Практика миграции реляционных баз данных в экосистему HadoopYury Petrov
Слайды моего доклада: "Практика миграции реляционных баз данных в экосистему Hadoop"
В докладе я доказываю, что возможен полный отказ от реляционных баз данных в пользу экосистемы Hadoop. В мире (к сожалению не в России) эта тема уже перекраивает рынок, уже наносится удар по традиционным базам данных.
Скоро ожидаются скринкасты.
Если вы начинаете проект миграции - задавайте мне вопросы - я с удовольствием на них отвечу.
Приглашайте меня в качестве консультанта и архитектора - я помогу собрать команду, обосновать инвестиции и запустить проект.
Не все базы данных одинаково полезны. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
О компании:
Badoo — не только самая большая, но и одна из самых инновационных и высокотехнологичных компаний в сфере социальных сетей, входящий в топ-100 крупнейших мировых проектов. Она насчитывает 139 миллионов пользователей, и еще более чем 100,000 новых пользователей присоединяются к ней каждый день.
Badoo — это глобальная социальная онлайн-система, которая дает возможность знакомиться с новыми людьми, живущими пососедству и по всему миру. Мы предлагаем многочисленные технические возможности социальных сетей, делая акцент на играх и сервисах, позволяющих расширить социальный круг. Мы продолжаем расширять географию своего пребывания и использовать самые последние технологии в сетевом общении, позволяющие нашим пользователям знакомиться друг с другом и изменять реальность вокруг себя.
Видеоприглашение на конференцию:
http://www.youtube.com/watch?v=2mRGcz0UODY
Не все базы данных одинаково полезны. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются раз- работчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, ко- торые потом в реальной жизни никогда не понадобится.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчи- вость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологиче- ская» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки собы- тий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и неболь- ших команд, техническим руководителям.
Практика миграции реляционных баз данных в экосистему HadoopYury Petrov
Слайды моего доклада: "Практика миграции реляционных баз данных в экосистему Hadoop"
В докладе я доказываю, что возможен полный отказ от реляционных баз данных в пользу экосистемы Hadoop. В мире (к сожалению не в России) эта тема уже перекраивает рынок, уже наносится удар по традиционным базам данных.
Скоро ожидаются скринкасты.
Если вы начинаете проект миграции - задавайте мне вопросы - я с удовольствием на них отвечу.
Приглашайте меня в качестве консультанта и архитектора - я помогу собрать команду, обосновать инвестиции и запустить проект.
Не все базы данных одинаково полезны. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
О компании:
Badoo — не только самая большая, но и одна из самых инновационных и высокотехнологичных компаний в сфере социальных сетей, входящий в топ-100 крупнейших мировых проектов. Она насчитывает 139 миллионов пользователей, и еще более чем 100,000 новых пользователей присоединяются к ней каждый день.
Badoo — это глобальная социальная онлайн-система, которая дает возможность знакомиться с новыми людьми, живущими пососедству и по всему миру. Мы предлагаем многочисленные технические возможности социальных сетей, делая акцент на играх и сервисах, позволяющих расширить социальный круг. Мы продолжаем расширять географию своего пребывания и использовать самые последние технологии в сетевом общении, позволяющие нашим пользователям знакомиться друг с другом и изменять реальность вокруг себя.
Видеоприглашение на конференцию:
http://www.youtube.com/watch?v=2mRGcz0UODY
Не все базы данных одинаково полезны. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются раз- работчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, ко- торые потом в реальной жизни никогда не понадобится.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчи- вость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологиче- ская» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки собы- тий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и неболь- ших команд, техническим руководителям.
HappyDev'15 Keynote: Когда все данные станут большими...Alexey Zinoviev
Этот момент обязательно наступит, если ваш проект, ваш бизнес сделаны не для того, чтобы вспыхнуть Фениксом в пламени бюджетов. Его важно не пропустить и начать обряд масштабирования как можно раньше.
Однако, не для каждой ситуации может подойти простое натравливание Hadoop на ваши логи, перелив данных из PostgreSQL в Cassandra или беспощадный тюнинг nginx и JVM.
