⚠ Кейс обезличен: название компании и точные абсолютные цифры скрыты по NDA. Относительные результаты и архитектурные решения — реальные.
1. Исходная ситуация
К нам обратилась крупная компания из Казахстана (сектор: ритейл + финсервисы экосистемы) с типичной задачей: быстрый рост данных, перегруженный BI-контур и дорогая поддержка разрозненных аналитических систем.
Ключевой запрос клиента: «Нужен datalakehouse в Казахстане, чтобы и real-time аналитика работала, и стоимость не росла линейно вместе с данными».
2. Как было до проекта
- Разделённый стек: отдельный OLAP, отдельный search-контур, отдельные batch-пайплайны.
- Сложные отчёты для бизнеса выполнялись 20-90 секунд, в пиковые часы дашборды «подвисали».
- Данные дублировались между 4+ системами, что увеличивало storage и операционные расходы.
- SLA по свежести данных для операционных команд часто нарушался.
- Команда аналитики тратила много времени на «склейку» данных вместо развития продуктов.
3. Что мы сделали (VeloDB Lakehouse внедрение)
Мы спроектировали и внедрили единую архитектуру lakehouse на базе VeloDB (Apache Doris compatible) с поэтапной миграцией без остановки бизнеса.
Основные шаги проекта:
- Аудит текущей архитектуры и профилирование 120+ критичных BI-запросов.
- Запуск pilot-контура: параллельный прогон нагрузки и сравнение с текущей платформой.
- Перенос hot-аналитики и витрин в VeloDB с Materialized Views и Auto Query Rewrite.
- Подключение lakehouse-таблиц (Iceberg-слой) для единых SQL-сценариев.
- Внедрение мониторинга, алертов и runbook для локальной команды эксплуатации в Казахстане.
Подход миграции: “без big-bang” — сначала самые дорогие и медленные сценарии, затем расширение охвата.
4. Как стало после внедрения
Через 4 месяца после старта проекта клиент перешёл на новую целевую архитектуру для ключевых аналитических процессов.
5. Что получил клиент (бизнес-выгоды)
- Быстрее решения в бизнесе: руководители и операционные команды получают ответы в рамках одного рабочего цикла.
- Снижение TCO: расходы на аналитику перестали расти пропорционально объёму данных.
- Надёжнее SLA: меньше инцидентов и меньше ручных «пожарных» задач у инженеров.
- Готовность к AI/ML use cases: единый фундамент для feature-store и RAG-сценариев поверх lakehouse.
- Локальная экспертиза в Казахстане: команда клиента получила рабочую операционную модель и документацию.
6. Почему этот кейс важен для Казахстана
Для компаний Казахстана сегодня ключевая задача — строить datalakehouse-архитектуру без зависимости от дорогих и сложных в поддержке «разношерстных» стеков.
Этот кейс показывает практический путь: как внедрять lakehouse в Казахстане поэтапно, с быстрым финансовым эффектом и без остановки существующей аналитики.