28.03.15. Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция JSLab.
Георгий Подсветов "Путь архитектора. Введение в архитектурные паттерны."
В рамках данного доклада мы познакомимся с рядом архитектурных паттернов, поговорим об их назначениях, сильных и слабых сторонах. Обсудим возможность создания гибридных решений. Поговорим о том, почему важно знать и понимать архитектурные паттерны. И конечно же вы получите рекомендации по дальнейшему развитию этого направления.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
[WSO2Con EU 2017] Jump to the Next Curve with DevOpsWSO2
The primary objectives of adopting DevOps are to increase agility and to save more cycles so corporates can pay more attention toward innovation. Over time, WSO2 has gained an immense amount of DevOps experience by running their own cloud and helping customers become successful in their own cloud platforms. In this slide deck, Chamith talks about the advantages of adopting DevOps and what WSO2 has done in the DevOps space.
AIS e-HA 2.0 provides state-of-the-art Disaster Recovery / Business Continuity through the use of enterprise-grade infrastructure and by leveraging the company’s highly redundant, geographically diverse data centers.
[WSO2Con EU 2017] Jump to the Next Curve with DevOpsWSO2
The primary objectives of adopting DevOps are to increase agility and to save more cycles so corporates can pay more attention toward innovation. Over time, WSO2 has gained an immense amount of DevOps experience by running their own cloud and helping customers become successful in their own cloud platforms. In this slide deck, Chamith talks about the advantages of adopting DevOps and what WSO2 has done in the DevOps space.
AIS e-HA 2.0 provides state-of-the-art Disaster Recovery / Business Continuity through the use of enterprise-grade infrastructure and by leveraging the company’s highly redundant, geographically diverse data centers.
OPNFV Webinar – No Time to Wait: Accelerating NFV Time to Market Through Open...Open Networking Summits
This webinar presents a discussion on the 23+ ongoing OPNFV projects, the first OPNFV release (Arno), why it is significant and the use-cases / customer needs the OPNFV project aims to address.
Open Platform for NFV (OPNFV) is a carrier-grade, integrated, open source platform to accelerate the introduction of new NFV products and services, ensure the industry’s NFV needs are being met, and enable end user choice in specific technology components based on their use cases and deployment architectures.
Learn more: http://hortonworks.com/hdf/
Log data can be complex to capture, typically collected in limited amounts and difficult to operationalize at scale. HDF expands the capabilities of log analytics integration options for easy and secure edge analytics of log files in the following ways:
More efficient collection and movement of log data by prioritizing, enriching and/or transforming data at the edge to dynamically separate critical data. The relevant data is then delivered into log analytics systems in a real-time, prioritized and secure manner.
Cost-effective expansion of existing log analytics infrastructure by improving error detection and troubleshooting through more comprehensive data sets.
Intelligent edge analytics to support real-time content-based routing, prioritization, and simultaneous delivery of data into Connected Data Platforms, log analytics and reporting systems for comprehensive coverage and retention of Internet of Anything data.
Hadoop operations started on-prem primarily driven by Apache Ambari. However, due to the agility and flexibility of the cloud, it has driven many Hadoop cluster operations to the cloud and to hybrid environments. Cloud is enabling many ephemeral on-demand use cases which is a game-changing opportunity for analytic workloads. But all of this comes with the challenges of running enterprise workloads in the cloud securely and with ease.
Apache Ambari is used by thousands of Hadoop Operators to manage the deployment, lifecycle, and automation of DevOps for Hadoop ecosystem projects. Starting out, Apache Ambari installed a handful of Apache Hadoop ecosystem projects, on a few operating systems, and helped with the most basic Hadoop operational tasks. Today, the product manages over 20 different services, runs on multiple major operating systems and versions, and automates many of the most challenging Hadoop operational tasks in the most secure customer environments.
