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Ursula Deriu hatte nach ihrem Mathematik-Studium während ihrer bisherigen beruflichen Laufbahn viele verschiedene Rollen in der Software-Entwicklung sowie im Projekt- und Linien-Management inne. Sie ist spezialisiert auf die Themen Data Management und Data Science, die sie auch an verschiedenen Fachhochschulen unterrichtet. Sie arbeitet hauptberuflich bei Tirsus, ihrer eigenen Firma, erstellt online Kurse zu ihren Fachgebieten und beratet Unternehmen bei Data Management, Data Science bei E-Learning.

Twitter: @UrsulaDeriu

05.04.2022

Herausforderungen des Realtime Big Data Stream Processing

LOCATION: Luzern
KEYWORDS: Architecture, Concept, Technology, Tools

AGENDA:18:15 - 19:30 h: Vortrag inkl. Q/A
Im Anschluss an den Event bist Du zu einem Apéro eingeladen.

SPEAKER: Ursula Deriu   COMPANY: Tirsus
SLIDES: 220510_UrsulaDeriu_BigData.pdf

Event-Stream-Verarbeitung wird Big Data fähig. Die Internet-Riesen haben solche Systeme längst im Einsatz. Die Open Source Systeme sind genauso schlagkräftig und werden ständig verbessert. Beispiele aus der Apache Software Foundation sind Spark, Flink, Pulsar, Kafka.

Die Anwendungsfälle sind vielfältig - sie reichen von Social Media, über IoT bis hin zur realtime Log-Überwachung. Als Anwender fordern wir von einem Streaming-System Eigenschaften wie: Hoher Durchsatz (big data), geringe Latenzzeit (realtime), SQL-Abfragen und präzise Ergebnisse.

Der Vortrag beleuchtet die technischen Herausforderungen und zeigt einige prominente Lösungsansätze, wie Windowing oder Watermarks.

LEVEL OF TALK: Intermediate
LANGUAGE: Talk: de / Slides: de


Ursula Deriu hatte nach ihrem Mathematik-Studium während ihrer bisherigen beruflichen Laufbahn viele verschiedene Rollen in der Software-Entwicklung sowie im Projekt- und Linien-Management inne. Sie ist spezialisiert auf die Themen Data Management und Data Science, die sie auch an verschiedenen Fachhochschulen unterrichtet. Sie arbeitet hauptberuflich bei Tirsus, ihrer eigenen Firma, erstellt online Kurse zu ihren Fachgebieten und beratet Unternehmen bei Data Management, Data Science bei E-Learning.

Twitter: @UrsulaDeriu


LEVELS:

BEGINNER
The presented topic is new to the audience or only little and superficial experience exists. This talk will mainly cover basic aspects of the topic and not go into much detail.

INTERMEDIATE
The presented topic is known to the audience, serious practical experience is expected. This talk might cover some basic aspects of the topic, but will as well go into depth and details.

ADVANCED
The presented topic is well-known to the audience, serious practical experience and a deep understanding are required. This talk will not cover basics of the topic, but will go into depth, might discuss details, compare different approaches, and so on.

ALL
The topic presented is of interest to all levels and does not require any special prior knowledge.

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