Build Predictive Machine Learning with Flink | Workshop on Dec 18 | Register Now
Folge Ada, Jax und dem NewLimits-Datenarchitekturteam, wie sie die Herausforderungen der Stream-Verarbeitung meistern, um den Einzelhändler auf die V Games, das größte Sportereignis des Jahres, vorzubereiten.
NewLimits hat in den vergangenen Monaten ein beispielloses Wachstum erlebt, was dazu geführt hat, dass mehrere Teams gleichzeitig dieselben Datenströme verarbeiten. Diese Duplizierung schlägt sich auf die Datenqualität und -konsistenz durch und gefährdet den bevorstehenden Launch eines Limited-Edition-Schuhdesigns bei den V-Games. Ohne verlässliche, aktuelle Informationen ist das Team nicht in der Lage, die notwendigen Schuhdesigns, Produktionsmengen und Liefertermine für jede Region zu planen.
Können Ada und Jax rechtzeitig für die V-Games eine Stream-Processing-Technologie einführen, die effizient, einfach zu verwalten und kostengünstig ist?
Apache Flink® ist möglicherweise die Antwort, aber die Selbstverwaltung, wie bei anderen Open-Source-Tools, kann entmutigend sein. Werden Ada und Jax einen Weg finden, die Power der Stream-Verarbeitung zu nutzen, oder werden sie durch die operative Komplexität, die steilen Lernkurven und den hohen internen Supportaufwand ausgebremst? Vielleicht kann ihnen eine einfache, serverlose Flink-Lösung helfen ...
Folge unseren Helden bei ihrer Rückkehr nach StreamScape, um zu erkunden, wie Flink und Kafka gemeinsam genutzt werden können. Schließlich sind manche Dinge im Doppelpack einfach besser.
Hol dir jetzt die zweite Ausgabe!
P.S. Nachträglich kann Ausgabe 1 hier angesehen werden.