as building IoT 2024 – Die Softwareentwicklerkonferenz zu Internet of Things und Industrial Internet of Things

Praxisbericht: Eine Big-Data- und Microservices-Landschaft für IoT-Daten

MaibornWolff baut für einen Kunden aus dem Automotive-Bereich eine kombinierte Big-Data- und Microservice-Landschaft für IoT-Daten auf Basis einer IaaS-Plattform auf. Die Anwendungslandschaft des Projekts hat sich in den vergangenen zwei Jahren von einer mit Chef provisionierten, monolithischen Umgebung zu einer manuell orchestrierten Docker-basierten Microservice-Landschaft entwickelt. Aktuell wird sie auf Kubernetes als neue Basis umgestellt. Ergänzt wird die Microservices-Landschaft durch eine Big-Data-Plattform auf Basis von Hadoop und Spark, die immer stärker mit der Microservice-Landschaft verzahnt wird.

Der Vortrag beschreibt die über die zwei Jahre gemachten Erfahrungen sowie die aktuelle Lösung.

Vorkenntnisse

Grundsätzliches Verständnis von Softwarearchitektur, Microservices und des Hadoop-/Spark-Ökosystems.

Lernziele

* Herausforderungen und Lösungsansätzen für die Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten kennen lernen
* Einen Architekturansatz für die Kombination einer Microservice- und Big-Data-Landschaft verstehen
* Best Practices aus einem aktuellen IoT- und Big-Data-Projekt kennen lernen

Der Vortrag erklärt nicht, wie einzelne Technologien funktionieren.

Speaker

 

Marc Jäckle
Marc Jäckle ist Principal Architect bei MaibornWolff. Er verfügt über mehr als 12 Jahre Erfahrung bei der Gestaltung komplexer Softwareentwicklungsprojekte für diverse große Firmen insbesondere im Automotive-Bereich. Neben der Softwarearchitektur im Allgemeinen gilt seine besondere Leidenschaft der Gestaltung flexibler und skalierbarer vernetzter Dienste und Big-Data-Lösungen im IoT-Umfeld.

Sebastian Wöhrl
Sebastian Wöhrl ist Senior Software Engineer bei MaibornWolff. Er entwickelt als Experte Lösungen in den Bereichen Big Data und Datenbanken. Zusätzlich beschäftigt er sich leidenschaftlich mit dem Thema DevOps, mit dem Schwerpunkt Automatisierung von Big-Data-Landschaften.

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