Onde falar sobre o Apache Ignite, bancos de dados distribuídos e aprendizado de máquina distribuído na primavera

Em uma reunião dedicada ao aniversário da Open Data Science, Yuri Babak, chefe da equipe de desenvolvimento da GridGain, fala sobre o TensorFlow distribuído com o Apache Ignite:

- Apache Ignite como uma fonte de dados distribuída para o TensorFlow;
- Treinamento de modelo distribuído em um cluster TensorFlow sobre o Apache Ignite;
- Modelo Apache Ignite Cluster do TensorFlow

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A replicação de cluster permite que você não se preocupe com a integridade dos sistemas distribuídos. Mas e se as luzes se apagarem no data center, todos os clusters começam imediatamente a falhar (e cada um à sua maneira) e, então, alguém comete um erro muito sério?

Ivan Rakov, engenheiro de software sênior da GridGain, falará sobre quais opções de replicação são possíveis, como a integridade transacional é implementada no GridGain e como isso protege o cluster contra desastres.

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Dmitry Govorukhin, engenheiro de software sênior da GridGain, falará sobre a experiência pessoal no desenvolvimento de aplicativos intensivos em disco e sobre o rake coletado durante o desenvolvimento do Apache Ignite Native Store.

Comentário do Comitê do Programa:

Relatórios sobre o manuseio eficiente de arquivos em Java são bastante raros, o que é surpreendente para essa funcionalidade básica. Este relatório preenche essa lacuna, concentrando-se imediatamente nos detalhes práticos da obtenção do desempenho desejado.

Mais sobre o relatório

Ivan Rakov - Desastres não são mais terríveis: como fizemos a replicação transacional assíncrona no GridGain

Quando sua empresa depende da vida útil do cluster, é bom ter uma reserva, além da opção de alternar em caso de acidente, você pode ler métricas e análises sobre ela. No caso em que o código do aplicativo usar transações para oferecer suporte aos invariantes necessários, será ainda melhor se o cluster de réplicas manter a integridade transacional. Mais detalhes

Stanislav Lukyanov - Apoiamos o desenvolvimento de várias versões de produtos no Git

Estudamos e tentamos abordagens diferentes, percebemos o que funciona para nós e o que não funciona. Como resultado, criamos nosso próprio processo de trabalho com o Git, que nos permite oferecer suporte a dezenas de versões anteriores, evitar regressões e problemas de compatibilidade e permanecer flexíveis no lançamento de manutenção e lançamentos de hot fix. Mais detalhes