Битва коннекторов Kafka от Confluent: JDBC-коннектор vs CDC Debezium

Что общего между Kafka Connect JDBC Source и PostgreSQL CDC Source V2 (Debezium), чем отличаются эти коннекторы и как добавить JDBC-драйвер для передачи данных из PostgreSQL в Apache Kafka на Docker. Коннекторы Kafka к реляционным БД от Confluent О том, что CDC-коннектор Debezium позволяет организовать интеграцию Apache Kafka с реляционной...

Доступ к Kafka на Docker извне: тунелирование портов

Как туннелировать порты Docker-контейнеров для доступа к Kafka на WSL в Windows с внешнего клиента: переадресация HTTP- и TCP-соединений с помощью SSH-сервера serveo. Поиск средства тунелирования и настройка портов Собственное развертывание платформы Kafka от Confluent в виде набора связанных Docker-контейнеров в WSL на Windows с GUI-интерфейсом AKHQ, о чем я...

Настройка портов Docker-контейнеров компонентов Kafka для запуска на офисном ноутбуке и Windows

Как настроить YAML-файл Docker Compose для доступа к Kafka на WSL в Windows:  открытие портов в конфигурации развертывания с примерами (продолжение). Настройка конфигурационного YAML-файла для запуска Docker-контейнеров с компонентами Kafka на Windows в WSL Как я рассказывала вчера, для работы с компонентами платформы Kafka от Confluent, развернутой как набор связанных...

Как запустить Apache Kafka с GUI на офисном ноутбуке и Windows: Docker в WSL

WSL и Docker для локального развертывания Apache Kafka с GUI и всеми компонентами в контейнере: моя реальная история поиска веб-интерфейса и настройки портов (начало). Развертывание Kafka на Windows с Docker в WSL В конце августа 2024 года команда serverless-платформы Upstash, на которой у меня есть рабочий инстанс Apache Kafka, разослала...

Как создать и запустить docker-контейнер Apache AirFlow на Windows

Что такое WSL, Docker и как запустить веб-сервер Apache AirFlow в контейнере на локальной машине в Ubuntu поверх Windows вместо любимого Google Colab. Пошаговое руководство для начинающих дата-инженеров. Краткий ликбез по WSL и Docker для любителей Windows Обычно я всегда запускала веб-сервер Apache AirFlow в интерактивной среде Google Colab, которая...

PL/Container для Greenplum: безопасный запуск UDF в Docker-контейнере

Как сделать запуск UDF-функций Python или R на узлах сегмента Greenplum более быстрым и безопасным с помощью Docker-контейнеров и расширения PL/Container. Что такое PL/Container и как это использовать в Greenplum Запуск пользовательского кода для базы данных всегда имеет риск нарушения информационной безопасности. Если речь идет о стеке Big Data, ущерб...

Реестр Apache NiFi в Kubernetes: как легко развернуть и безопасно использовать

Мы уже писали о преимуществах развертывания Apache NiFi на Kubernetes, а также сложностях практической реализации этого процесса. Сегодня поговорим о контейнеризации реестра NiFi с использованием Helm-диаграмм, а также совмещения с Apache Ranger и Kerberos. 7 главных трудностей развертывания Apache NiFi на Kubernetes Apache NiFi активно используется дата-инженерами для организации потоковых...

Вместо Git и Python: MLOps для разработки и развертывания ML-систем

Что не так с традиционными методами и инструментами разработки ПО для систем машинного обучения и как MLOps решает эти инженерные проблемы ML. Почему не стоит размещать файлы моделей Machine Learnig и датасеты в Git, а также зачем MLOps-инженеру решать вопросы архитектуры и управляться с Kubernetes. MLOps вместо Git-репозиториев Традиционные рабочие...

ТОП-3 практики оркестрации данных с Apache AirFlow: советы Astronomer

Сегодня рассмотрим несколько рекомендаций по построению масштабной и устойчивой экосистемы интеграции корпоративных данных на базе Apache AirFlow от компании Astronomer, которая активно способствует продвижению и коммерциализации этого популярного инструмента дата-инженерии. Как организовать эффективную маршрутизацию рабочих процессов с пакетным ETL-оркестратором: 3 лучших практики. Стандартизация сред разработки и промышленной эксплуатации с Kubernetes...

MLOps на Python и не только: кейс банка «Открытие»

Чтобы сделать наши курсы для специалистов в области Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим, как организовать сквозной CI/CD-конвейер разработки и развертывания системы машинного обучения в соответствии с MLOps-концепцией на 4-х популярных Python-инструментах: MLflow, DVC, Airflow, ClearML. А в качестве примера практической реализации этой идеи разберем кейс банка...

Поиск по сайту