[Yekaterinburg, pengumuman] java.ural.Meetup @ 3 - pengumuman laporan video mitap + Java ketiga dari java.ural.Meetup @ 2

Kami mengundang Anda untuk berpartisipasi dalam pertemuan ketiga java.ural.Meetup pada Sabtu 21 September . Pertemuan akan diadakan di ruang konferensi di kantor Kontur di ul. Maloprudnaya, 5. Mulai pukul 11:30 .

Jadwal:

11:30 - 12:00 Pendaftaran dan kopi
12:00 - 14:30 Tiga laporan
14:30 - 15:00 Istirahat (bagi yang ingin - tur kantor)
15:00 - 16:30 Workshop

Di bawah informasi kucing tentang laporan dan MK. + bonus: bahan dari pertemuan kedua .

java.ural.Meetup @ 3

Program ini memiliki 3 laporan dan 1 kelas master. Pertemuan akan didedikasikan untuk tumpukan Elastis .

Partisipasi gratis. Daftarkan melalui tautan ke Timepad .
Tanggal: 21 September
Waktu: 11:30 - 16:30
Lokasi: st. Maloprudnaya, 5.

1. Tambahkan bilah pencarian ke aplikasi Anda dengan Elasticsearch

Alex Shestakov

Pengembang sering menemukan Elasticsearch sebagai alat untuk menyimpan log, tetapi pada kenyataannya itu bisa melakukan lebih banyak. Di tangan terampil, Elasticsearch dapat dengan mudah menjadi dasar pencarian pada aplikasi Anda, menghemat banyak waktu pengguna untuk navigasi.

Saya akan memberi tahu Anda dari mana datangnya Elastis, cara kerjanya, mempelajari teorinya, memberi tahu Anda cara mengatur penelusuran dengan benar. Dan saya akan menunjukkan semuanya pada contoh jaringan korporat sirkuit.

Alexey Shestakov ewing / Kontur
Dia bekerja di Kontur, di mana dia mengembangkan jaringan sosial korporat Kontur. Staf, yang membantu karyawan untuk menyelesaikan tugas pekerjaan sehari-hari mereka di perusahaan. Selama bekerja di Kontur, ia berpartisipasi dalam pengembangan layanan sosial yang membantu karyawan dalam siaran online, perjalanan bisnis, dan lainnya.

2. Berat elastis dalam petabyte

Vladimir Lila

Kami telah menggunakan Elasticsearch di Sirkuit kami sejak lama, kami mengalami banyak hal dengannya: migrasi 200 TB data dari Elasticsearch v2 ke Elasticsearch v6, kurangnya ruang dan kinerja, kami menulis beberapa alat kami sendiri untuk bekerja dengan Elastis dan kami menggunakan banyak yang sudah jadi.

Jumlah data di Elastis kami mendekati satu Petabyte, kami telah memperoleh banyak pengalaman bekerja dengan volume data sedemikian, dan kami ingin memberi tahu Anda mengapa kami masih menyukai elastis, bagaimana itu membantu perusahaan kami, dan mengapa Anda juga harus menyukainya!

Dalam laporan tersebut, kami akan berbicara tentang pengorganisasian proses pengangkutan kayu dan detail teknis untuk membangun cluster seperti itu, dimulai dengan pengorganisasian indeks dan diakhiri dengan besi. Mari kita bicara tentang memantau mobil besar ini. Pada akhirnya, kami akan memberi tahu Anda bagaimana kami membangun Kibana berdasarkan Kubernetes, dan apa yang memberi kami pada akhirnya, kami akan berbicara tentang pencarian lintas-cluster dan bagaimana mengatur lebih dari 90 tim dalam satu Kiban.

Vladimir Leela weslyg / Contour
Saya bekerja di infrastruktur dasar perusahaan Kontur, mendukung dan mengembangkan cluster petabyte kami Elastika, melatih pengembang untuk bekerja dengannya, membantu tim membangun instalasi Elastik di tim pengembang, mendukung dan mengembangkan instalasi seperti itu, di sirkuit saya disebut Elastic Man.

3. Anda tidak bisa hanya mengambil dan mengirim semua log ke Elastis

Grigory Koshelev

Log adalah sejumlah besar data. Oleh karena itu, pengiriman yang andal mungkin tidak sejelas kelihatannya pada awalnya.

Mari kita bicarakan:

• Organisasi pipa yang sangat sarat dengan log,
• Fitur menggunakan REST API Elastic,
• Penyesuaian kinerja,
• Menangani kesalahan.

Grigory Koshelev gnkoshelev / Kontur
Gregory telah bekerja di Sirkuit selama hampir lima tahun, di mana satu setengah tahun terakhir telah terlibat dalam pengembangan infrastruktur. Di waktu luangnya, dia pergi ke konferensi dan berbicara tentang pengalamannya.

Kelas master: Pengantar terperinci untuk tumpukan ELK

Vladimir Lila

Tugas:

• Memahami struktur internal elastis
• Belajarlah mengirim data ke elastis dari kode
• Belajarlah mencari data
• Memahami tipe data: manfaat apa yang mereka miliki dan kerugian apa yang mereka miliki
• Pelajari cara membangun dasbor di kibana

Persyaratan:

• MK ditujukan untuk pemula (tidak ada persyaratan khusus untuk tingkat pelatihan)
• Untuk MK, Anda membutuhkan laptop dengan JDK / IDE / Postman / browser.

Partisipasi gratis, pendaftaran melalui tautan di Timepad .

Video java.ural.Meetup @ 2 mulai 1 Desember 2018

Satu daftar putar: YouTube .

1. Java 11

Grigory Koshelev gnkoshelev

Tinjauan inovasi dibandingkan dengan Java 8.

2. Kustomisasi penyelesaian dependensi di Musim Semi

Andrey Nevedomsky

Pegas adalah kerangka kerja injeksi ketergantungan yang paling banyak digunakan. Ini menyediakan alat kaya di luar kotak, tetapi kadang-kadang ketika Anda menggunakan alat ini Anda harus berkompromi. Laporan ini menunjukkan cara untuk memperluas kemampuan pegas untuk menyelesaikan dependensi, membandingkannya dengan alat "out of the box".

3. Clojure. LISP untuk JVM, tetapi mengapa?

Denis Shilov

Dalam laporan itu, Denis berbicara tentang bahasa pemrograman Clojure, tentang mengapa Anda dapat memilih bahasa khusus ini untuk mengembangkan sistem Anda berikutnya (dan mungkin saat ini). Perhatian utama diberikan pada salah satu komponen paling penting dari bahasa ini - pengembangan interaktif dalam REPL.