In this session, we will also take you through Cloudbreak as a solution to simplify provisioning and managing enterprise workloads while providing an open and common experience for deploying workloads across clouds. We will discuss the challenges (and opportunities) to run enterprise workloads in the cloud and will go through a live demo of how the latest from Cloudbreak enables enterprises to easily and securely run Apache Hadoop. This includes deep-dive discussion on Ambari Blueprints, recipes, custom images, and enabling Kerberos -- which are all key capabilities for Enterprise deployments.
As part of this talk, will walk you through what we've learned, the challenges we've overcome, and how the Apache Ambari and Cloudbreak community has changed the product to handle them. The future is fast approaching, and with it comes new on-premise and cloud deployment architectures. See how Apache Ambari and Cloudbreak are being re-imagined to handle these new challenges.
Overview of six architecture patterns: layered architecture, event-driven architecture (EDA), service-oriented architecture (SOA), pipeline architecture, microkernel architecture, space-based architecture. Explanation of their structure, pros and cons. Recommendation for further development.
OPNFV Webinar – No Time to Wait: Accelerating NFV Time to Market Through Open...Open Networking Summits
This webinar presents a discussion on the 23+ ongoing OPNFV projects, the first OPNFV release (Arno), why it is significant and the use-cases / customer needs the OPNFV project aims to address.
Open Platform for NFV (OPNFV) is a carrier-grade, integrated, open source platform to accelerate the introduction of new NFV products and services, ensure the industry’s NFV needs are being met, and enable end user choice in specific technology components based on their use cases and deployment architectures.
Learn more: http://hortonworks.com/hdf/
Log data can be complex to capture, typically collected in limited amounts and difficult to operationalize at scale. HDF expands the capabilities of log analytics integration options for easy and secure edge analytics of log files in the following ways:
More efficient collection and movement of log data by prioritizing, enriching and/or transforming data at the edge to dynamically separate critical data. The relevant data is then delivered into log analytics systems in a real-time, prioritized and secure manner.
Cost-effective expansion of existing log analytics infrastructure by improving error detection and troubleshooting through more comprehensive data sets.
Intelligent edge analytics to support real-time content-based routing, prioritization, and simultaneous delivery of data into Connected Data Platforms, log analytics and reporting systems for comprehensive coverage and retention of Internet of Anything data.
Hadoop operations started on-prem primarily driven by Apache Ambari. However, due to the agility and flexibility of the cloud, it has driven many Hadoop cluster operations to the cloud and to hybrid environments. Cloud is enabling many ephemeral on-demand use cases which is a game-changing opportunity for analytic workloads. But all of this comes with the challenges of running enterprise workloads in the cloud securely and with ease.
Apache Ambari is used by thousands of Hadoop Operators to manage the deployment, lifecycle, and automation of DevOps for Hadoop ecosystem projects. Starting out, Apache Ambari installed a handful of Apache Hadoop ecosystem projects, on a few operating systems, and helped with the most basic Hadoop operational tasks. Today, the product manages over 20 different services, runs on multiple major operating systems and versions, and automates many of the most challenging Hadoop operational tasks in the most secure customer environments.
In this session, we will also take you through Cloudbreak as a solution to simplify provisioning and managing enterprise workloads while providing an open and common experience for deploying workloads across clouds. We will discuss the challenges (and opportunities) to run enterprise workloads in the cloud and will go through a live demo of how the latest from Cloudbreak enables enterprises to easily and securely run Apache Hadoop. This includes deep-dive discussion on Ambari Blueprints, recipes, custom images, and enabling Kerberos -- which are all key capabilities for Enterprise deployments.
As part of this talk, will walk you through what we've learned, the challenges we've overcome, and how the Apache Ambari and Cloudbreak community has changed the product to handle them. The future is fast approaching, and with it comes new on-premise and cloud deployment architectures. See how Apache Ambari and Cloudbreak are being re-imagined to handle these new challenges.
