Technologie, na których buduję i utrzymuję produkcję
Jako Architekt Platform Danych i Senior DBA z 29-letnim stażem, dobieram narzędzia w oparciu o ich odporność na awarie, przewidywalność kosztową i wydajność pod obciążeniem. Poniżej znajduje się rzetelna ocena systemów bazodanowych, platform multi-cloud, automatyzacji i sztucznej inteligencji, z którymi pracuję na co dzień.
Oracle Database
Krytyczne środowiska transakcyjne enterprise, zaawansowane przetwarzanie OLTP, wysoka dostępność z Oracle RAC i replikacja Data Guard.
Instytucje finansowe, ubezpieczeniowe, sektor telekomunikacyjny i korporacje wymagające bezkompromisowej niezawodności i pełnej zgodności ACID.
Wysoki koszt licencyjny per core; złożona architektura administracji pamięcią (SGA/PGA) i strojenia zapytań wymagająca dekad praktyki inżynierskiej.
Komercyjny enterprise (licencje per procesor / core factor + support)
Microsoft SQL Server, PostgreSQL, IBM Db2
Główny filar mojego 29-letniego doświadczenia. Odpowiadałem za wsparcie trzeciej linii i architekturę setek baz Oracle w krytycznych środowiskach produkcyjnych (m.in. Kyndryl / IBM, Aviva).
Microsoft SQL Server
Wysokowydajna relacyjna baza danych enterprise z niezawodną architekturą High Availability (Always On Availability Groups) oraz zaawansowanym Disaster Recovery.
Organizacje operujące na ekosystemie Microsoft, hurtownie danych, systemy transakcyjne ERP/CRM oraz korporacyjne platformy o rygorystycznym SLA.
Edycja Enterprise wymaga znacznych nakładów budżetowych; klastrowanie Always On w architekturze multi-subnet wymaga precyzyjnego strojenia sieci, kworum i routingu listenera.
Komercyjny (per core dla Standard / Enterprise)
Oracle Database, PostgreSQL, Azure SQL Managed Instance
Zarządzałem skalą ponad 2000 instancji MS SQL Server w środowiskach globalnych, odpowiadając za klastry Always On, minimalizację RTO/RPO i usuwanie wąskich gardeł I/O.
PostgreSQL & pgvector
Nowoczesna otwarta baza relacyjna z natywną obsługą wektorów pod wyszukiwanie semantyczne (RAG), zaawansowanym partycjonowaniem i klastrowaniem Patroni.
Architekci danych, zespoły budujące zaawansowane aplikacje webowe i projekty AI szukające stabilnej pamięci wektorowej bez rozpraszania danych na niszowe silniki.
Wymaga wprawnego strojenia autovacuum i puli połączeń (PgBouncer) przy wysokiej skali współbieżności; indeksy wektorowe HNSW wymagają znacznych zasobów RAM.
Open-source (darmowy) / Managed Cloud (RDS, Cloud SQL, Neon, Supabase)
Oracle Database, Microsoft SQL Server, MySQL
Fundament bazodanowy w firmie DBAdmin, pamięć długoterminowa agentów AI oraz pierwszy cel migracji z drogich licencji komercyjnych (np. Oracle do PostgreSQL).
MySQL
Niezawodny i sprawdzony silnik relacyjny (InnoDB) zoptymalizowany pod intensywny ruch odczytowy, replikację read-replicas i systemy webowe.
Platformy internetowe, systemy e-commerce, aplikacje SaaS oraz środowiska chmurowe potrzebujące solidnego silnika bazodanowego o niskim progu wejścia.
Mniej elastyczne procedury składowane i funkcje analityczne niż w PostgreSQL czy Oracle; replikacja asynchroniczna może wprowadzać opóźnienia replik (replication lag).
Open-source (GPL) / Commercial Enterprise (Oracle)
MariaDB, PostgreSQL, Amazon Aurora MySQL
Klasyk w architekturach internetowych. Obecny na karuzeli produkcyjnej i wykorzystywany w projektach wymagających natychmiastowej responsywności zapytań.
MariaDB
W pełni otwarta relacyjna baza danych z synchronicznym klastrowaniem Galera Cluster (multi-master), silnikiem kolumnowym ColumnStore oraz trybem zgodności z PL/SQL Oracle.
