Build a Fast Data Platform in a Data-Driven company: the Cerved use case

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Hanno partecipato 99 persone

PoliHub

Via Giovanni Durando, 39 · Milano

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Dettagli

Hey Kafkateers!

In questo stream infinito di festività e ponti, possiamo finalmente annunciare il nostro prossimo Kafka meetup: questa volta saranno gli amici di Cerved e BitRock a raccontarci la loro esperienza con Kafka per contrastare la "Data Gravity"... Ulteriori dettagli qui sotto, ci vediamo il 22 Maggio in PoliHub (Via Durando 39, Milano, raggiungibile a piedi dalla stazione del passante Milano Bovisa)!

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TITLE
Build a Fast Data Platform in a Data-Driven company with Kafka, events and streaming: the Cerved battle to overcome the gravity

AGENDA
Talk #1 - From Legacy to a Fast Data Platform in Cerved: the battle to overcome the gravity
Talk #2 - Build a Big Data Platform with Kafka, events and streaming
Talk #3 - Overview su Confluent Platform
Talk #4 - Solutions to multi-schema aggregated topics in Kafka Streams

ABSTRACT
Le aziende che hanno tanti dati fanno fatica a confrontarsi con temi come il cloud, i sistemi NoSql, la Polyglot Persistence. Costruire una Fast Data Platform che abiliti ad realizzazione smart di applicazioni basate sui dati, microservices, processi di elaborazione, analytics o machine learning non è semplice specie in un ambito in cui i dati sono rilevanti e ci si confronta anche con sistemi legacy.
Il problema sta nella Data Gravity, ovvero nell'attrazione gravitazionale che i dati esercitano su applicazioni e servizi. Le architetture di streaming ad eventi, basate su tecnologia Kafka, possono essere l'anti-gravità che abilita anche aziende più legacy a costruire applicazioni innovative, soluzioni Big Data e AI e a usare tecnologie più moderne per l'analisi dei dati, con la possibilità di avere una maggiore data governance.
In Cerved si sta lavorando ad un progetto di costruzione di una streaming architecture che sta rivoluzionando il modo di costruire le applicazioni basate sui dati: nel talk verrano esplorate le esigenze che hanno portato alla decisione di investire su Kafka, i vantaggi dell’architettura realizzata e ci sarà un focus su alcuni problemi specifici affrontati e superati nell’uso di Kafka. Ci sarà spazio anche per vedere cosa offre in più la Confluent Platform per abilitare la realizzazione di piattaforme di event streaming.

SPEAKERS
- Antonello Mantuano (Cerved Group)
Graduated in Software Engineering at the University of Calabria, he worked as Solution Architect in several companies, also creating his own startup. He work in Cerved since 2012 and in 2013 he change the role in Head of Software Engineering area. In Cerved made a significant contribution to the IT Agile transition and to the continuous improvement on the Cerved architectures. Agile organization, data, algorithms and software architectures are its main interests

- Damiano Tarantino (Cerved Group)
Technology enthusiast and Solution Architect with 20 years experience in software development and design of Enterprise architectures. ​
In Cerved works with the devops and architecture teams on a complex initiative of migration from a legacy system to a microservice and event based architecture.

- Francesco Pellegrini (BitRock)
Francesco is a certified Confluent trainer, graduated with MSc in Computer Engineering from Università degli studi di Padova. He's been working in Bitrock since 2018 as senior software engineer and he is a Kafka & Scala lover. He worked for 7 years in THRON, a data asset management company, getting from intern to team lead. Since 2018 he's one of embedded-kafka maintainers, helping people run tests with Kafka (https://github.com/embeddedkafka/embedded-kafka).

- Corrado Lupo (Cerved Group)
Technical Architect and Team leader for Cerved Group SpA with many years of experience in different lifecycle phases of software creation.
He focuses on the architecture, design and implementation of enterprise software solutions
He has contributed to the adoption of DevOps initiatives in his company and to the evolutin towards a microservices architecture.