Дайджест новостей платформы данных (апрель — июль)

Data TransferData Transfer

Последние нововведения в сервисе:

• поддержали работу с PostgreSQL-источниками версии 15;

• поддержали Apache Kafka и YDB в Terraform-провайдере;

• упростили работу со списком операций: теперь их можно сортировать по типу, статусу и дате создания;

• сократили сообщения об ошибках, продолжим делать их более понятными;

• обновили сервисный дашборд во вкладке Мониторинг и, соответственно, скорректировали описание метрик и алертов в документации.

Managed Service for Apache Kafka^®Managed Service for Apache Kafka^®

Для пользователей управляемого сервиса доступна версия Apache Kafka 3.4.

В ней появились:

• ускорение записи сообщений без ключей в случае сетевых проблем;

• улучшения в Kafka Streams;

• поддержка exactly-once-семантики для Kafka Connectors;

• автоматическое удаление старых ProducerID;

• запрос consumer-offsets при использовании exactly-once-семантики;

• запрос consumer-offsets для многих групп разом;

• метрики прогресса log-recovery.

Полный список обновлений →

Managed Service for Greenplum^®Managed Service for Greenplum^®

За последние несколько месяцев мы добавили следующие изменения:

• Для новых кластеров включили поддержку инкрементальных бэкапов. Благодаря этому данные будут занимать меньше места в хранилище.

• Поддержали Point-in-Time-Recovery. Теперь можно указать точку во времени при восстановлении из бэкапа.

• Обновили версию PXF до 6.6.0. В ней используются новые драйверы ClickHouse, которые поддерживают TLS-шифрование.

• При восстановлении кластера Greenplum теперь можно выбрать количество хостов и сегментов. Это позволит сэкономить ресурсы и не переплачивать за избыточные мощности и место.

• В логи добавили события от протокола PXF.

Managed Service for ClickHouseManaged Service for ClickHouse

Поддержали мажорные версии ClickHouse 23.4 и 23.5.

Что нового появилось:

• улучшенная совместимость с MySQL;

• поддержка Apache Iceberg v2;

• улучшенная поддержка форматов Parquet, ORC и Arrow: добавили настройки управления сжатием, увеличили быстродействие до 100 раз.

• интеграция с Azure Blob Storage;

• автоматический вывод схемы для интеграционных движков PostgreSQL и MySQL;

• запрос GRANT CURRENT GRANTS для копирования прав доступа между пользователями;

• системные таблицы: system.user_processes, system.zookeeper_connection, system.server_settings;

• экспериментальные фичи Lightweight Deletes, Query Results Cache и Geographical Data Types объявлены production ready.

Полный список изменений →

Managed Service for MySQL^®Managed Service for MySQL^®

Поддержали минорные версии MySQL 5.7 и 8.0. Для версии 5.7 добавили возможность анализировать запросы при помощи query_response_time_stats.

Подробнее →

Добавили новые глобальные разрешения для пользователей:

• FLUSH_OPTIMIZER_COSTS — для пересчёта текущей стоимостной модели;
• SHOW_ROUTINE — для доступа к определениям процедур и функций.

Полное описание разрешений →

Managed Service for PostgreSQLManaged Service for PostgreSQL

Добавили экспорт данных. Теперь можно экспортировать сырые данные диагностики производительности через API.

Также появилась новая настройка session_duration_timeout. Она регулирует время жизни самой длинной активной сессии или транзакции: по умолчанию — 12 часов.

DataLensDataLens

Пользователям сервиса стала доступна сортировка показатели в сводной таблице по клику на заголовки. Ориентироваться в данных и находить инсайты стало проще и быстрее.

Кроме того, в сводных таблицах стали доступны подытоги. Теперь вычислить сумму строк или столбцов можно по клику. Для первого поля в секции подытоги будут работать как общее «Итого». Включить функцию можно в настройках поля секции.

Также для удобства мы сгруппировали подключения по типам: базы данных, файлы и сервисы, партнёрские подключения.

И добавили возможность подключения к Snowflake.

Добавили настройку отображения подписи для столбчатых и линейчатых визуализаций с группировкой и без:

• изменить поведение можно в настройках чарта;

• для новых чартов подпись теперь по умолчанию отображается снаружи;

• для существующих чартов поведение не поменялось.

Разнесли по разным секциям настройки формы и цвета для точечных диаграмм. Теперь управлять ими стало удобнее.

Также стоит отметить, что мы масштабно обновили механику расчёта LOD и оконных функций: исправили много багов, ускорили работу и оптимизировали вычисления.

Новинки RLSНовинки RLS

• Для полей с включённым RLS теперь отображается кликабельная иконка «Ключик» в общем списке.

• Если логин в конфиге не прошёл валидацию — например, из-за опечатки или если пользователь удалён из организации — ему будет добавлен префикс !FAILED_.

• В индикаторах теперь можно выбирать цвет из любой палитры или кодом.

Обновлённая структура документации DataLensОбновлённая структура документации DataLens

Теперь корневые разделы разбиты по ключевым сущностям — подключения, датасеты, чарты, дашборды — и важным сквозным концептам — вычисляемые поля, настройка прав и т. п.

Эти доработки не окончательные — будем делать структуру ещё проще и удобнее.

В документацию →

Полезные материалыПолезные материалы

На вебинаре 20 июня мы рассказали, как с помощью serverless-сервисов реализовать упрощённый пайплайн поставки данных Telegram API в Managed ClickHouse и их визуализации в DataLens. Эта информация будет полезна всем, кто занимается подготовкой данных для DataLens.

Смотреть запись →

Ещё в июне мы говорили о проектировании дашбордов. Роман Бунин, BI-евангелист Yandex DataLens и автор телеграм-канала Reveal the Data, рассказал, как собрать требования для дашборда от заказчика, разработать макет, собрать дашборд и организовать совместную работу над ним в DataLens.

Смотреть запись →

Пополняем коллекцию лайфхаков по работе с DataLens в YouTube. В этом квартале — новые ролики о том, как настроить переходы между дашбордами, применяя фильтры и текстовые показатели для подписи значений на графике. Смотрите в DataLens Shorts.

Лайфхаки и опыт экспертов помогут оптимизировать работу с дашбордами в Yandex DataLens. Однако в любой компании объём данных неизбежно растёт, и чем их больше, тем медленнее становятся дашборды, особенно если вы хотите строить их по детализированным таблицам. Роман Бунин вместе с коллегами, архитекторами Yandex Cloud Игорем Путятиным и Кузьмой Лешаковым, рассказал, как на основе таблицы из 150 миллионов строк построить максимально быстрый дашборд.

Читать статью на Хабре →