Overview of six architecture patterns: layered architecture, event-driven architecture (EDA), service-oriented architecture (SOA), pipeline architecture, microkernel architecture, space-based architecture. Explanation of their structure, pros and cons. Recommendation for further development.
EKON20 Conference, November 2016
Monolithic rich Windows applications are not enough for our customers. We are often requested to provide a web front-end, or a REST server to be consumed by mobile or thin clients. Integrating n-Tier architecture to an existing project is challenging. Some good practices, based on industry standards and proven design patterns (like uncoupling or SOLID) can be mind-breaker for RAD developers. In this session, we will define some architectural aspects of SOA, ORM and MVC/MVVM, and what our Open Source mORMot framework offers to ease this transition.
Modernizing Applications with Microservices and DC/OS (Lightbend/Mesosphere c...Lightbend
**Featuring Aaron Williams, Head of Advocacy at Mesosphere, Inc. and Markus Eisele, Developer Advocate at Lightbend, Inc.**
The traditional architecture that enterprises run their businesses on has typically been delivered as monolithic applications running in a virtualized, on-premise infrastructure. Public and private cloud technologies have changed everything, but if the applications are not designed, or re-designed, appropriately, then it is impossible to take advantage of the advances in both distributed application services and hybrid infrastructure. Consequently, enterprise architects are looking to microservices-based architectures as a means to modernize their legacy applications.
This webinar with Lightbend and partner Mesosphere will introduce a new framework specifically designed to help developers modernize legacy Java EE applications into systems of microservices and then discuss exactly what is required to run these distributed systems at enterprise scale.
How do effective large-scale service ecosystems work? Keynote Presentation at Istanbul Tech Talks 2018
How to Design Services
* Systems of record
* Interface specification
* Interface backward / forward compatibility
Service Ecosystems
* Layered services
* "Standardization" through encouragement
* Vendor-customer relationships between teams
Operating and Deploying Services
* Data Migration
* Automated Pipelines
* Incremental Deployment
* Feature Flags
Software architecture - what is it and why it's important.
Lecture for full-stack students in Elevation Academy.
What are the features and qualities we use to measure software architecture pattern performance. Some diagrams were taken from Oreilly's "Software architecture patterns" book.
Are you jumping on the microservices bandwagon? When and when not to adopt micro services architecture? If you must, what are the considerations? This slidedeck will help answer a few of those questions...
Similar to JSLab. Георгий Подсветов "Путь архитектора. Введение в архитектурные паттерны." (20)
DataScience Lab, 13 мая 2017
Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков
Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs)
Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine
Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain)
We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Обзор методов детекции лиц на изображение
Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs)
В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов
Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech)
Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Recent deep learning approaches for speech generation
Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI)
В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science
Виталий Кошура (Software Developer at Lohika)
BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Магистерская программа "Data Science" в УКУ
Орест Купин(Master's Student at UCU)
В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark
Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io)
После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики
Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ)
Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Data Sciences и Big Data в Телекоме
Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO)
Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных
Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec)
В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks)
В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах
Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot)
Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab Odessa
From bag of texts to bag of clusters
Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan)
Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab Odessa
Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении
Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks)
Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации
Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly)
Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Как знать всё о покупателях (или почти всё)?
Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne)
Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab Odessa
JS Lab 2017, 25 марта
Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты
Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox)
Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности.
Все материалы: http://jslab.in.ua/2017
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab Odessa
JS Lab2017, 25 марта, Одесса
Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja)
"- Что это?
- Микросервис!
- И что он делает?
- Микропадает".
Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры.
Все материалы: http://jslab.in.ua/
Организаторы: http://geekslab.org.ua/
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !KatiaHIMEUR1
Today, after several years of existence, an extremely active community and an ultra-dynamic ecosystem, Kubernetes has established itself as the de facto standard in container orchestration. Thanks to a wide range of managed services, it has never been so easy to set up a ready-to-use Kubernetes cluster.
However, this ease of use means that the subject of security in Kubernetes is often left for later, or even neglected. This exposes companies to significant risks.
