В блоге SeattleDataGuy (консультант по дата платформам Ben Rogojan) две публикации про The Baseline Data Stack [1] [2] о том что нет универсального стека ьтехнологий для данных и есть много разных вариантов сборки. Можно сделать полностью на открытом коде, можно на основе ведущих продуктов и можно сделать только на базе облачных продуктов. Реальность, как правило, где-то посередине, достаточно вспомнить Gitlab у которых смешаны open source Airbyte и dbt, коммерческий Fivetran, хранилище в Snowflake и собственноручно написанный Meltano, уже выделенный в отдельную компанию/стартап/продукт. Основная мысль в том что под разные задачи - разные решения и это, конечно, так оно и есть. И я также вижу тренд как вначале появляется/давно существует коммерческий продукт, потом кто-то делает open source продукт который воспроизводит ключевые/значимые возможности этого коммерческого продукта и далее _очень быстро_ получают венчурное финансирование на создание облачного продукта на базе этого open source. Раньше такое тоже было, но сейчас всё ускоряется. Меня, кстати, поражает насколько медленно развиваются Яндекс.Облако и облачные сервисы VK. Фактически если ты работаешь с современным стеком технологий то зарубежные платформы почти безальтернативны. Почти, потому что всегда есть "танцы с бубном", но в целом это так. Вообще в области работы с данными "импортозамещения" очень мало, только замена на open source. Ссылки: [1] medium.com/coriers…b7d49e85 [2] medium.com/coriers…26d8f2f1 #data #readings #thoughts