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Big Game Data: Skalierbare und fehlertolerante Event-Tracking-Architektur

In den freien Onlinespielen von InnoGames werden täglich über 250.000.000 Eventdatensätze erzeugt (über 30 GByte an Daten und 3000 bis 7000 Datensätze pro Sekunde) – etwa beim Anmelden, beim Bau eines Gebäudes oder bei anderen Tätigkeiten. Diese Events werden den Analysten in einem Hadoop-Cluster via Hive bereitgestellt. Die skalierbare und fehlertolerante Architektur bietet hierzu die Möglichkeit, in Echtzeit auf Events durch den Einsatz von Apache Storm zu reagieren. Derzeit ist die Architektur im Wandel und soll gemäß der Lambda-Architektur, geprägt von Nathan Marz, angepasst werden.

Der Vortrag präsentiert den Lösungsansatz, geht auf die genutzten Technologien (Kestrel, Storm, Hadoop) ein und betrachtet dabei interessante Stellen wie Apache Storm näher. Zielgruppe sind Entwickler und Entscheider, die neu im Bereich Big Data sind und sich einen Überblick über mögliche Lösungsansätze für typische Probleme in diesem Feld schaffen wollen.

Referent

// Volker Janz

arbeitet seit seinem Masterabschluss im Bereich Information Systems 2011 als Softwareentwickler bei InnoGames, einem der weltweit führenden Entwickler von Onlinespielen. Dort ist er Teil des Analytics-Teams, das eine Infrastruktur erstellt und betreibt, die es ermöglicht, Daten zu erfassen und in angemessener Zeit und Qualität zur Verfügung zu stellen.