Multitenancy con SQL Server e Azure SQL DatabaseGianluca Hotz
In questa sessione faremo il punto sulle soluzioni disponibili per venire incontro agli scenari di implementazione multitenancy con SQL Server e Azure SQL Database.
Multitenancy con SQL Server e Azure SQL DatabaseGianluca Hotz
In questa sessione faremo il punto sulle soluzioni disponibili per venire incontro agli scenari di implementazione multitenancy con SQL Server e Azure SQL Database.
MySQL Day Roma 2019 - Le architetture a microservizi e MySQLPar-Tec S.p.A.
In occasione del MySQL Day 2019 di Roma il TechAdvisor Michelangelo Uberti e Marco Carlessi - MySQL Principal Sales Consultant di Oracle - hanno fornito una panoramica sui concetti chiave, sui benefici e sulle opportunità offerte dalle architetture a microservizi.
I punti trattati durante la presentazione sono:
- Le architetture a microservizi
- Dai monoliti ai microservizi
- Un esempio concreto: Netflix
- Architetture a microservizi: vantaggi e punti di attenzione
- Dalla virtualizzazione ai container
- Containerizzazione: vantaggi e punti di attenzione
- Come superare i limiti dei container
- MySQL e le architetture a microservizi
- Microservizi e i dati
- Microservizi e database: due approcci
- MySQL può girare dentro i container
- Deploy MySQL 8.0 con Docker
- Oracle MySQL Operator for Kubernetes (Alpha)
- MySQL 8.0: un multi-model DB
- MySQL Enterprise licensing
Per saperne di più, scaricate le slide e guardate il video della presentazione del nostro TechAdvisor su https://www.par-tec.it/le-architetture-a-microservizi-e-mysql
Proposta per un MSP (Managed Service Provider).
Zabbix, OcsInventory e GLPI: 3 pacchetti open source per offrire servizi di monitoring, hardware software inventory e IT asset management.
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWSAmazon Web Services
Ai giorno nostri, le informazioni sono una risorsa che deve ancora essere esplorata. Con l’evoluzione dei social media e della tecnologia, la raccolta di dati sta crescendo costantemente, raddoppiando ogni due anni poiché viene creato un numero sempre maggiore di flussi di dati. L’utente di Internet medio nel 2017 generava 1,5 GB di dati al giorno, un numero che raddoppia ogni 18 mesi. Un veicolo autonomo può generare da solo 4 TB al giorno. Ogni stabilimento di produzione "smart" genera 1PB al giorno. Tuttavia, il potenziale di utilizzo di questa abbondanza di dati deve ancora concretizzarsi, poiché sempre più compagnie e tecnologie di intelligenza artificiale stanno usando questi dati per fare scoperte e influenzare decisioni chiave. In questa sessione esamineremo lo stato attuale dei Big Data all'interno di AWS e analizzeremo in profondità gli ultimi trend in materia di Big Data, oltre che alcuni casi d'uso industriale. Scopriremo la gamma di servizi AWS per i dati gestiti che permettono ai clienti di concentrarsi sul rendere utili i dati, tra cui Amazon Aurora, RDS, DynamoDB, Redshift, Spectrum, ElastiCache, Kinesis, EMR, Elasticsearch Service e Gluehow. In questa sessione parleremo di questi servizi, mostrando come vengono utilizzati oggi dai nostri clienti e condivideremo la nostra visione per l’innovazione.
Speaker: Giorgio Nobile, Solutions Architect, AWS
Polyglot Persistence e Big Data: tra innovazione e difficoltà su casi reali -...Data Driven Innovation
Oggi il tema non è più SI o NO ai sistemi NoSQL. Il problema sta nella capacità di essere “poliglotti” nell’uso di tecnologie per la gestione di dati e informazioni. Le strategie di innovazione sui Big Data nelle aziende non può prescindere dalla Polyglot Persistence, ma le difficoltà sono tante, specie in ambienti complessi ed enterprise. Ma la necessità di fare innovazione non è forte solo nelle startup, anzi…
Il motore di database MySQL, suo funzionamento e utilizzo. Le novita' introdotte dalla versione 5.
Talk tenuto da Alessandro Tanasi (http://www.tanasi.it)
IaC - Infrastructure as Code, gestire infrastrutture cloud tramite file di co...Daniele Mondello
Gestire infrastrutture in cloud con la semplicità di scrivere file di configurazione. Tutto ciò grazie a Terraform, soluzione Open Source per gestire infrastrutture cloud indipendentemente dal Cloud.