In this talk, I'll show you step-by-step how to secure your Kubernetes cluster for greater peace of mind and reliability.
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge GraphGuy Korland
Guy Korland, CEO and Co-founder of FalkorDB, will review two articles on the integration of language models with knowledge graphs.
1. Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap.
https://arxiv.org/abs/2306.08302
2. Microsoft Research's GraphRAG paper and a review paper on various uses of knowledge graphs:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf91mobiles
91mobiles recently conducted a Smart TV Buyer Insights Survey in which we asked over 3,000 respondents about the TV they own, aspects they look at on a new TV, and their TV buying preferences.
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...UiPathCommunity
💥 Speed, accuracy, and scaling – discover the superpowers of GenAI in action with UiPath Document Understanding and Communications Mining™:
See how to accelerate model training and optimize model performance with active learning
Learn about the latest enhancements to out-of-the-box document processing – with little to no training required
Get an exclusive demo of the new family of UiPath LLMs – GenAI models specialized for processing different types of documents and messages
This is a hands-on session specifically designed for automation developers and AI enthusiasts seeking to enhance their knowledge in leveraging the latest intelligent document processing capabilities offered by UiPath.
Speakers:
👨🏫 Andras Palfi, Senior Product Manager, UiPath
👩🏫 Lenka Dulovicova, Product Program Manager, UiPath
Generative AI Deep Dive: Advancing from Proof of Concept to ProductionAggregage
Join Maher Hanafi, VP of Engineering at Betterworks, in this new session where he'll share a practical framework to transform Gen AI prototypes into impactful products! He'll delve into the complexities of data collection and management, model selection and optimization, and ensuring security, scalability, and responsible use.
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 3. In this session, we will cover desktop automation along with UI automation.
Topics covered:
UI automation Introduction,
UI automation Sample
Desktop automation flow
Pradeep Chinnala, Senior Consultant Automation Developer @WonderBotz and UiPath MVP
Deepak Rai, Automation Practice Lead, Boundaryless Group and UiPath MVP
Builder.ai Founder Sachin Dev Duggal's Strategic Approach to Create an Innova...Ramesh Iyer
In today's fast-changing business world, Companies that adapt and embrace new ideas often need help to keep up with the competition. However, fostering a culture of innovation takes much work. It takes vision, leadership and willingness to take risks in the right proportion. Sachin Dev Duggal, co-founder of Builder.ai, has perfected the art of this balance, creating a company culture where creativity and growth are nurtured at each stage.
Essentials of Automations: Optimizing FME Workflows with ParametersSafe Software
Are you looking to streamline your workflows and boost your projects’ efficiency? Do you find yourself searching for ways to add flexibility and control over your FME workflows? If so, you’re in the right place.
Join us for an insightful dive into the world of FME parameters, a critical element in optimizing workflow efficiency. This webinar marks the beginning of our three-part “Essentials of Automation” series. This first webinar is designed to equip you with the knowledge and skills to utilize parameters effectively: enhancing the flexibility, maintainability, and user control of your FME projects.
Here’s what you’ll gain:
- Essentials of FME Parameters: Understand the pivotal role of parameters, including Reader/Writer, Transformer, User, and FME Flow categories. Discover how they are the key to unlocking automation and optimization within your workflows.
- Practical Applications in FME Form: Delve into key user parameter types including choice, connections, and file URLs. Allow users to control how a workflow runs, making your workflows more reusable. Learn to import values and deliver the best user experience for your workflows while enhancing accuracy.
- Optimization Strategies in FME Flow: Explore the creation and strategic deployment of parameters in FME Flow, including the use of deployment and geometry parameters, to maximize workflow efficiency.
- Pro Tips for Success: Gain insights on parameterizing connections and leveraging new features like Conditional Visibility for clarity and simplicity.
We’ll wrap up with a glimpse into future webinars, followed by a Q&A session to address your specific questions surrounding this topic.
