Как на собственных серверах настроить систему сбора и хранения данных с датчиков и снизить нагрузку на команду эксплуатации
Собрать данные с датчиков — это полбеды. Главная боль — заставить Kafka, PostgreSQL и ClickHouse стабильно работать в приватном облаке без выгорания команды на Day-2-операциях и ручном масштабировании stateful-сервисов.
На вебинаре покажем, как на Deckhouse Kubernetes Platform (DKP) и managed-сервисах упаковать IoT-сценарии и аналитический контур в единую платформу, чтобы снизить стоимость эксплуатации и уйти от DIY-подхода к data-инфраструктуре.
В программе:
Разберём схему event-driven-платформы и разделение операционного и аналитического контуров.
Покажем live-demo: ingest событий с датчиков, потоковая обработка и вывод в дашборды.
Проверим, как паттерны из умного дома масштабируются до промышленного IoT на DKP.
Разберём жизненный цикл data-сервисов (backup, scaling, observability) и то, сколько времени занимает их обслуживание.
Бонусы: промокод на все курсы Deckhouse Академии.
Будет полезно DevOps и SRE-инженерам, инфраструктурным и платформенным командам, enterprise-архитекторам и всем, кто строит IoT- и data-платформы в private cloud или on-prem.
Спикер — Дмитрий Гайворонский, менеджер по развитию направления Deckhouse Data Orchestration.
Регистрируйтесь и подключайтесь 10 июля в 12:00 (МСК).



