Как работать с протоколом MQTT в Apache NiFi: потоковая обработка данных для IoT

В прошлой статье про обновление Apache NiFi мы писали, что в новой версии 1.18.0 улучшено взаимодействие с протоколом MQTT, который активно используется в системах интернета вещей. Сегодня разберем более подробно, как наладить сбор и публикацию данных в MQTT-топики с помощью процессоров Apache NiFi, а также разберем, что такое брокер HiveMQ....

Выгодно и быстро: потоковая обработка миллионов событий в AWS с Apache Kafka

Сегодня рассмотрим опыт международной компании Emumba, которая специализируется на инженерии и аналитике больших данных. Читайте далее, как выгодно масштабировать конвейер потоковой передачи данных от миллионов устройств интернета вещей, используя Apache Kafka, KStream и Druid в облачной инфраструктуре AWS. Архитектура PoC для потоковой передачи событий от миллионов IoT-устройств Миллионы устройств интернета...

MLOps и ТОП-7 фреймворков для федеративного машинного обучения

Сегодня в области Data Science именно машинное обучение является такой одновременно научной и прикладной сферой, где постоянно возникают новые прорывные идеи и технологии их реализации. Одной из самых популярных ML-тем сегодня считается федеративное машинное обучение. Что это такое и при чем здесь хайповый MLOps, читайте далее. Что такое федеративное машинное...

Лямбда-архитектура IoT-системы на Apache Kafka, Flink и Cassandra

Добавляя в наши курсы для дата-инженеров интересные кейсы, сегодня рассмотрим, как реализовать Лямбда-архитектуру для комплексной аналитики больших данных с помощью Apache Flink, Kafka и Cassandra на примере системы интернета вещей. Объединение пакетной и потоковой обработки данных средствами Flink API и библиотек этого фреймворка. Постановка задачи на примере IoT-системы Несмотря на...

Легковесный Apache NiFi для IoT: Docker-образ MiNiFi на Raspberry PI4 ARM64

Сегодня поговорим про совместное использование Apache NiFi с его легковесным агентом – MiNiFi. Преимущества для ETL-процессов в IoT-системах и не только, ограничения практического применения, а также пример контейнеризации и выполнения Docker-образа на Raspberry PI4 ARM64. Internet of Things и Apache NiFi на периферии Интернет вещей (Internet of Things, IoT) приводит...

Потоковая аналитика больших данных в Grafana с Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder

Сегодня рассмотрим, как построить конвейер потоковой обработки событий на Apache Kafka, Flink и SQL Stream Builder с визуализацией результатов в Grafana. Далее вас ждет практический кейс применения технологий Big Data в реальном производстве на примере телеметрии процессов ферментации продуктов в небольшой частной пивоварне. Постановка задачи: бизнес-контекст и используемые технологии В...

Сложная обработка событий от IoT-устройств в Apache Kafka: кейс Tesla

Завершая серию статей по IoT-платформе компании Tesla на базе Apache Kafka, сегодня рассмотрим проблемы пиковой загрузки системы и особенности обработки высокоприоритетных событий. Читайте далее, как оптимально определить ключ раздела, чтобы снизить затраты на передачу данных, избежать перегрузки в пиковые моменты и отделить пользователей данных от разработчиков и дата-инженеров. Тонкости обработки...

Безопасность в режиме онлайн: SIEM-система на базе Apache NiFi от Cloudera

В этой статье для дата-инженеров рассмотрим, что такое Cloudera Flow Management и как это позволяет ускорить аналитику больших данных в кейсах информационной безопасности. Читайте далее о преимуществах SIEM-анализа, преобразования и распределения security-событий с помощью Apache NiFi и его легковесного агента MiNiFi для устройств интернета вещей (Internet Of Things, IoT). Что...

Управление множеством IoT-устройств в Tesla на платформе Apache Kafka: организация топиков и парсинг сообщений

Продолжая разбирать кейс компании Tesla по организации централизованного управления устройствами интернета вещей (Internet of Things, IoT), сегодня разберем, как выполняется обработка сообщений в топиках Apache Kafka с помощью Confluent Schema Registry и Kafka Streams. Читайте далее, как определить потоковый процессор для парсинга данных в CSV и JSON-форматах с использованием схемы...

Миллион проблем IoT и Apache Kafka для их решения: опыт Tesla

Являясь лидером отрасли, IoT-устройства Tesla обрабатывают триллионы событий в день, чтобы повысить эффективность своих электроавтомобилей. Однако, такая производительность была получена не сразу: чтобы достичь ее, инженерам компании пришлось решить множество проблем из области интернета вещей (Internet of Things, IoT). Сегодня рассмотрим, как часть из них была решена с помощью Apache...

