Platform Bloody Platform

Il primo meetup di Mia Mamma Usa Linux, sponsored by Kiratech, dedicato a chi vuole capire a suon di musica qualcosa in più sulle tecnologie cloud-native, il platform engineering e tutto l'open-source che vi ruota intorno.

• 18:00 - 18:20 - Aperitivo di Benvenuto

• 18:20 - 18:30 - Intro & Benvenuti al primo Mia Mamma Usa Linux Meetup
  Raoul Scarazzini | Founder of MiaMammaUsaLinux.org

• 18:30 - 19:00 - Stranger in a Platformland
  Alessandro Franceschi | Founder and CEO - Lab42 Srl
  E se la bolla covid avesse rallentato anche le nostre competenze? Cosa ci siamo persi degli ultimi anni di tecnologie open-source? È possibile colmare gap tecnici che neanche si conoscevano? Un'abitante del mondo DevOps può vivere in Platformland?

• 19:00 - 19:30 - I still haven't found the Data Mesh I'm looking for
  Paolo Parise | Solution Architect at Kiratech
  Non è una novitàche le organizzazioni sono sempre più data-driven e governance e distribuzione efficaci del dato analitico sono aspetti critici per estrarre conoscenza e mantenere vantaggio competitivo nel mercato. L’emergente approccio socio-tecnico della Data Mesh unito alle pratiche della platform engineering vogliono rispondere a queste sfide superando i limiti degli approcci tradizionali del data warehousing e del data lake: in questo talk capiremo come!

• 19:30 - 20:00 - With Or Without MLOps
  Alessandro Carughi & Lorenzo Randazzo | Cloud Native Engineers at Kiratech
  L'ambito delle Machine Learning operations (MLOps) è emerso come disciplina fondamentale per migliorare l'efficienza e l'efficacia della distribuzione e della gestione dei modelli di machine learning negli scenari del mondo reale. Questa presentazione approfondisce i motivi per cui MLOps è prezioso sia per le organizzazioni che per i data scientist. Inoltre, evidenzia l'utilità di questa metodologia nell'affrontare le sfide operative dell'implementazione, del monitoraggio, della collaborazione e della gestione dei modelli di machine learning. Adottando le pratiche MLOps, le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale delle loro iniziative di machine learning, portando a una maggiore efficienza, affidabilità e innovazione. La presentazione è seguita da un laboratorio pratico che mostra l'utilità di uno strumento per eseguire il tracciamento e il monitoraggio degli esperimenti, un compito irrealizzabile per un essere umano in un contesto aziendale.

• 20:00 - Aperitivo Pizza & Birra