Всегда стоит идти от задач, от представления о системе аналитики или от определенного заранее уровня отзывчивости системы. В этом докладе я хотел бы сосредоточиться не на инструментарии, столь важном для разработчика, а, напротив, поговорить о различных типах вопросов и болей с которыми приходят к нам заказчики в реальном мире, где никому нет дела до ваших результатов на Kaggle (онлайн-олимпиада по анализу данных) и синтетических тестов производительности, а также о процессе поиска ответов на эти вопросы. В реальном мире конечная идея приложения может измениться до неузнаваемости в один момент.
Приходите, разберем как хорошие случаи, так и типичные ошибки в построении приложений.
Для кого хорошо подойдет данный доклад: для тех, кто не слишком знаком с концепцией BigData, либо хорошо знаком с инструментарием разработчика, но нет определенной ясности в том, а для чего все это нужно. Ну и если вы идете на мастер-класс, то заходите, лишним не будет.
- Как начать развивать систему аналитики в компании, не имея армию data-инженеров.
- Как перейти из состояния «я не понимаю какие квадратики на этой схеме нужны для моих задач» и при этом не уйти в R&D на несколько месяцев.
- Как реализовать потоковую обработку данных на PHP (~40К записей в минуту).
- Какие технические решения применяли в нашем решении и какие факторы учитывали в принятии решений.
Презентация с мероприятия https://habr.com/ru/company/tuturu/blog/426059/
Распространенные ошибки применения баз данныхSergey Xek
Распространенные ошибки применения баз данных. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются раз- работчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, ко- торые потом в реальной жизни никогда не понадобится.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчи- вость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологиче- ская» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки собы- тий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и неболь- ших команд, техническим руководителям.
Доклад Сергея Аверина на DevConf 2013. "Распространенные ошибки применения ба...Badoo Development
Доклад не про БД в чистом виде а про архитектуру веб-приложений, использующих БД.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
Подробно:
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, которые потом в реальной жизни никогда не понадобятся.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчивость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологическая» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки событий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и небольших команд, техническим руководителям.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхDenodo
Watch here: https://bit.ly/31XRObm
Передовые методы сбора и обработки информации, такие как машинное обучение, оказались чрезвычайно полезным инструментом для получения ценных знаний на основе имеющихся данных. Такие платформы, как Spark, и математические библиотеки для R, Python и Scala позволяют ученым, работающим с данными, использовать передовые технологии. Однако эти ученые тратили большую часть своего времени на поиск нужных данных и их преобразование в удобный для использования формат. Виртуализация данных предлагает новую парадигму для более эффективного и гибкого решения этих проблем.
Посетите этот вебинар и узнайте:
- Как виртуализация данных может ускорить сбор и преобразование информации, предоставляя ученым, работающим с данными, мощный инструмент, упрощающий их работу.
- Как популярные инструменты из экосистемы науки о данных: Spark, Python, Zeppelin и т.д. интегрируются с Denodo.
- Как можно эффективно использовать платформу Denodo с большими объемами данных.
Распространенные ошибки применения баз данныхSergey Xek
Доклад не про БД в чистом виде а про архитектуру веб-приложений, использующих БД.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
Подробно:
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, которые потом в реальной жизни никогда не понадобятся.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчивость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологическая» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки событий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и небольших команд, техническим руководителям.
https://bit.ly/2X6Domb
В нашу эпоху головокружительных достижений в области искусственного интеллекта, облачных вычислений и передовой аналитики, как ни странно, многие организации по-прежнему полагаются на архитектуры данных, построенные в прошлом веке. Однако, ситуация быстро меняется с ростом применения виртуализации данных в реальном времени для обеспечения безопасного, логического доступа к информации. Данный подход позволяет отказаться от физической трансформации и перемещения данных в хранилище, прежде чем они могут быть использованы бизнесом.
Посетите этот новый вебинар на русском языке, чтобы узнать:
- Что такое виртуализация данных?
- Чем данный подход отличается от других корпоративных технологий интеграции данных, таких как ETL
- Почему крупнейшие организации используют виртуализацию в масштабах всего предприятия
Узнайте больше о проблемах интеграции данных, решаемых с помощью виртуализации и вариантах применения этой динамично развивающейся технологии.