Зачем вам Apache Livy или как скрестить Spark с Airflow для эффективных Big Data pipeline’ов

Сегодня поговорим про построение конвейеров обработки данных (data pipeline) на примере совместного использования Apache Spark с Airflow и рассмотрим типовые проблемы этой комбинации. Читайте в нашей статье, как автоматизировать задачи пакетной и потоковой обработки больших данных (Big Data) с помощью гибкого REST-API Apache Livy, включая работу с Python-кодом, отказоустойчивость и...

Цифровизация рабочего пространства: ТОП-3 тенденции 2020

Вчера мы говорили про наиболее перспективные технологии 2020 с точки зрения исследовательского агентства Gartner и их влияние на цифровую трансформацию. Сегодня продолжим разбирать современные тенденции изменения рабочего пространства с учетом эпидемиологической напряженности и тренда на дистанционное взаимодействие. Читайте далее, что такое Desktop as a Service, как выглядит интеллектуальное рабочее пространство,...

Как связать Greenplum и Kafka: 2 способа интеграции и коннектор Arenadata DB

Мы уже рассказывали про интеграцию Tarantool с Apache Kafka на примере Arenadata Grid. Сегодня рассмотрим, как интегрировать Кафка с MPP-СУБД Greenplum и каковы ограничения каждого из существующих способов. Читайте в сегодняшнем материале, что такое GPSS, PXF и при чем тут Docker-контейнер с коннектором Кафка для Arenadata DB. IoT и не...

Зачем вам Tarantool: разгоняем большие данные с помощью In-Memory database

В этой статье мы рассмотрим резидентные (In-Memory) базы данных на примере Tarantool и Arenadata Grid: что это, как они работают и где используются. Еще поговорим, каким образом эти Big Data системы могут ускорить работу распределенных приложений без замены существующих СУБД, а также при чем здесь промышленный интернет вещей и экосистема...

Что такое лямбда-архитектура: основы Big Data для начинающих

Рассматривая основы больших данных, сегодня мы расскажем лямбда-архитектуру, одну из двух главных подходов к построению Big Data систем. Читайте в нашей статье, зачем нужна эта концепция и как она работает, а также при чем тут машинное обучение, интернет вещей, Apache Spark и Hadoop. Что такое Лямбда-архитектура и зачем она нужна...

Как сделать город безопасным: Big Data и Machine Learning против преступности

Сегодня мы расскажем про интерактивные карты преступности в России и за рубежом, а также рассмотрим, как технологии больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) помогают обнаружить и предупредить городские преступления. Читайте в этой статье, что такое Crime Mapping, где уже запущены биометрические системы идентификации подозреваемых и как дроны...

Красивая Big Data и модный Machine Learning: 15 историй из мира fashion

В честь Международного женского дня, 8 марта, мы собрали для вас 15 интересных кейсов о том, как большие данные (Big Data) и машинное обучение (Machine Learning, ML) используются в индустрии моды и красоты. Читайте в нашей сегодняшней статье как Zara, H&M, Burberry и другие fashion-гиганты внедряют умные примерочные, виртуальных стилистов,...

Хайп вокруг Big Data с Machine Learning: прогнозы Gartner и российские реалии

Сегодня мы поговорим, что такое Hype Cycle от самого известного аналитического агентства Gartner и как будут развиваться наиболее популярные сегодня ИТ-тренды в области больших данных (Big Data), управления данными (Data Management), машинного обучения (Machine Learning) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence). Что такое цикл зрелости технологий – Hype Cycle от Gartner...

5 угроз, от которых искусственный интеллект защитит человечество, провоцируя множество новых

К 23 февраля мы собрали для вас 5 кейсов, где выступать в роли защитника будет искусственный интеллект. Смертельные болезни, внешние угрозы, преступники, экологические проблемы и чрезмерные траты ресурсов – читайте в нашей сегодняшней статье, как цифровизация на базе больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning, ML) защитит нас...

Какая бывает аналитика: предиктивная, описательная и еще 2 вида аналитики больших данных

В этой статье мы разберем одно из ключевых понятий цифровизации: что такое предиктивная аналитика и чем она отличается от дескриптивной. Также рассмотрим на практических примерах, какие виды аналитики больших данных (Big Data) еще бывают и где они используются. Читайте в нашем сегодняшнем материале, как машинное обучение (Machine Learning) и другая...