Habr<p>Повышение эффективности аналитических баз данных: кейс «Комус» и Arenadata</p><p>Хабр, привет! Современные высоконагруженные системы требуют точной настройки и регулярного мониторинга, чтобы обеспечить стабильную производительность в условиях постоянно растущих объёмов данных. Когда речь идёт о крупной аналитической базе данных, развёрнутой в облачной среде, оптимизация её работы становится критически важной задачей. В прошлой статье мы уже рассказывали о типичных ошибках при работе с Arenadata DB (ADB), о том, как их избежать и значительно повысить производительность кластера. Сегодня же поделимся реальным опытом на примере компании «Комус» — лидера в области B2B-ритейла, которая обратилась к Arenadata за проведением комплексного аудита своего кластера ADB. В этой статье мы детально разобрали, как с помощью анализа и оптимизации удалось выявить точки роста, подготовить кластер к текущим и будущим нагрузкам и предложить план улучшений. Мы рассмотрим технические детали аудита, проблемы, с которыми пришлось столкнуться, и эффективные практики, позволившие повысить производительность аналитической базы данных. Что там с нагрузкой на кластер?</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/887792/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/arenadat</span><span class="invisible">a/articles/887792/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/arenadata_db" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>arenadata_db</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>оптимизация_базы_данных</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/etl" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>etl</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D1%8B%D1%81%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>высоконагруженные_системы</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/highload" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>highload</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>партиционирование</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%83%D0%B4%D0%B8%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>аудит</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/data_analysis" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>data_analysis</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>базы_данных</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>аналитические_базы_данных</span></a></p>