**Highlights sullo sviluppo di una streaming application e di un'architettura streaming basata su Apache Flink e Ververica **

Agenda
18:30 - 18:35 - Welcome & Intro
18:35 - 19.10 – Talk
19:30 - 19:45 - Q&A e Networking finale

Lo streaming processing & analitycs trova applicazione dove la sfida è quella di essere capaci di estrarre valore informativo dall'analisi di flusso di dati con continuità, oggi alla ribalta con un numero sempre maggiore di casi d'uso disparati. Pensiamo all'interesse nella Data Driven Society legato alla analisi previsionali ed a meccanismi di alerting automatici-semiautomatici di varia natura, come la predizione di fluttuazioni di mercato, la previsione di failure di dispositivi, l'analisi dei sentiment.

Apache Flink è un data processing engine veloce e affidabile nella gestione di informazioni su larga scala scritto in Java e Scala ed attualmente impiegato in produzione da player enterprise come Alibaba, Uber, ING, Netflix. Accanto a Kafka, Flink è il progetto open source di stream computing più popolare.
Ververica, nata da un progetto dei creatori di Flink, è una piattaforma gratuita, leggera e flessibile per l'elaborazione stateful del flusso di dati.

In questo meetup, oltre ad approfondire le tematiche fondamentali da tenere in considerazione quando si sviluppa un'applicazione streaming, descriveremo un'architettura streaming basata su Flink e Ververica per il deploy dei job, in particolare, mostreremo diversi flussi streaming che coinvolgono diversi tipi di connettore (Apache Kafka, S3, Mongo) e metteremo in evidenza le caratteristiche più importanti di un flusso streaming, ossia

• l’idempotenza delle funzioni,
• le delivery semantics,
• le window functions,
• la generazione dei checkpoint per ripristinare lo stato del servizio a fronte di un eventuale fallimento dello stesso.

Nel particolare focus che daremo a Ververica ne mostreremo il funzionamento e la configurazione di job Flink.

Simone Milan è un Big Data Engineer presso NTTdata. In ambito accademico Simone ha partecipato a diversi progetti di bioinformatica e di istologia vegetale, che gli sono valsi 3 pubblicazioni internazionali. Da due anni ha deciso di dedicarsi al mondo del Big Data utilizzando le proprie esperienze pregresse. Le sue attività principali consistono nello sviluppo e nella gestione di servizi di ETL (batch e streaming) utilizzando il paradigma di programmazione funzionale proprio del linguaggio Scala. Il suo focus tecnologico verte principalmente su tool per lo streaming dati come Spark, Flink, Akka.

Ivo Guerra è un Senior Big Data Engineer presso NTT DATA innamorato delle streaming application, dei Big Data e della programmazione funzionale. Laureato in Informatica ha da sempre lavorato su tecnologie Big Data con particolare focus sullo streaming. Attualmente impegnato sullo sviluppo di pipeline streaming cloud based e architetture a microservizi, il parco tecnologico di riferimento è rappresentato da: Kafka, PubSub, DataFlow, Java e Kubernetes .

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