Artwork

תוכן מסופק על ידי Data on Kubernetes Community. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data on Kubernetes Community או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Serverless Event Streaming Applications as Functions on K8 (DoK Day EU 2022) // Timothy Spann

8:43
 
שתפו
 

Manage episode 329958507 series 2865115
תוכן מסופק על ידי Data on Kubernetes Community. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data on Kubernetes Community או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack

https://dok.community/

From the DoK Day EU 2022 (https://youtu.be/Xi-h4XNd5tE)

We will walk through how to build serverless event streaming applications as functions running in a function mesh on kubernetes with cloud native messaging via Apache Pulsar.

In this talk, you will deploy ML functions to transform real-time data on Kubernets.

Tim Spann is a Developer Advocate @ StreamNative where he works with Apache Pulsar, Apache Flink, Apache NiFi, Apache MXNet, TensorFlow, Apache Spark, big data, the IoT, machine learning, and deep learning. Tim has over a decade of experience with the IoT, big data, distributed computing, streaming technologies, and Java programming. Previously, he was a Principal Field Engineer at Cloudera, a Senior Solutions Architect at AirisData and a senior field engineer at Pivotal. He blogs for DZone, where he is the Big Data Zone leader, and runs a popular meetup in Princeton on big data, the IoT, deep learning, streaming, NiFi, the blockchain, and Spark. Tim is a frequent speaker at conferences such as IoT Fusion, Strata, ApacheCon, Data Works Summit Berlin, DataWorks Summit Sydney, and Oracle Code NYC. He holds a BS and MS in computer science.

https://www.datainmotion.dev/p/about-me.html

https://dzone.com/users/297029/bunkertor.html

https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ny-2018/public/schedule/speaker/185963

  continue reading

243 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 329958507 series 2865115
תוכן מסופק על ידי Data on Kubernetes Community. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data on Kubernetes Community או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack

https://dok.community/

From the DoK Day EU 2022 (https://youtu.be/Xi-h4XNd5tE)

We will walk through how to build serverless event streaming applications as functions running in a function mesh on kubernetes with cloud native messaging via Apache Pulsar.

In this talk, you will deploy ML functions to transform real-time data on Kubernets.

Tim Spann is a Developer Advocate @ StreamNative where he works with Apache Pulsar, Apache Flink, Apache NiFi, Apache MXNet, TensorFlow, Apache Spark, big data, the IoT, machine learning, and deep learning. Tim has over a decade of experience with the IoT, big data, distributed computing, streaming technologies, and Java programming. Previously, he was a Principal Field Engineer at Cloudera, a Senior Solutions Architect at AirisData and a senior field engineer at Pivotal. He blogs for DZone, where he is the Big Data Zone leader, and runs a popular meetup in Princeton on big data, the IoT, deep learning, streaming, NiFi, the blockchain, and Spark. Tim is a frequent speaker at conferences such as IoT Fusion, Strata, ApacheCon, Data Works Summit Berlin, DataWorks Summit Sydney, and Oracle Code NYC. He holds a BS and MS in computer science.

https://www.datainmotion.dev/p/about-me.html

https://dzone.com/users/297029/bunkertor.html

https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ny-2018/public/schedule/speaker/185963

  continue reading

243 פרקים

Todos os episódios

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה