Потоковая обработка больших данных — эталонная архитектура сервиса из компонентов со 100% открытым исходным кодом, готового к развертыванию в облаках, с масштабируемостью и надежностью уровня предприятия (Антон Овчинников, SECR-2016) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (→Слайды) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
;Докладчик: {{Speaker|Антон Овчинников™}}
<blockquote>
«Потоковая Обработка Событий» — это новый подход к построению систем обработки больших данных практически в реальном времени. Потребность в таких системах растет при решении многих задач, например, аналитики потока кликов, проактивном обслуживании оборудования, обнаружении фрода. Степень зрелости проектов с открытым кодом позволяет создать сервис Потоковой Обработки Событий собственными силами. Однако мир открытого кода изобилует конкурирующими проектами разной степени зрелости и с разными перспективами. Поэтому задача выбора действенных и эффективных компонент не так проста. В докладе я покажу эталонную архитектуру сервиса Потоковой Обработки Событий, масштабируемую и надежную, построенную на основе компонент только с открытым кодом. | |||
Версия 13:59, 5 декабря 2016
- Докладчик
- Антон Овчинников™
«Потоковая Обработка Событий» — это новый подход к построению систем обработки больших данных практически в реальном времени. Потребность в таких системах растет при решении многих задач, например, аналитики потока кликов, проактивном обслуживании оборудования, обнаружении фрода. Степень зрелости проектов с открытым кодом позволяет создать сервис Потоковой Обработки Событий собственными силами. Однако мир открытого кода изобилует конкурирующими проектами разной степени зрелости и с разными перспективами. Поэтому задача выбора действенных и эффективных компонент не так проста. В докладе я покажу эталонную архитектуру сервиса Потоковой Обработки Событий, масштабируемую и надежную, построенную на основе компонент только с открытым кодом.
Что Вы узнаете?
- Концептуальную архитектуру Потоковой Обработки Событий.
- Эталонную архитектуру построенную на Apache Kafka, Spark Streaming, Cassandra и Redis.
- Обзор методов создания конфигурации, обеспечивающие надежность и масштабируемость для каждого элемента архитектуры.
Доклад будет интересен разработчикам, архитекторам и техническим менеджерам, кто уже работает в проектах по обработке больших данных в практически реальном времени, думает об использовании такого подхода или просто интересуется этой темой.
Видео
Слайды
Примечания и отзывы