Stehen Sie vor der Herausforderung, ein zentrales System für große Datenmengen, schnelles Reagieren auf wichtige Ereignisse oder komplexe Analysen zu entwickeln? Kommt Ihre bisherige Architektur an ihre Grenzen, können Sie neue Anforderungen im Bereich Big Data, Real-Time, Data Warehouse, Stream Processing, und Industrie 4.0 nicht ohne signifikante Schwierigkeiten umsetzen?
Bei der Lösung dieser anspruchsvollen Aufgabe kann Ihnen eine
Fast Data Plattform helfen.
Eine solche Plattform erlaubt es große Datenmengen zentral und strukturiert vorzuhalten und mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Sie ist eine flexible Basis für Ihre spezifischen Lösungen, die Sie entsprechend Ihrer Anforderungen aufbauen.
Die Plattform unterstützt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen. Im Bereich Analytics können Sie neben klassischem BI-Reporting auch KPIs zeitnah beobachten um das Unternehmen zielgerichteter zu steuern. Daneben entwickeln Sie datengetriebene Anwendungen um Prozesse zu digitalisieren, gestiegene Kundenerwartungen zu erfüllen, neuartige Dienstleistungen anzubieten, und Ihre vorhandenen Produkte mit mehr Intelligenz auszustatten.
Fast Data, direkt aus der Praxis
Wie das geht, erkläre ich in meinem E-Book Fast Data in der Praxis, das ich
derzeit schreibe. Das Buch fasst meine Erfahrungen in Big Data Projekten und die daraus
entwickelten Best Practices beim Aufbau von skalierbaren Datenarchitekturen aus meiner Beratertätigkeit zusammen.
Das Buch zeigt Ihnen, wie Sie eine eigene zentrale Streaming Plattform aufbauen, die als strukturierter Data Lake dient und die Nah-Echtzeit-Verarbeitung von Daten-Streams ermöglicht. Neben der Architektur und Technologiewahl für Plattform und Stream Processing wird auch gezeigt, wie man die Plattform so aufbaut, dass sie für beliebige datengetriebene Produkte verwendet werden kann ohne den Überblick zu verlieren. Anwendungsfälle sind insbesondere Analytics, Real-Time, Complex Event Processing, Machine Learning, und Microservices.
Worum geht es genau? Für wen ist das Buch?
Teil I - Grundlagen von modernen Datenarchitekturen
Der erste Teil richtet sich an jeden, der an einem datengetrieben Projekt beteiligt ist, inbesondere technische Leiter und Projekt-Manager, die verstehen möchten, worum es bei dem Thema geht und wie ein solches Projekt ablaufen könnte. Architekten und Entwickler können hier ihr bisheriges Wissen über Daten um datenintensive Architekturen erweitern.
Behandelte Themen sind:
- Zielbild von modernen, datengetriebenen Anwendungen und Dienstleistungen
- Klassische vs. moderne Datenarchitekturen, Fast Data Prinzipien
- Daten, Events, Streaming
- Wie ist eine Fast Data-Plattform aufgebaut, welche Komponenten gibt es und wie spielen sie zusammen?
Teil II - Umsetzung einer Fast Data-Plattform
Der zweite Teil geht mehr ins technische Detail, ist für technische Manager aber auch noch als Überblick relevant, und enthält den Kern der Architektur, ist also für Software-Architekten, Entwickler und Data Engineers besonders interessant. Das Kapitel erklärt die wichtigsten Technologien, mit denen eine Fast Data Plattform umgesetzt wird. Es geht hier weniger um Codebeispiele, da diese Technologien mehr oder weniger unabhängig von spezifischen Programmiersprachen sind. Beschrieben werden die Grundlagen, die zu einem guten Verständnis der einzelnen Komponenten führen.
Behandelte Themen sind:
- Mit welchen Technologien setze ich die einzelnen Komponenten um? Was sind Alternativen?
- Wie funktionieren die wichtigsten Technologien?
- Wie startet man konkret: Hosting, Cluster Setup, Use Case modellieren
Teil III - Herausforderungen aus der Praxis
Der dritte Teil richtet sich an Architekten, Entwickler, und beinhaltet auch relevantes Wissen für DevOps und Data Engineering.
Behandelte Themen sind:
- Technische Herausforderungen: Performance, Integration, Monitoring, Logging
- Daten und ethische Herausforderungen: Datenschutz, Art der Daten, Security
- Herausforderungen bei der Umsetzung: Entwicklung, Testen, Bug Fixing, Versionierung
Leseproben
Auf meinem Blog können Sie bereits Ausschnitte aus dem Buch lesen:
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