Apache Flink jako datová páteř
Apache Flink si v posledních letech získal výraznou popularitu nejen u mikroslužbových aplikací, ale i v dalších oblastech, jako jsou big data nebo machine learning. Umožňuje sjednotit dva původně odlišné přístupy ke zpracování dat: dávkové (batch) a proudové (stream) zpracování.
Za klíčovou vlastnost lze považovat odolnost architektur postavených na Apache Flinku vůči chybám způsobeným výpadkem libovolné komponenty (například mikroslužby). Flink podporuje sémantiku „exactly-once“, tedy že každá operace nad daty má být provedena právě jednou.
Podstatná je i systémová podpora například Apache Doris, Amazon Kinesis, Apache Kafka, HDFS, Apache Cassandra nebo ElasticSearch.
- Koncepty, na nichž je Apache Flink postaven
- Příklad typického nasazení Apache Flinku
- Architektura systémů založená na mikroslužbách
- Komunikační strategie
- Sémantika "exactly-once"
- Propojení Apache Flinku s dalšími systémy
Prezentující: Pavel Tišnovský (Principal SW Engineer and tech lead at RedHat)
Pavel vystudoval VUT FIT a v současné době pracuje ve společnosti Red Hat, kde vyvíjí nástroje a mikroslužby pro OpenShift. V současnosti používá převážně programovací jazyky Go a Python v odůvodněných případech i Javu, Python, BASH či ANSI C. Pro soukromé projekty preferuje Clojure nebo z druhé strany spektra assembler.
Podmínky registrace
Podmínkou bezplatné účasti na našich snídaních je uvedení Vaší společnosti, jmenného emailu a platného telefonního čísla. V opačném případě si vyhrazujeme právo Vaši účast odmítnout.