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводны...Ontico
РИТ++ 2017, секция ML + IoT + ИБ
Зал Белу-Оризонти, 5 июня, 16:00
Тезисы:
http://ritfest.ru/2017/abstracts/2532.html
Простыми словами расскажем о популярных, эффективных и используемых в нашей компании техниках применения машинного обучения для привлечения и удержания клиентов:
- кластеризации товарного каталога,
- классификации клиентов (готовых перейти на платный тариф, готовых уйти, способных принести прибыль),
- повышении релевантности e-mail-рассылок.
Особое внимание уделим технике использования популярных платформ и библиотек:
- Apache Spark,
- Spark MLlib,
- Hadoop,
- Amazon Kinesns.
Отдельно остановимся на особенностях обработки "больших данных", выборе и разработке параллельных алгоритмов.
HappyDev'15 Keynote: Когда все данные станут большими...Alexey Zinoviev
Этот момент обязательно наступит, если ваш проект, ваш бизнес сделаны не для того, чтобы вспыхнуть Фениксом в пламени бюджетов. Его важно не пропустить и начать обряд масштабирования как можно раньше.
Однако, не для каждой ситуации может подойти простое натравливание Hadoop на ваши логи, перелив данных из PostgreSQL в Cassandra или беспощадный тюнинг nginx и JVM.
Всегда стоит идти от задач, от представления о системе аналитики или от определенного заранее уровня отзывчивости системы. В этом докладе я хотел бы сосредоточиться не на инструментарии, столь важном для разработчика, а, напротив, поговорить о различных типах вопросов и болей с которыми приходят к нам заказчики в реальном мире, где никому нет дела до ваших результатов на Kaggle (онлайн-олимпиада по анализу данных) и синтетических тестов производительности, а также о процессе поиска ответов на эти вопросы. В реальном мире конечная идея приложения может измениться до неузнаваемости в один момент.
Приходите, разберем как хорошие случаи, так и типичные ошибки в построении приложений.
Для кого хорошо подойдет данный доклад: для тех, кто не слишком знаком с концепцией BigData, либо хорошо знаком с инструментарием разработчика, но нет определенной ясности в том, а для чего все это нужно. Ну и если вы идете на мастер-класс, то заходите, лишним не будет.
- Как начать развивать систему аналитики в компании, не имея армию data-инженеров.
- Как перейти из состояния «я не понимаю какие квадратики на этой схеме нужны для моих задач» и при этом не уйти в R&D на несколько месяцев.
- Как реализовать потоковую обработку данных на PHP (~40К записей в минуту).
- Какие технические решения применяли в нашем решении и какие факторы учитывали в принятии решений.
Презентация с мероприятия https://habr.com/ru/company/tuturu/blog/426059/
Распространенные ошибки применения баз данныхSergey Xek
Распространенные ошибки применения баз данных. Сергей Аверин, Badoo.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются раз- работчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, ко- торые потом в реальной жизни никогда не понадобится.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчи- вость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологиче- ская» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки собы- тий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и неболь- ших команд, техническим руководителям.
Доклад Сергея Аверина на DevConf 2013. "Распространенные ошибки применения ба...Badoo Development
Доклад не про БД в чистом виде а про архитектуру веб-приложений, использующих БД.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
Подробно:
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, которые потом в реальной жизни никогда не понадобятся.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчивость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологическая» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки событий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и небольших команд, техническим руководителям.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхDenodo
Watch here: https://bit.ly/31XRObm
Передовые методы сбора и обработки информации, такие как машинное обучение, оказались чрезвычайно полезным инструментом для получения ценных знаний на основе имеющихся данных. Такие платформы, как Spark, и математические библиотеки для R, Python и Scala позволяют ученым, работающим с данными, использовать передовые технологии. Однако эти ученые тратили большую часть своего времени на поиск нужных данных и их преобразование в удобный для использования формат. Виртуализация данных предлагает новую парадигму для более эффективного и гибкого решения этих проблем.
Посетите этот вебинар и узнайте:
- Как виртуализация данных может ускорить сбор и преобразование информации, предоставляя ученым, работающим с данными, мощный инструмент, упрощающий их работу.
- Как популярные инструменты из экосистемы науки о данных: Spark, Python, Zeppelin и т.д. интегрируются с Denodo.
- Как можно эффективно использовать платформу Denodo с большими объемами данных.
