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APIs em tempo real no contexto do Apache Kafka
Os eventos oferecem uma abordagem no estilo Goldilocks, na qual APIs em tempo real podem ser usadas como base para aplicações garantindo flexibilidade e alto desempenho, com baixo acoplamento, porém, eficiente. O Apache Kafka oferece uma plataforma escalonável de streaming de eventos na qual podemos construir aplicações em torno deste poderoso conceito de eventos.
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O desafio de construir um ecossistema orientado a eventos de tempo real que seja confiável
Mundialmente, há um apetite crescente por dados fornecidos em tempo real. Testemunhamos o surgimento da API de tempo real. Quando se trata de APIs baseadas em eventos, os engenheiros podem escolher entre vários protocolos diferentes, e além de escolher um protocolo, precisam pensar nos modelos de assinatura: Iniciados no servidor, baseados em push, ou iniciados no cliente, baseados em pull.
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Executando o Axon Server - CQRS e Event Sourcing em Java
O Axon Server Standard Edition é uma solução open source criada especificamente para aplicações CQRS e Event Sourcing escritos em Java com o Axon Framework. A primeira parte desta série discute a execução local e explora aspectos de administração/segurança e da configuração base. Discutiremos também os recursos mais avançados disponíveis no Enterprise Edition - Clustering/Multi-Contexts.
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A solução Kongo: Criando uma aplicação IoT escalável com Apache Kafka
O Kafka é um sistema distribuído de processamento de stream que permite que os produtores distribuídos enviem mensagens aos consumidores distribuídos por meio de um cluster Kafka. Simplificando, é uma maneira de entregar mensagens onde se deseja que elas sejam enviadas. O Kafka é particularmente vantajoso porque oferece alto rendimento e baixa latência e poderosa escalabilidade horizontal.
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Entrevista sobre o livro Internal Tech Conferences
O livro Internal Tech Conferences de Victoria Morgan-Smith e Matthew Skelton é um guia prático sobre como preparar, organizar e acompanhar conferências internas de tecnologia, executar eventos internos que permitem o compartilhamento e o aprendizado entre as equipes e os departamentos, além de explorar os benefícios que esses eventos podem trazer.
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Camuflando a Complexidade
Uma das coisas mais importantes que os arquitetos de software fazem é gerenciar a complexidade de seus sistemas. Este artigo aborda algumas das estratégias utilizadas pelos arquitetos para gerenciar essa complexidade.
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Repensando as APIs do Flink para um framework unificado de processamento de dados
Desde o início, o Apache Flink seguiu uma filosofia de adotar uma abordagem unificada para processamento batch e streaming. O componente principal é o processamento de streams de dados ilimitados, como em batch por exemplo. Atualizações recentes das APIs do Flink incluem projetos arquiteturais realizados pela comunidade para suportar tanto batch como streaming de forma unificada no Apache Flink.
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Aumentando a Qualidade do Atendimento ao Paciente através de Stream Processing
Today’s healthcare technology landscape is disaggregated and siloed. Physicians analyse patient data streams from different systems without much correlation. Even though health-tech domain is mature and rich with data, the value of it is not directed towards increasing the quality of patient care. This article presents a stream processing solution in which streams are co-related.
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11 erros comuns em arquiteturas orientadas a eventos e como evitá-los
Existem muitos motivos para se utilizar uma arquitetura orientada a eventos, mas o foco desse artigo é levantar erros que são cometidos quando se tenta alcançar desacoplamento entre produtores e consumidores e consequentemente independência entre times.
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O potencial uso de service mesh na comunicação orientada a eventos
Neste artigo é discutida uma das mais desafiadoras e inexploradas áreas da arquitetura de service mesh; o suporte à comunicação orientada a eventos. Há dois padrões principais discutidos no artigo: O protocol proxy sidecar e o HTTP bridge sidecar. Independentemente do pattern utilizado, o sidecar facilita a implementação de funcionalidades como a observabilidade, rastreamento, etc.
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Dimensionando um processador de Stream distribuído em um ambiente containerizado
Este artigo apresenta um experimento de escalonamento de processadores de Stream distribuído em um ambiente de Kubernetes. Para fazer isto, o processador de stream deve fornecer uma linguagem de programação de consulta para manter o nível ideal de paralelismo, independentemente da escala inicial do aplicativo.
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Processos ETL em batch estão mortos e o Apache Kafka é o futuro para processamento de dados?
Na QCon San Francisco 2016, Neha Narkhede palestriu sobre “ETL is Dead; Long Live Streams ”e discutiu a mudança do cenário do processamento de dados corporativos. Uma premissa central da conversa foi que a plataforma de streaming Apache Kafka de código aberto pode fornecer uma estrutura flexível e uniforme que suporta os requisitos modernos para transformação e processamento de dados.