VK Data Platform в 2,5 раза снизила требования к инфраструктурным ресурсам для отказоустойчивой конфигурации.
Чтобы ИИ‑агенты могли отвечать на вопросы сотрудников, помогать в аналитике и автоматизировать принятие решений, им нужны подготовленные корпоративные данные — документы, отчеты, регламенты, обращения, транзакции, производственные и клиентские данные. VK Data Platform позволяет собрать эти данные в едином управляемом корпоративном хранилище, подготовить их для BI, ML и RAG‑сценариев и обеспечить контроль доступа внутри периметра заказчика. Новый формат поставки снижает порог входа для компаний, которым нужен собственный контур для аналитики, BI, ML и будущих ИИ‑сценариев.
Основной слой аналитики хранится в S3‑совместимом VK Object Storage. Для исторических и редко используемых данных можно применять более экономичный HDD‑класс хранения. По оценке VK Tech, основанной на стоимости дисков, это снижает расходы на хранение до 10 раз по сравнению с размещением всего массива аналитических данных на SSD/NVMe в классическом DWH.
Чтобы данные в S3 были управляемой основой для аналитики, в платформе используется табличный слой Apache Iceberg. Он позволяет работать с данными как с аналитическими таблицами: согласованно обновлять их, менять структуру, хранить версии и при необходимости откатываться к предыдущим состояниям. Это критично для BI, ML, RAG и AI‑сценариев, где требуются проверяемые, актуальные и воспроизводимые данные.
«Новый формат поставки VK Data Platform снижает инфраструктурный порог входа, ускоряет внедрение и делает масштабирование платформы экономически более рациональным. Решение построено на архитектуре Data Lakehouse: хранение и вычисления разделены, поэтому компании могут наращивать объем данных без пропорционального расширения вычислительных ресурсов.», — отметила директор по продуктам направления «Дата-сервисы» VK Tech Екатерина Канунникова.
Источник: пресс-служба VK Tech
