המסע לאופטימיזציה בקנה מידה גדול

במיטאפ שאירגנה חברת Natural Intelligence אליו הגיעו כ-50 איש, הרצו בכירי החברה בנושא סקיילינג.

לאחר שמיזם מפתח מוצר, הצעד הבא הוא לגדול, ועם הגדילה באים האתגרים של קנה המידה. החל מטיפול ברעש שמאט את העבודה, דרך הצורך בתשתית טכנולוגית שתתמוך בגודל ובמורכבות הגוברת. אז איך ניתן לבצע אופטימיזציה במהירות בד בבד עם המורכבות הגוברת של ביג-דאטה?

שרית נימן, מנהלת מוצרי דאטה ולמידת מכונה ועומרי פימה, ארכיטקט מידע בחברה, מסבירים את הרעיון ומשתפים בדוגמות ועצות מניסיונם בחברה. בין השאר, מדברים שרית ועומרי על קניית מדיה, תשתית דאטה, פרוסונליזציה ובדיקות A/B.

ההרצאה השנייה, עסקה בדאטה-לייק מעל שירותי הענן של אמזון והנגשה של מידע לאנליסטים ישירות מS3 דרך Reshift Sprectrum. היום, יותר מתמיד, נהיה קל לבנות את הדאטה לייק הפרטי שלך. רק אסוף את הדאטה מכל מיני מקורות, זרוק אותו באחסון בענן וחכה שהלקוחות שלך יבנו מעל הדאטא אי.טי.אל-ים. למעשה, זה לא כזה פשוט. אולי להביא את הדאטה הבסיסי זה פשוט, אבל לדאוג שהוא יהיה נגיש, אמין ויציב מתחיל להיות מאתגר. בהרצאה זו דניאל, מוביל דאטה טכנולוגי, יציג איך בנו בחברה את הדאטה-לייק בעזרת טכנולוגיות ענן של אמזון: S3, EMR ו Reshift Sprectrum ו-Glue. נראה את הכח שלהם ואיך התמודדו בחברה עם החוסרים שלהם במיקוד בנושא הנגשת מידע היררכי מורכב כמידע טבלאי לאנלסטים מS3 בעזרת Reshift Sprectrum וGlue.