Compartimos nuestra experiencia migrando de 100+ VMs a un cluster de Docker Swarm, los componentes y prácticas que brindaron estabilidad, control y cuales son nuestro planes futuros basado en ese aprendizaje.
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Esa mañana tuve la oportunidad de conversar con Marcos Clavelino, conductor del programa “Vueltas en el Aire” de la Radio Universidad Nacional de La Plata donde conversamos sobre Big Data, Privacidad y el caso del supuesto leak de información de usuarios por parte de Facebook.
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El 01/10, los Amigos de la Universidad de Tel Aviv en Argentina realizaron el TECNO DAY 2017 donde tuve la oportunidad de presentar una charla introductoria sobre Inteligencia Artificial titulada: “Desmitificando Inteligencia Artificial: seremos maestros o esclavos de los algoritmos?”
La última semana tuve la oportunidad de contar la experiencia de Socialmetrix instalando y configurando clusters de Datastax Analytics en Azure. Datastax brinda una solución comercial en un bundle, conteniendo Cassandra, Spark y Solr integrados. Las charlas se dieron en Argentina Big Data Meetup. Hosted by Jampp y el Nardoz Meetup. Hosted by Medallia
Entrevista que nos hicieron desde La Nacion sobre redes sociales y la política.
El 11 de noviembre fue invitado a participar del programa Aldea Global de la rádio FM Tribunales 90.5 donde conversamos sobre el uso de redes sociales como herramienta para entender la opinión pública.
En esta oportunidad pude contar el trabajo que hacemos desde Socialmetrix para medir a los candidatos, entender el sentimiento del público y tópicos de conversación para ayudar los partidos a entender su público y sus deseos o quejas.
Durante el mes de Agosto, Juan Pampliega y yo recibimos la invitación para armar un taller de Big Data en el Espacio Fundación Telefonica como un complemento a la exposición “Big Bang Data”. Este post es un resumen del evento y las referencias de lectura para los que no tuvieran la oportunidad de participar.
Esta charla describe la experiencia de Socialmetrix con más de un año usando Apache Spark en producción, las razones que nos llevaron al cambio de Hadoop+Hive a Spark y los hechos que tomamos en cuenta para soportaron la toma de esta decisión.
Esta charla fue presentada el 30 de Abril en la Conferencia de Arquitectura IT (ArqConf 2015). En la misma presenté las características deseadas, los desafíos y una propuesta de arquitectura para Big Data Analytics que permite computación en real-time.
ABSTRACT: Apache Spark es un nuevo framework de procesamiento distribuido para big data, escrito en Scala con wrappers para Python y Java, que viene generando mucha atención de la comunidad por su potencia, simplicidad de uso y velocidad de procesamiento. Ya siendo llamado como el remplazo de Apache Hadoop.