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Apresentações
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Um caso real: Microservices com Dropwizard, SparkJava, SpringBoot e VertX
Nesta apresentação será demonstrado alguns dos frameworks Java mais conhecidos para projetos baseados na arquitetura de micro serviços, como Dropwizard, SpringBoot, SparkJava e Vert.X.
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Sai Hadoop, entra Spark: domando o Big Data no dia a dia
O foco da palestra será nos desafios e aprendizados ao se construir e colocar em produção um sistema Spark, lidando com um problema real de Big Data.
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Arquitetura de alto desempenho
Nesta palestra apresento princípios de software e hardware que afetam o alto desempenho incluindo a lei de Little, taxa de transferência, latência e concorrência; processamento paralelo; entre outros.
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Conhecendo Apache HBase
Esta palestra faz uma introdução, mostrando o que é o HBase e quando usar, sua arquitetura e também exemplos de soluções reais de grandes empresas como Facebook, Twitter e Trend Micro.
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Análise de sentimento durante a Copa usando Big Data
Nesta palestra apresento a tecnologia de análise de sentimento social que analisa o que está sendo postado nas redes sociais sobre qualquer tema, empresa ou pessoa, sem a necessidade de uma hashtag.
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Arquitetura para utilização de solução Big Data (OpenSource)
Apresenta uma solução de Big Data composta por 8 camadas e seus componentes open source.
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Full Text Search com Solr, MySQL Fulltext e PostgreSQL Fulltext search
Nesta palestra vamos avaliar 3 opções de pesquisa full text, duas embedded do banco de dados e uma externa avaliando as formas de implementação de cada e as vantagens e desvantagens de cada opção.
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Fazendo o Twitter calcular Bitcoins com Ruby
A palestra descreve a experiência de criar um robô de Twitter para converter cotações de Bitcoins em outras moedas a partir de programação assíncrona em Ruby (com Event Machine) e Redis.
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Introdução ao Hadoop YARN
Esta palestra aborda os conceitos básicos do YARN, mostrando a motivação para o seu desenvolvimento assim como sua arquitetura e o ciclo de vida de suas aplicações.
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Tracking a Soccer Game with CEP and Big Data
Nessa palestra revisamos como usar o processamento de eventos complexos para obter um rendimento superior a 100.000 eventos por segundo.
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Produtividade e qualidade em Python através da metaprogramação
Nesta palestra mostraremos APIs nativas para atributos dinâmicos, propriedades e descritores, usadas na construção de ORMs e outras bibliotecas que convertem registros diversos em Objetos Pythonicos.
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Buscas embarcadas: usando o poder de search engines dentro de sua aplicação
Conheça uma abordagem para implementar pesquisas e filtros – deixar dados para o banco de dados e buscas para o mecanismo de buscas - com exemplos em Elasticsearch, D3js e outras ferramentas.