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Plus de silos : intégrer des bases de données dans Apache Kafka®

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Companies new and old are all recognizing the importance of a low-latency, scalable, fault-tolerant data backbone, in the form of the Apache Kafka® streaming platform. With Apache Kafka, developers can integrate multiple sources and systems, which enables low latency analytics, event-driven architectures and the population of multiple downstream systems.

In this talk, we’ll look at one of the most common integration requirements – connecting databases to Apache Kafka. We’ll consider the concept that all data is a stream of events, including that residing within a database. We’ll look at why we’d want to stream data from a database, including driving applications in Apache Kafka from events upstream. We’ll discuss the different methods for connecting databases to Apache Kafka, and the pros and cons of each. Techniques including Change-Data-Capture (CDC) and Kafka Connect will be covered, as well as an exploration of the power of KSQL, streaming SQL for Apache Kafka, for performing transformations such as joins on the inbound data.

Watch now to learn:

  • Why databases are just a materialized view of a stream of events
  • The best ways to integrate databases with Apache Kafka
  • Anti-patterns to be aware of
  • The power of KSQL for transforming streams of data in Apache Kafka

Speakers

Robin Moffatt, Developer Advocate, Confluent

Robin is a Developer Advocate at Confluent, the company founded by the original creators of Apache Kafka, as well as an Oracle Groundbreaker Ambassador. His career has always involved data, from the old worlds of COBOL and DB2, through the worlds of Oracle and Hadoop, and into the current world with Kafka. His particular interests are analytics, systems architecture, performance testing and optimization. He blogs at http://cnfl.io/rmoff and http://rmoff.net/ and can be found tweeting grumpy geek thoughts as @rmoff. Outside of work he enjoys drinking good beer and eating fried breakfasts, although generally not at the same time.

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