Video @Databases Meetup: sicurezza DBMS, Tarantool in IoT, Greenplum per l'analisi dei Big Data

Video @Databases Meetup: sicurezza DBMS, Tarantool in IoT, Greenplum per l'analisi dei Big Data

Il 28 febbraio si è tenuto un incontro @banche datiorganizzato da Mail.ru soluzioni cloud. Più di 300 partecipanti si sono riuniti al Mail.ru Group per discutere questioni di attualità dei moderni database produttivi.

Sotto il taglio del video degli interventi: come Gazinformservice prepara DBMS sicuri senza perdita di prestazioni; Arenadata spiega cosa c'è al centro di Greenplum, un potente DBMS massicciamente parallelo per attività analitiche; e Mail.ru Cloud Solutions - come e su cosa hanno costruito la loro piattaforma IoT (spoiler: era coinvolto Tarantool).

Sicurezza e DBMS. Denis Rozhkov, responsabile dello sviluppo software, Gazinformservice


La sicurezza e le prestazioni sono due questioni delicate per chiunque memorizzi i dati degli utenti in un database. Denis Rozhkov ha condiviso come scegliere gli strumenti di protezione per non vedere il tuo database sulla rete oscura, pur mantenendone le prestazioni, e ha anche parlato delle sfumature della sicurezza del DBMS usando l'esempio dello sviluppo di Gazinformservice Jatoba.

Database in una moderna piattaforma IIoT. Andrey Sergeev, responsabile del gruppo di sviluppo delle soluzioni IoT, Mail.ru Cloud Solutions


Come sai, non esiste un database universale. Soprattutto se ne hai bisogno per una piattaforma IoT in grado di elaborare milioni di eventi dei sensori al secondo quasi in tempo reale. Andrey Sergeev ha raccontato come hanno costruito la loro piattaforma IIoT presso Mail.ru Cloud Solutions, quale percorso hanno percorso e perché Tarantool non poteva farne a meno.

Greenplum: da due a centinaia di server. Costruiamo analisi moderne con ACID, ANSI SQL e interamente su OpenSource. Dmitry Pavlov, Chief Product Officer, Arenadata

Dmitry lavora a stretto contatto con sistemi cluster su larga scala dal 2009 e, come nessun altro, sa che in un ambiente in cui la quantità di dati cresce in modo esponenziale, la risoluzione dei problemi di analisi sui DBMS tradizionali diventa impossibile. Parlerà in dettaglio della soluzione popolare per i sistemi analitici su larga scala: il DBMS open source massicciamente parallelo Greenplum.

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Fonte: habr.com

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