OVERVIEW: Java secondo Microsoft
STRUMENTI:Java nel cloud
MODALITA’: Il Development life cycle secondo Microsoft
APPROCCIO: Stack cloud native basato su JAVA ed Azure
CAMBIAMENTO: Know how necessario per lo sviluppo su AZURE con Java
OPPORTUNITA: Use case di implementazione «first approach»
Monica Franceschini - Frutto dell’esperienza diretta su due grossi progetti Big Data, in ambiti diversi e con finalità differenti, in questo speech metterò in evidenza le similitudini architetturali riscontrate. Entrambi infatti si basano su Apache Spark per il processing layer e su Hbase come storage. Analizzeremo le motivazioni e cercheremo di individuare i cardini architetturali su cui poggiano, cercando di interpretare le nuove tendenze, quali l’avvento di Kudu in Cloudera e le soluzioni più leggere basate su Spark +NoSQL.
Descrizione delle principali tecnologie abilitanti alla gestione dei Big Data, con particolare attenzione all’ecosistema che gravita intorno al framework Hadoop di Apache.
MySQL Day Roma 2019 - Le architetture a microservizi e MySQLPar-Tec S.p.A.
In occasione del MySQL Day 2019 di Roma il TechAdvisor Michelangelo Uberti e Marco Carlessi - MySQL Principal Sales Consultant di Oracle - hanno fornito una panoramica sui concetti chiave, sui benefici e sulle opportunità offerte dalle architetture a microservizi.
I punti trattati durante la presentazione sono:
- Le architetture a microservizi
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- Come superare i limiti dei container
- MySQL e le architetture a microservizi
- Microservizi e i dati
- Microservizi e database: due approcci
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- Deploy MySQL 8.0 con Docker
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Proposta per un MSP (Managed Service Provider).
Zabbix, OcsInventory e GLPI: 3 pacchetti open source per offrire servizi di monitoring, hardware software inventory e IT asset management.
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWSAmazon Web Services
Ai giorno nostri, le informazioni sono una risorsa che deve ancora essere esplorata. Con l’evoluzione dei social media e della tecnologia, la raccolta di dati sta crescendo costantemente, raddoppiando ogni due anni poiché viene creato un numero sempre maggiore di flussi di dati. L’utente di Internet medio nel 2017 generava 1,5 GB di dati al giorno, un numero che raddoppia ogni 18 mesi. Un veicolo autonomo può generare da solo 4 TB al giorno. Ogni stabilimento di produzione "smart" genera 1PB al giorno. Tuttavia, il potenziale di utilizzo di questa abbondanza di dati deve ancora concretizzarsi, poiché sempre più compagnie e tecnologie di intelligenza artificiale stanno usando questi dati per fare scoperte e influenzare decisioni chiave. In questa sessione esamineremo lo stato attuale dei Big Data all'interno di AWS e analizzeremo in profondità gli ultimi trend in materia di Big Data, oltre che alcuni casi d'uso industriale. Scopriremo la gamma di servizi AWS per i dati gestiti che permettono ai clienti di concentrarsi sul rendere utili i dati, tra cui Amazon Aurora, RDS, DynamoDB, Redshift, Spectrum, ElastiCache, Kinesis, EMR, Elasticsearch Service e Gluehow. In questa sessione parleremo di questi servizi, mostrando come vengono utilizzati oggi dai nostri clienti e condivideremo la nostra visione per l’innovazione.
Speaker: Giorgio Nobile, Solutions Architect, AWS
Polyglot Persistence e Big Data: tra innovazione e difficoltà su casi reali -...Data Driven Innovation
Oggi il tema non è più SI o NO ai sistemi NoSQL. Il problema sta nella capacità di essere “poliglotti” nell’uso di tecnologie per la gestione di dati e informazioni. Le strategie di innovazione sui Big Data nelle aziende non può prescindere dalla Polyglot Persistence, ma le difficoltà sono tante, specie in ambienti complessi ed enterprise. Ma la necessità di fare innovazione non è forte solo nelle startup, anzi…
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Talk tenuto da Alessandro Tanasi (http://www.tanasi.it)
IaC - Infrastructure as Code, gestire infrastrutture cloud tramite file di co...Daniele Mondello
Gestire infrastrutture in cloud con la semplicità di scrivere file di configurazione. Tutto ciò grazie a Terraform, soluzione Open Source per gestire infrastrutture cloud indipendentemente dal Cloud.
OVERVIEW: Java secondo Microsoft
STRUMENTI:Java nel cloud
MODALITA’: Il Development life cycle secondo Microsoft
APPROCCIO: Stack cloud native basato su JAVA ed Azure
CAMBIAMENTO: Know how necessario per lo sviluppo su AZURE con Java
OPPORTUNITA: Use case di implementazione «first approach»
Monica Franceschini - Frutto dell’esperienza diretta su due grossi progetti Big Data, in ambiti diversi e con finalità differenti, in questo speech metterò in evidenza le similitudini architetturali riscontrate. Entrambi infatti si basano su Apache Spark per il processing layer e su Hbase come storage. Analizzeremo le motivazioni e cercheremo di individuare i cardini architetturali su cui poggiano, cercando di interpretare le nuove tendenze, quali l’avvento di Kudu in Cloudera e le soluzioni più leggere basate su Spark +NoSQL.
