Сравнение Big Data решений для аналитической обработки больших объемов биомедицинской информации (Игорь Сухоруков, SECR-2018) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
(не показано 15 промежуточных версий этого же участника) | |||
;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Игорь Сухоруков}} <blockquote> Все больше компаний в тренде и готовы анализировать все доступные источники информации, отвечать на насущные вопросы бизнеса, находить закономерности и планировать изменения продукта. Теперь это касается не только корпораций, но и малые/средние предприятия которые не могут позволить себе длительный time to market и большой штат разработчиков bigdata решений. Поэтому на помощь в обработке больших данных бизнесу приходит старый добрый язык запросов SQL. В докладе рассмотрим существующие SaaS и open source решения AWS Redshift, Greenplum, CitusDB, Druid, ClickHouse, CrateDB, PrestoDB, Apache Drill, Dremio, Apache HAWQ. Рассмотрим их слабые и сильные стороны и сравним их области применимости. А также расскажу как наш отдел трансформирует и обрабатывает большие объемы данных об ортодонтическом лечении используя инфраструктуру Amazon Web Service. </blockquote> {{VideoSection}} {{vimeoembed|240323012|800|450}} {{youtubelink|}}|NMXrZhwqf8s}} {{letscomment}} {{SlidesSection}} [[File:Сравнение Big Data решений для аналитической обработки больших объемов биомедицинской информации (Игорь Сухоруков, SECR-2018).pdf|left|page=-|300px]] {{----}} [[File:{{#setmainimage:Сравнение Big Data решений для аналитической обработки больших объемов биомедицинской информации (Игорь Сухоруков, SECR-2018)!.jpg}}|center|640px]] {{LinksSection}} * [https://2018.secrus.org/program/submitted-presentations/sequence-diagram-generated-from-bdd-test/ Talks page on SECR site] <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> {{fblink|2183901471862862}} {{vklink|1311}} <references/> <!-- topub --> [[Категория:SECR-2018]] [[Категория:BigData]] {{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-12-04T18:17:552021-08-31T18:26:58.392154700500|vimeo_plays=598|youtube_comments=0|youtube_plays=0}}109}} |
Текущая версия на 15:26, 31 августа 2021
- Докладчик
- Игорь Сухоруков
Все больше компаний в тренде и готовы анализировать все доступные источники информации, отвечать на насущные вопросы бизнеса, находить закономерности и планировать изменения продукта. Теперь это касается не только корпораций, но и малые/средние предприятия которые не могут позволить себе длительный time to market и большой штат разработчиков bigdata решений.
Поэтому на помощь в обработке больших данных бизнесу приходит старый добрый язык запросов SQL. В докладе рассмотрим существующие SaaS и open source решения AWS Redshift, Greenplum, CitusDB, Druid, ClickHouse, CrateDB, PrestoDB, Apache Drill, Dremio, Apache HAWQ. Рассмотрим их слабые и сильные стороны и сравним их области применимости. А также расскажу как наш отдел трансформирует и обрабатывает большие объемы данных об ортодонтическом лечении используя инфраструктуру Amazon Web Service.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:207 Comments:0