Zespoły szukające prawdziwie niezależnego silnika SQL o wysokiej dostępności bez ryzyka vendor lock-in, z łatwą ścieżką migracji z Oracle.
Pewne rozbieżności składniowe i architektoniczne względem nowszych wydań MySQL 8.x mogą utrudniać bezpośrednią migrację w obie strony.
Open-source (GPL v2) / MariaDB Enterprise
MySQL, PostgreSQL, Percona Server
Świetna opcja w środowiskach wymagających klastrów wielowęzłowych bez komercyjnych licencji, oferująca tryb SQL_MODE=ORACLE wspierający pakiety PL/SQL.
MongoDB
Dokumentowa baza NoSQL (BSON) stworzona do przetwarzania danych semistrukturalnych, dynamicznych modeli i horyzontalnego shardingu.
Systemy zbierania telemetryki, katalogi produktów o zmiennych parametrach, aplikacje mobilne i systemy o szybko ewoluującej strukturze dokumentów.
Wymaga przemyślanej strategii modelowania (embedding vs referencing); nie zastępuje w pełni klasycznych relacji przy złożonych transakcjach wielotabelowych.
Community Edition (SSPL) / Managed MongoDB Atlas
PostgreSQL (JSONB), Amazon DocumentDB, Couchbase
Projektuję i utrzymuję bazy MongoDB jako uzupełnienie ekosystemu relacyjnego wszędzie tam, gdzie format dokumentowy drastycznie upraszcza architekturę.
Amazon Web Services (AWS)
Kompleksowa infrastruktura chmurowa: zarządzane bazy danych (RDS Multi-AZ, Aurora), skalowalna moc obliczeniowa (EC2), magazyn obiektowy S3 oraz bezpieczne sieci VPC.
Przedsiębiorstwa potrzebujące elastycznej, globalnej infrastruktury chmurowej o wysokiej dostępności i zautomatyzowanym zarządzaniu.
Złożoność cenników transferu danych (data egress) oraz reguł IAM; wymaga automatyzacji audytu kosztów (FinOps) i optymalizacji rezerwacji instancji.
Pay-as-you-go / Savings Plans / Reserved Instances
Google Cloud Platform, Microsoft Azure, IBM Cloud
Kluczowa platforma w moich wdrożeniach automatyzacji. W Dun & Bradstreet zautomatyzowałem procesy chmurowe na AWS i GCP, redukując pracę manualną zespołu DBA o 40%.
Microsoft Azure
Platforma chmurowa enterprise z natywną integracją z Microsoft SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Active Directory i środowiskami hybrydowymi.
Korporacje migrujące tradycyjne klastry bazodanowe on-premise do chmury oraz organizacje zintegrowane z ekosystemem Microsoft.
Wielowarstwowe reguły licencjonowania hybrydowego (Azure Hybrid Benefit); konieczność precyzyjnego planowania poziomów vCore i warstw magazynowania Premium SSD.
Pay-as-you-go / Azure Reserved VM Instances
AWS, Google Cloud Platform, IBM Cloud
Podstawa bezpiecznej migracji środowisk MS SQL do chmury. Umożliwia zachowanie pełnej ciągłości działania (Always On) i spójnego zarządzania tożsamościami.
Google Cloud Platform (GCP)
Nowoczesna infrastruktura chmurowa z ultraszybką siecią globalną, zarządzanymi silnikami bazodanowymi (Cloud SQL, AlloyDB) oraz potężnymi możliwościami Big Data / AI.
Platformy danych i organizacje budujące nowoczesne hurtownie analityczne, systemy oparte o uczenie maszynowe i architekturę wielochmurową.
Inny model zarządzania organizacją i projektami niż w AWS; mniejsza liczba wyspecjalizowanych narzędzi dla starszych wersji legacy SQL Server.
Pay-as-you-go / Committed Use Discounts (CUD)
AWS, Microsoft Azure
Wdrożona przeze mnie w Dun & Bradstreet obok AWS w modelu multi-cloud, zapewniając elastyczną automatyzację provisioningu instancji i przetwarzanie danych.
