داستان تولد یک Graph Engine متفاوت: آشنایی با PuppyGraph🐾
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
تصور کنید دادههای شما در دیتابیسهای کلاسیک رابطهای مثل #PostgreSQL یا در دیتالِیکهایی مثل #Snowflake یا #Iceberg ذخیره شدهاند.
حجم دادهها بالاست، اتصالها پیچیدهاند، و شما بهعنوان مهندس داده میخواهید تحلیلهای ارتباطی اجرا کنید:
مثل کشف مسیرهای غیرمستقیم بین کاربران، تشخیص حلقههای تراکنشی، یا تحلیل وابستگی در جریان داده.
در اکثر ابزارهای سنتی، برای رسیدن به این نوع بینشها باید داده را استخراج کنید، آن را به فرمت گراف تبدیل کرده و در یک گرافدیتابیس جداگانه بارگذاری کنید. این یعنی:
عملیات #ETL سنگین و زمانبر ⏳
نیاز به زیرساخت گراف مستقل ⚙️
مشکلات همگامسازی داده بین دو سیستم 🔄
💡 اینجا PuppyGraph وارد میشود
پاپیگراف یک Graph Query Engine مدرن و سریع است که با یک رویکرد ساده و انقلابی کار میکند:
«بهجای انتقال داده به یک گرافدیتابیس، چرا گراف را همانجا که داده هست اجرا نکنیم؟»
🔍 چه چیزی PuppyGraph را متفاوت میکند؟
✅ بدون ETL: مستقیماً روی منابع دادهای مانند PostgreSQL، MySQL، Snowflake، Delta Lake یا Iceberg کار میکند.
✅ بدون کپی داده: داده در محل خود باقی میماند، PuppyGraph فقط آن را گرافی تفسیر میکند.
✅ اجرای سریع کوئریهای چندهاپی: حتی 10-hop traversal در کمتر از چند ثانیه، روی میلیاردها لبه.
✅ سازگار با زبانهای گراف استاندارد: از Gremlin و Cypher برای کوئری استفاده کنید، درست مثل Neo4j.
✅ معماری مقیاسپذیر و توزیعشده: طراحیشده برای محیطهای تحلیلی مدرن، با تفکیک compute و storage.
🎯 چه کاربردهایی دارد؟
موتور تحلیل گراف PuppyGraph بهویژه برای تحلیلهایی که ماهیت گرافی دارند عالی است، از جمله:
✅ کشف تقلب در تراکنشها یا شبکههای مالی
✅ تحلیل رفتار کاربران و مسیرهای ارتباطی آنها
✅ درک ساختارهای وابستگی در خطوط داده یا سیستمها
✅ تحلیل شبکههای سازمانی، صنعتی یا IoT
✅ ساخت گراف مفهومی از دادههای پراکنده بدون زیرساخت جدید
🧪 تجربه کار با PuppyGraph
راهاندازی آن ساده است: با Docker یا روی Databricks و AWS در کمتر از ۱۰ دقیقه آماده کار میشود.
تنها کاری که باید بکنید تعریف اسکیمای گرافی با چند خط JSON است—و بعد میتوانید همان دادهای را که همیشه با SQL کوئری میکردید، اینبار از منظر گراف ببینید و تحلیل کنید.
🐶 چرا اسمش PuppyGraph است؟
چون مثل یک تولهسگ هوشمند، سریع، چابک و کمتوقع است. خودش را بهراحتی با محیط شما وفق میدهد، سروصدای زیادی ندارد و کاری که باید انجام دهد را بهخوبی انجام میدهد.
📣 اگر تجربهای در گرافتحلیل داشتهاید یا دنبال راهی برای اجرای گراف روی دادههای رابطهای بدون مهاجرت هستید، PuppyGraph قطعاً یکی از گزینههایی است که باید آن را جدی بگیرید.
💼 و اما : وضعیت لایسنس و نسخهها
نسخه رایگان و متنباز PuppyGraph با نام Developer Edition در دسترس است، اما این نسخه تنها از یک نود پشتیبانی میکند و برای محیطهای کوچک و تستی مناسب است.
اگر بخواهید در محیطهای تولیدی حرفهای از آن استفاده کنید—با امکاناتی مثل مقیاسپذیری افقی، مانیتورینگ، چند کاربر و قابلیتهای امنیتی پیشرفته—باید از نسخه Enterprise استفاده کنید که دارای مجوز تجاری و هزینهبر است اما هزینه آن از نگهداری یک دیتابیس گرافی جداگانه و پایپلاینهای ETL لازم برای ورود مداوم داده در آن، بسیار کمتر است.
#GraphAnalytics #DataEngineering #GraphDatabase #PuppyGraph
❤3
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفهای ساخت پایپلاینهای ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحهای Astronomer
در سالهای اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزهی مدیریت وظایف زمانبندیشده و ارکستراسیون دادهها تبدیل شده است. نسخهی ۳ این ابزار، با ویژگیهای حرفهایتری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیطهای پیچیده دادهای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایجترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپلاینهای ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماریهای پیچیده و نیاز به مقیاسپذیری بالا، پیادهسازی این پایپلاینها بهگونهای که قابلاعتماد، مانیتورپذیر و توسعهپذیر باشند، چالشبرانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه میدهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحهای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و بهروز برای ساخت پایپلاینهای حرفهای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایهای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوتها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوههای نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیادهسازی CI/CD و تست
📌 مقیاسپذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیههای زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگیهای حرفهای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها بهصورت برنامهنویسیشده
• امکان Task Group ماژولار
• زمانبندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چکلیست نهایی + معرفی Astronomer
چکلیستی کامل برای ارزیابی پایپلاینها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپلاین_داده #Airflow3
👍2❤1