.
Для решения существующих проблем Burger King Russia провел пилоты нескольких решений. Сложность проекта заключалась в сжатых сроках и требованиях к бесшовности миграции для пользоватей. По итогам тестирований была выбрана альтернативная сборка Greenplum от Data Sapience.
В ходе проекта Burger King Russia совместно с командой GlowByte выполнил миграцию функционала, ранее существовавшего в контуре enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора, на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience, собрав полный набор enterprise-расширений и внедрив собственные решения для закрытия отсутствующей функциональности.
Был развернут комплекс автоматизированных сервисных заданий: «умный» вакуум, ротация журналов, автоматический сбор статистики, менеджер сессий, менеджер секций и аудит состояния объектов — все то, что обеспечивает бесперебойное обслуживание кластера без постоянного ручного вмешательства. При этом лицензионная стоимость и стоимость конечного владения были снижены в разы.
Высокая доступность выстроена на основе HAProxy, Keepalived и PgBouncer: при переключении основного мастера на резервный узел пользователи не меняют параметры подключения. Мониторинг реализован на открытом стеке — Prometheus, Grafana, Alertmanager — и обеспечивает команде полную видимость состояния системы. Физическое резервное копирование теперь выполняется без недоступности: бэкап объемом более 30 ТБ занимает около 3 часов. В перспективе запланированы подготовка кластера к задачам ИИ, автоматизация оптимизации запросов и точечная доработка мониторинга под задачи команды Burger King Russia.
“
Для нас это был проект не столько про технологии, сколько про уверенность в платформе. Старая система отличалась высокой стоимостью владения и низким уровнем гарантии доступности сопроводительных сервисов. Благодаря переходу на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience команда видит состояние системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на устранении неполадок и имплементации собственных сопроводительных сервисов. Это качественно другой уровень работы с платформой данных.
“
Мы работаем с СУБД Greenplum с 2012 года, когда был реализован первый масштабный ХД проект в Т-Банке. Тогда Greenplum был прекрасным решением для организаций, бережливо подходящих к расходам. После решения Broadcom о закрытии репозитория возник риск, что клиенты потеряют доступ к дешевой альтернативе. Совместно с нашим партнером Data Sapience мы выпустили сборку Greenplum, которая распространяется условно бесплатно, а клиенты оплачивают фактически только услуги по поддержке ПО. Проект в Burger King Russia — наглядный пример того, как грамотная стратегия оптимизации TCO позволяет получить больше за меньшие деньги. При этом мы не просто заменили дистрибутив, а выстроили производственную эксплуатацию кластера с нуля — с высокой доступностью, автоматизацией обслуживания и корпоративным мониторингом.
“
Мы видим устойчивый запрос рынка на решения, где за качеством стоит реальная глубина экспертизы и надежность сопровождения. Основной фокус нашей технологической стратегии – это Lakehouse-платформа, однако, понимая потребности рынка, мы выпустили экономически эффективное (cost effective) решение для клиентов СУБД Greenplum с относительно небольшим объемом данных и не готовых в моменте менять технологию.