Don’t miss this opportunity to elevate your FME expertise and drive your projects to new heights of efficiency.
Key Trends Shaping the Future of Infrastructure.pdfCheryl Hung
Keynote at DIGIT West Expo, Glasgow on 29 May 2024.
Cheryl Hung, ochery.com
Sr Director, Infrastructure Ecosystem, Arm.
The key trends across hardware, cloud and open-source; exploring how these areas are likely to mature and develop over the short and long-term, and then considering how organisations can position themselves to adapt and thrive.
Accelerate your Kubernetes clusters with Varnish CachingThijs Feryn
A presentation about the usage and availability of Varnish on Kubernetes. This talk explores the capabilities of Varnish caching and shows how to use the Varnish Helm chart to deploy it to Kubernetes.
This presentation was delivered at K8SUG Singapore. See https://feryn.eu/presentations/accelerate-your-kubernetes-clusters-with-varnish-caching-k8sug-singapore-28-2024 for more details.
3. Layered
architecture
closed
• Presenta)on
layer
closed
• Business
layer
closed
• Persistence
layer
Closed
• Database
layer
• Layers
communicate
from
top
to
down
only
• To
get
layer
below,
you
have
to
go
through
all
in
the
middle
3
4. What
if
we
have
some
kind
of
shared
services?
closed
• Presenta)on
layer
closed
• Business
layer
closed
• Services
layer
closed
• Persistence
layer
Closed
• Database
layer
Do
we
s)ll
need
pass
all
request
throw
this
layer?
4
5. Open
layered
architecture
closed
• Presenta)on
layer
closed
•
Business
layer
open
•
Services
layer
closed
• Persistence
layer
Closed
• Database
layer
Some
layers
might
be
open.
5
6. Layered
architecture
• Good
general
purpose
architecture
• Easy
to
implement,
test,
and
govern
• Good
star)ng
point
for
most
systems
• Not
always
op)mized
for
specific
business
drivers
closed
• Presenta)on
layer
closed
• Business
layer
closed
• Services
layer
closed
• Persistence
layer
Closed
• Database
layer
closed
• Presenta)on
layer
closed
•
Business
layer
open
•
Services
layer
closed
• Persistence
layer
Closed
• Database
layer
6
10. Event
process
process
process
Broker-‐less
topology
Event
process
process
process
10
11. Event-‐driven
architecture
• Highly
decoupled
and
distributed
• Highly
scalable
• High
degree
of
complexity
• Good
for
event-‐based
business
models
and
business
processes
• Not
good
for
processes
which
require
a
high
degree
of
data
sharing,
orchestra)on,
and
reuse
11
12. Service-‐oriented
architecture
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
12
13. Business
services
Abstract
service
used
to
represent
a
business
process
or
func)on
independent
of
the
underlying
technology
or
pa1ern
• Сan
be
derived
from
use
cases,
user
stories,
user
scenarios
• Contains
a
service
name,
input
specifica)on,
and
output
specifica)on
• Course-‐grained
• Shared
across
the
enterprise
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
13
14. Enterprise
services
Concrete
services
that
implement
Business
Services
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
• The
rela)onship
between
an
Enterprise
Service
and
a
Business
Service
is
either
a
one-‐to-‐one
or
many-‐to-‐one
rela)onship
• Course-‐grained
• Represent
ac)ons
against
major
data
en))es
• Usually
require
some
sort
of
service
orchestra)on
• Shared
across
the
enterprise
14
15. Applica)on
services
Implementa)on
of
applica)on-‐specific
func)ons,
such
as
database
querying,
valida)on,
etc.
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
• Concrete
defini)on
• Defined
by
applica)on
developers
• Fine-‐grained
• Tightly
bound
to
a
specific
applica)on
context
• Generally
not
shared
across
the
enterprise
15
16. Infrastructure
services
Implementa)on
of
the
non-‐business
related
func)ons,
like
logging,
error
handling,
single
sign
on,
etc.