Descrizione delle principali tecnologie abilitanti alla gestione dei Big Data, con particolare attenzione all’ecosistema che gravita intorno al framework Hadoop di Apache.
3. DBMS: DATABASE MANAGEMENT
SYSTEM
• A database-management system
(DBMS) is a computer-software application that
interacts with end-users, other applications, and
the database itself to capture and analyze data
(Wikipedia).
4. DBMS RELAZIONALE
• Ciò a cui colloquialmente ci si riferisce dicendo
“database”.
• Firebird, OracleDB, H2, HsqlDB, MySQL,
PostgreSQL, MS SQL Server, SAP HANA.
• Sistemi di gestione di dati basati sull’algebra
relazionale, generalmente interrogati tramite SQL.
5. DBMS NON RELAZIONALE
• Sistemi software che gestiscono dati non
relazionali, accessibili usando comandi non basati
su SQL.
• Che usiamo: InfluxDB, LevelDB, Lucene,
PandoraServer.
• Che non usiamo (ancora): Neo4j, MongoDB.
6. Utente Applicazione DBMS Database
(IM, PalladioWeb)
(OracleDB,
Firebird, H2…)
(File su disco
acceduti dal DBMS)
7. UNICODE, UTF-8
• C’erano una volta gli americani…
• Unicode è un modo per assegnare un codice
univoco (codepoint) a ciascun carattere.
• UTF-8 è un modo per rappresentare un
codepoint in byte.
8. SSO: SINGLE SIGN ON
• Tecnica per condividere informazioni di
autenticazione tra più applicazioni.
• Esistono server SSO (CA Siteminder in Eni).
• L’applicazione non si limita ad accettare l’utente,
ma chiede al server SSO una garanzia sull’identità
dell’utente.
9. OAUTH2: UN TIPO DI SSO
• Autenticati usando Google+, usando Facebook,
usandoTwitter…
• Accedi all’applicazione mobile.
10. WEB SERVICE
• Un protocollo di comunicazione via internet tra processi/applicazioni.
• Basato su HTTP (come il web). Non c’entra niente con pagine web/HTML.
• Due famiglie: SOAP e REST.
• Possono dialogare tramite web service:
• Due applicazioni server-side, o parti diverse della stessa applicazione.
• Un’applicazione mobile con il suo server (o altri)
• Una pagina web con il suo server (o altri)
11. MICROSERVICE
• Architettura per applicazioni online basata sulla
frammentazione dei componenti dell’applicazioni
in servizi online piccoli ed indipendenti.
• Contrario di: monolitico.
• I vari servizi sono funzionali o architetturali,
resilienti. Dialogano tramite web service.
12. IAAS: INFRASTRUCTURE AS A
SERVICE
• Servizio online di fornitura di hardware: macchine
virtuali, filesystem, connessioni di rete, firewall.
• L’utente amministra i sistemi operativi delleVM
fornite e configura il networking via web.
• Amazon EC2,Windows Azure, GCE
13. PAAS: PLATFORM AS A SERVICE
• Servizio online di fornitura di ambienti di
esecuzione di applicazioni scritte in linguaggi
specifici.
• Non si ha il controllo sui sistemi operativi.
• Amazon Elastic Beanstalk,Windows Azure, GAE,
Heroku
14. SAAS: SOFTWARE AS A SERVICE
• Un software fornito per fruizione online,
direttamente all’utente finale.
• Google Apps, Dropbox, iCloud, Office 365.
15. CLOUD
• Tutto e niente.
• La fornitura online di servizi, via internet da server
remoti.
• A seconda del contesto: IaaS, PaaS, SaaS, DaaS…
16.
17.
18.
19. IOT: INTERNET OF THINGS
• Internet delle cose.
• Tutto è connesso ed in grado di scambiare
informazioni.
• Ambiti: industriale, trasporti, domestico…
• Pro e contro.
20. BIG DATA
• Non ha una definizione precisa.
• Non “pochi dati grossi” ma “tanti dati piccoli”.
• Roba non gestibile con database relazionali.
21. MACHINE LEARNING
• AKA “apprendimento automatico”,“analisi
predittiva”.
• Software che migliora con l’utilizzo.
• Che impara dall’esperienza.
• Che desume le regole dall’esperienza.
24. ACRONIMI (2)
• LCI Life cycle information
• LCC Life cycle Costs Calculation
• AM Asset Management
• AI / AIM Asset Integrity Management
• NDT Non DestructiveTest
25. ACRONIMI (3)
• RBI Risk Based Inspection
• DMS Document Management System
• RCM Reliability Centered Maintenance
• FFS Fitness for service
• MAWP Maximum Allowable Working Pressure
26. ACRONIMI (4)
• MTBFMeanTime before failure
• FMEAFailure Modes and Effect Analysis
• FMECA Failure Modes, Effect and Criticality
Analysis
• IOW Integrity Operating Windows