CERN за всё время нагенерил больше 1 эксабайта данных — и это только то, что прошло фильтр. 99,99% событий выкидывают сразу. Да, почти всё.
Вот где начинается интересное: в публичной версии физика выглядит как «собрали терабайты и потом что-то анализируют». На деле это жёсткий data reduction pipeline:
1) детектор ловит поток,
2) триггер режет его в реальном времени,
3) дальше данные проходят несколько уровней отбора,
4) до долговременного хранения доезжает микроскопическая доля.
Это не про «много диска», а про архитектуру под жёсткий SLA на десятки лет. Ошибка тут стоит не только денег — она срезает саму возможность сделать открытие.
Для growth-команды здесь прямой урок: если у вас CAC/LTV-воронка, CRM-цепочки или продуктовая аналитика захламлены, вы тоже начинаете терять сигнал. Не в масштабе CERN, но по эффекту — так же больно. Сначала фильтр, потом графики. Сначала триггер, потом хранение 📉
Growth Room
@GrowthRoomHub
CERN за всё время нагенерил больше 1 эксабайта данных — и это только то, что прошло фильтр. 99,99% событий вык
Этот пост опубликован в Telegram-канале Growth Room. Подписаться можно по ссылке: @GrowthRoomHub.