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
• Concrete
defini)on
• Defined
by
applica)on
or
system
developers
• Fine-‐grained
• Supports
the
system
or
enterprise
infrastructure
• Shared
across
the
enterprise
16
17. Message
Bus
Coordinates
services
and
processes,
it’s
a
glue
for
SOA
components
Business
services
Enterprise
services
Applica)on
services
Infrastructure
services
Message
bus
BS
BS
BS
BS
BS
ES
ES
ES
ES
ES
AS
IS
Process
choreographer
Service
orchestrator
• Process
choreography
• Service
orchestra)on
• Service
registry
• Protocol
transforma)on
• Message
enhancement
and
transforma)on
17
18. Service-‐oriented
architecture
• Good
pa1ern
for
understanding
and
implemen)ng
business
processes
and
services
• Very
high
level
of
complexity
• Difficult
to
implement
due
to
complex
tools,
hype,
misconcep)ons,
and
heavy
business
user
involvement
• Good
pa1ern
for
large,
complex,
heterogeneous
businesses
that
have
a
large
number
of
common
services
18
20. Pipes
and
filters
• Uni-‐direc)onal
only
• Usually
point-‐to-‐point
for
high
performance,
but
could
be
message-‐based
for
scalability
• Payload
can
be
any
type
pipe
filter
• Self-‐contained
and
independent
from
other
filters
• Usually
designed
to
perform
a
single
specific
task
20
21. Filter
types
Producer
Tester
Consumer
pipe
pipe
Transformer
pipe
pipe
pipe
pipe
Star)ng
point,
outbound
only
Input,
processing,
output
Input,
discard
or
pass-‐thru
Endpoint,
inbound
only
21
22. Pipeline
architecture
• Useful
for
smaller
determinis)c
systems
with
a
dis)nct
processing
flow
• Filters
can
easily
be
added
and
removed
• Provides
for
a
high
level
of
decoupling
• Supports
evolu)onary
design
• Able
to
easily
adapt
to
changing
requirements
• Can
be
easily
incorporated
into
another
pa1ern
Producer
Transformer
Transformer
Tester
Consumer
pipe
pipe
pipe
pipe
22
24. Microkernel
architecture
• Minimal
func)onality
to
run
system
• General
business
rules
and
logic
• Doesn’t
contain
custom
processing
Core
Plug-‐in
module
• Standalone
independent
module
• Specific
addi)onal
rules
or
logic
Core
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
24
25. Microkernel
architecture
• Useful
for
systems
that
have
custom
processing
or
processing
is
suscep)ble
to
change
• Plug-‐in
modules
can
be
easily
added
and
removed
• Supports
evolu)onary
design
• Able
to
easily
adapt
to
changing
requirements
• Can
easily
be
incorporated
into
another
pa1ern
Core
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
Plug-‐in
module
25
27. Processing
unit
Module
Module
Module
DB
In-‐memory
data
Data
replica)on
engine
In
fact
it
is
standalone
version
of
yours
applica)on
27
28. Virtualized
middleware
Manages
input
request
and
session
Messaging
grid
Data
grid
Processing
grid
Deployment
manager
Manages
data
replica)on
between
processing
units
Manages
parallel
request
processing
Manages
dynamic
processing
unit
deployment
28
29. Space-‐based
architecture
• Good
for
applica)ons
that
have
variable
load
or
inconsistent
peak
)mes
• Not
good
fit
for
tradi)onal
large-‐scale
rela)onal
database
systems
• Rela)vely
complex
and
expensive
pa1ern
to
implement
Virtualized
middleware
Messaging
grid
Data
grid
Processing
grid
Deployment
manager
Processing
unit
-‐
-‐
-‐
-‐
-‐
Processing
unit
-‐
-‐
-‐
-‐
Processing
unit
-‐
-‐
-‐
-‐
-‐
29