Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 25.–28. September 2018

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Dataservices: {Big,Fast,Smart} Data Processing mit Microservices

Data Processing und Microservices sind ein perfektes Gespann. In dieser Kombination können Microservices dazu verwendet werden, ein flexibles, Event-getriebenes und skalierbares System von lose gekoppelten Datenverarbeitungsaufgaben aufzubauen. Diesen Ansatz nennen wir Dataservices.

In diesem Vortrag stellen wir zunächst die wesentlichen Konzepte und einige Schlüsseltechnologien vor, um Dataservice-Architekturen zu realisieren. Anschließend werden wir die einzelnen Bestandteile einer exemplarischen Datenverarbeitungs-Pipeline schrittweise komponieren und die Showcase-Pipeline in der Cloud zur Ausführung bringen und skalieren.

Vorkenntnisse
Grundlegende Kenntnisse in einer gängigen Programmiersprache sind von Vorteil. Erfahrungen im Umgang mit Message-oriented Middleware-Systemen (MoM) und Cloud-nativen Technologien sind ebenfalls nützlich.

Lernziele
* Konzeptioneller Aufbau einer Dataservice-Architektur
* Wesentliche Technologien und technische Bausteine für den Aufbau von Dataservice Pipelines
* Deployment und Skalierung der Pipeline in Kubernetes

// Mario-Leander Reimer Mario-Leander Reimer

ist Cheftechnologe bei der QAware GmbH. Er ist Spezialist für den Entwurf und die Umsetzung von komplexen System- und Softwarearchitekturen auf Basis von Open-Source-Technologien. Er beschäftigt sich intensiv mit Technologien rund um den Cloud Native Stack und deren Einsatzmöglichkeiten im Unternehmensumfeld.


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