Die Zukunft Ihres Unternehmens ist sicher, wenn Sie mit Daten richtig umgehen. Niemand möchte heutzutage ewig auf Antworten Ihrer IT-Systeme warten, sondern es soll alles “sofort” passieren. Apache Kafka hilft Unternehmen nicht nur dabei Daten in (nahezu) Echtzeit zwischen Systemen auszutauschen, sondern bildet den Kern eines zentralen Nervensystems für Daten in immer mehr Unternehmen. So können Ihre IT-Systeme sofort reagieren, wenn etwas in Ihrem Unternehmen passiert.

Erleben Sie in diesem Vortrag, wie Apache Kafka Ihnen helfen kann, Ihre Daten in Fluss zu bringen und wie Sie und Ihr Unternehmen dabei Stolpersteinen aus dem Weg gehen. Kommen Sie mit auf eine spannende Reise in die Welt der Echtzeit-Datenverarbeitung.

Data applications enabling business users to gain insights that impact their short- and long-term decisions are becoming more and more ubiquitous. They are found in many domains, from marketing and advertising campaigns to IoT data, to network or application performance analysis. The more popular data-driven applications become, the more the need for real-time analytics use cases arises. Cloud has drastically changed the data analytics space as storage has been decoupled from compute, empowering new analytics ranging from traditional BI to machine learning. Cloud data warehouses, with their lower costs, increased elasticity, and improved performance are increasingly the technology of choice for such use cases. With the increasing amount of data and development velocity, traditional data warehouses are not able to keep up with the modern cloud-native requirements in mind and this is leading many organizations to shift their workloads from on-premise to cloud environments. In this talk we will discuss how you can accelerate your data warehouse migration and modernization, how to connect and migrate hybrid and multi cloud data to your cloud data warehouse of choice and how to leverage stream processing to power new real-time analytics. Further, following a customer story, we will illustrate how near-real-time BI can be delivered using Confluent Cloud and a Cloud-native Data Warehouse.

Zielgruppe:  Software-Architekten, IT-Projektmanager, Produktmanager, Business Development

In dieser Session stellen wir die Einrichtung und Konfiguration der Confluent Cloud mit MongoDB Atlas vor! Wir starten mit einer Einführung der grundlegenden Vernetzung und Integration der beiden Cloud-Dienste und stellen kurz die vielen Möglichkeiten dar, wie Daten (bspw. Time Series Daten) – sobald sie in MongoDB Atlas sind – genutzt werden können. Im Vortrag zeigen wir auch in einer Live Demo wie einfach die MongoDB Atlas-Konnektoren in der Confluent Cloud sicher eingerichtet und konfiguriert werden können - sowohl in einer Quell- als auch in einer Zielkonfiguration.

Zielgruppe: Entwickler/Programmierer, DevOps, (Datenbank-)Architekten, Project/Product Owners

Zu keiner Zeit im Jahr werden so viele Pakete und Briefe verschickt, wie in den Wochen vor Weihnachten. Für eine IT-Infrastruktur eine echte Herausforderung, denn jeder Versand verursacht eine hohe Anzahl von Messages. Um neue Services für Partner, interne Kunden und Endkunden zu ermöglichen sind anfangs 7.500/Sekunde nötig. Skalierbarkeit war das Gebot der Stunde, denn die alte Infrastruktur erlaubte nicht mehr als 3.500 Messages/Sekunde. Wir skizzieren die drei wichtigsten Migrationen auf dem Weg in die Architektur-Modernisierung: Von On-Prem in die Cloud, von WebLogic auf Spring Boot und von IBM MQ auf Confluent.