IBM Cloud
Wysoko zabezpieczona chmura korporacyjna zorientowana na rygorystyczne regulacje prawne, suwerenność danych oraz hybrydowe wdrożenia mission-critical.
Instytucje finansowe, banki, sektor ubezpieczeniowy i podmioty z sektora publicznego wymagające dedykowanych certyfikacji bezpieczeństwa.
Mniejsza oferta usług konsumenckich niż u gigantów hyperscale (AWS/GCP); wyższy próg wejścia w kontraktach enterprise.
Enterprise contracts / Cloud catalog pay-as-you-go
AWS, Microsoft Azure, On-Premises Datacenter
Środowisko bezpośrednio powiązane z moim doświadczeniem w Kyndryl / IBM, gdzie zarządzałem architekturą bazodanową dla globalnych instytucji finansowych.
Python & Ansible (Automatyzacja DBA)
Pełna automatyzacja operacji na setkach baz danych: provisioning instancji, cykliczny patching, audyt parametrów bezpieczeństwa, backupy i monitoring kondycji.
Zespoły administracji bazami danych i inżynierowie platformowi, którzy chcą wyeliminować powtarzalną pracę manualną i ryzyko błędu ludzkiego.
Wymaga dyscypliny w testowaniu playbooków Ansible na środowiskach pre-prod przed uruchomieniem zadań na klastrach produkcyjnych.
Open-source (darmowe) / Opcjonalnie Red Hat Ansible Automation Platform
Terraform, Bash / PowerShell, Puppet
Fundament automatyzacji, który wdrożyłem w Dun & Bradstreet, przynosząc 40% redukcji manualnych zadań zespołu. Skrypty Pythona wykorzystuję do diagnostyki wydajnościowej i analizy planów wykonania zapytań.
TinaCMS
Git-backed headless CMS z wizualnym edytorem w czasie rzeczywistym i bezpośrednim zapisem do GitHuba.
Programiści i redaktorzy ceniący wersjonowanie w gicie i niezależność od zamkniętych baz CMS.
Wymaga konfiguracji SSR lub proxy dla podglądu visual editing.
Open-source dla self-host / TinaCloud free tier i plany płatne
Decap CMS, Sanity, Strapi
Daje idealny kompromis: deweloper ma pliki Markdown/MDX w Git, a edytor ma wygodny formularz i podgląd.
Agenci AI (OpenClaw & Paperclip AI)
Architektura autonomicznych agentów AI realizujących złożone procesy analityczne: parsowanie logów błędów, inspekcja schematów baz danych i automatyzacja operacyjna.
Architekci i inżynierowie platformowi poszukujący realnego wsparcia AI w analizie incydentów, dokumentacji i automatyzacji bez halucynacji.
Wymaga bezpiecznych sandboksów wykonawczych i zerowego bezpośredniego dostępu do wrażliwych danych produkcyjnych (Human-in-the-Loop dla operacji DDL/DML).
Koszty wywołań API modeli LLM (pay-as-you-go)
Claude Code, CrewAI, LangGraph
Zgłębiam architekturę AI oraz wykorzystanie autonomicznych agentów, takich jak OpenClaw i Paperclip AI, budując bezpieczne integracje z platformami danych.
Claude Code & MCP
Agentowe środowisko programistyczne z bezpiecznym dostępem do narzędzi lokalnych przez protokół MCP.
Architekci i inżynierowie budujący zaawansowane systemy automatyzacji i programowania wieloagentowego.
Wymaga precyzyjnego zarządzania oknem kontekstu i uprawnieniami narzędzi.
API usage pay-as-you-go (Anthropic)
OpenAI Assistants, Cursor, Aider
Główny silnik inteligencji wykorzystywany w orkiestracji CAPCOM w LabAI.
Astro
Szybkie, lekkie strony WWW zoptymalizowane pod SEO i czytelność bez ciężkich bundli JavaScript.
Twórcy serwisów contentowych, blogów eksperckich i nowoczesnych stron firmowych.
Mniej naturalne środowisko dla skomplikowanych aplikacji typu SaaS o gęstym stanie klienta niż klasyczne SPA.
Open-source (darmowy)
Next.js, Remix, Nuxt
Główny framework frontendowy dla ekosystemu paweldomanski.eu i serwisów 4 marek.