Распространенные ошибки применения баз данныхSergey Xek
Доклад не про БД в чистом виде а про архитектуру веб-приложений, использующих БД.
Выбор хранилища данных — сложная задача, с которой часто сталкиваются разработчики. Чаще всего результат этого выбора — это компромисс. Я расскажу о собственном опыте, набитых «шишках», рассмотрю важные, на мой взгляд, связанные с этой задачей проблемы.
Подробно:
• Зачастую в стартапе изначально проектируется архитектура вокруг БД, рассчитанная на огромные нагрузки, на большое масштабирование, которые потом в реальной жизни никогда не понадобятся.
• Или проектируется архитектура, которая якобы дает отказоустойчивость, но при этом проблемы нижних уровней абстракции во внимание не принимаются.
• При выборе основной БД для проекта выбирается БД, которая не дает большого запаса фич в будущем, появляется дороговизна и сложность изменения.
• Используйте инструменты, которые вы хорошо изучили. «Психологическая» популярность NoSQL. Достоинства и недостатки SQL и NoSQL БД.
• Проблемы использования БД как хранилища/движка обработки событий зачастую не оправдано. Альтернативы.
• Использование БД для поиска, плюсы и минусы.
• Eventual consistency рулит, и как из этого можно извлечь пользу.
Целевая аудитория:
Доклад будет интересен веб-разработчикам, особенно из стартапов и небольших команд, техническим руководителям.
https://bit.ly/2X6Domb
В нашу эпоху головокружительных достижений в области искусственного интеллекта, облачных вычислений и передовой аналитики, как ни странно, многие организации по-прежнему полагаются на архитектуры данных, построенные в прошлом веке. Однако, ситуация быстро меняется с ростом применения виртуализации данных в реальном времени для обеспечения безопасного, логического доступа к информации. Данный подход позволяет отказаться от физической трансформации и перемещения данных в хранилище, прежде чем они могут быть использованы бизнесом.
Посетите этот новый вебинар на русском языке, чтобы узнать:
- Что такое виртуализация данных?
- Чем данный подход отличается от других корпоративных технологий интеграции данных, таких как ETL
- Почему крупнейшие организации используют виртуализацию в масштабах всего предприятия
Узнайте больше о проблемах интеграции данных, решаемых с помощью виртуализации и вариантах применения этой динамично развивающейся технологии.
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводны...Ontico
РИТ++ 2017, секция ML + IoT + ИБ
Зал Белу-Оризонти, 5 июня, 16:00
Тезисы:
http://ritfest.ru/2017/abstracts/2532.html
Простыми словами расскажем о популярных, эффективных и используемых в нашей компании техниках применения машинного обучения для привлечения и удержания клиентов:
- кластеризации товарного каталога,
- классификации клиентов (готовых перейти на платный тариф, готовых уйти, способных принести прибыль),
- повышении релевантности e-mail-рассылок.
Особое внимание уделим технике использования популярных платформ и библиотек:
- Apache Spark,
- Spark MLlib,
- Hadoop,
- Amazon Kinesns.
Отдельно остановимся на особенностях обработки "больших данных", выборе и разработке параллельных алгоритмов.
12. Самый первый пример
• Есть логи скачиваний пакетов с сервера
• … но они в бинарном виде
13. Самый первый пример
• Есть логи скачиваний пакетов с сервера
• Нужен отчёт заданного вида в excel
• … но они в бинарном виде
14. Самый первый пример
• Есть логи скачиваний пакетов с сервера
• Нужен отчёт заданного вида в excel
• … но они в бинарном виде
• Каждый первый понедельник месяца
27. Самый первый пример
• Понавставляли timestamp’ы
• Начали лить в RDBMS
• Разделили миграцию и представление
• Миграция по расписанию
Работа над ошибками
• Начали общаться с пользователями
58. Второй пример
• Миграцию перевели на SSIS
• Перешли на MS SQL Server
• Смастерили систему проверок
• Начали формализовывать требования
Работа над ошибками
79. Хороший пример
• Так же много баз дислокации
• Жила-была старая карта
• Сделать новую карту с одной базой
80. Хороший пример
• Так же много баз дислокации
• Жила-была старая карта
• Сделать новую карту с одной базой
• Миграцию для прототипа делал
разработчик