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Johannes Untersteins Session von der JAX 2017

Container 2.0: Big Data, Fast Data & Persistent Data optimal nutzen

Redaktion JAXenter

Anwendungslandschaften werden seit einigen Jahren zunehmend in Container verpackt, um Anwendungen gegeneinander zu isolieren und sie leicht verschiffen zu können. Frameworks für Big Data und Fast Data laufen allerdings oft in separaten Clustern, da sie nicht ohne weiteres Zutun gut in Containern skalieren. Die Folge: Cluster werden nicht optimal ausgenutzt und Skalierungseffekte können nicht genutzt werden. In seiner Session von der JAX 2017 verdeutlicht Johannes Unterstein, Distributed Applications Engineer bei Mesosphere, die aktuelle Problemstellung und zeigt, wie man mit DC/OS und Apache Mesos die Probleme richtig adressiert.

Florian Leibert (Mesosphere, CEO) beschreibt das Phänomen, Cluster für Big Data und Fast Data nicht optimal zu nutzen, als Container 2.0. Nach einer kurzen Betrachtung des aktuellen Status Quo, zeigt Johannes Unterstein, wie man die Schwierigkeiten der modernen Container-Technologie lösen kann, um übergreifende Skalierungseffekte zu erreichen.

Container: check! Aber wohin mit Persistent Data, Big Data oder Fast Data? from JAX TV on Vimeo.

Johannes Unterstein organisiert die Java User Group in Kassel, lehrt an der DHBW Stuttgart und arbeitet als Distributed Applications Engineer bei Mesosphere. Er arbeitet an Marathon, dem Containerorchestrierungsframework von DC/OS, um Twitter-Like Scaling für jedermann zu ermöglichen. Trotz der großen Faszination von Containern und deren Orchestrierung kann er es sich nicht verkneifen, oft über Elasticsearch und Neo4j zu sprechen.
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