Версия сайта для слабовидящих
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...
Почему stateful-приложения Apache Flink падают в AWS: RocksDB и IOPS облачных SSD
Продолжая разбирать особенности разработки потоковых приложений Apache Flink, сегодня рассмотрим проблему падения пропускной способности задания из-за встроенного хранилища состояний RocksDB и ее зависимость от производительности дисков. Вас ждет настоящая детективная история о том, как важно заглядывать под капот облачных кластеров и настраивать конфигурации своих stateful-приложений потоковой аналитики больших данных с...
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,...
Успехи Industry 4.0 на российских заводах: 5 примеров СИБУРа
В этой статье рассмотрим, как технологии Industry 4.0 помогают российскому нефтехимическому холдингу СИБУР повысить операционную эффективность производства и обеспечить безопасность труда. Сегодня мы собрали для вас 5 примеров практического использования различных методов и инструментов Big Data, Machine Learning, Industrial Internet of Things (IIoT), а также XR (AR+VR). Зачем нефтехимикам технологии...
От косметики до машиностроения: 3 кейса внедрения технологий Big Data на примере Data Lake
В продолжение темы про озера данных (Data Lake) и Apache Hadoop, сегодня мы рассмотрим еще 3 примера использования этих технологий Big Data для аналитики больших данных в промышленности. Читайте в нашей статье, как косметический гигант L’Oréal создает новые продукты с помощью платформы Talend Data Fabric, «УРАЛХИМ» прогнозирует объемы продукции и...
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...
Видеоаналитика с Machine Learning в ритейле: персональный маркетинг vs 152-ФЗ
В продолжение темы про использование технологий Big Data и Machine Learning в FMCG-бизнесе, сегодня мы поговорим, как распознавание лиц помогает сформировать персональные маркетинговые предложения и насколько это законно. Разбираемся с видеоаналитикой и 152-ФЗ «О персональных данных» на примерах отечественных и зарубежных ритейлеров. От воров до VIP-клиентов: 5 примеров распознавания лиц...