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Como construir pipelines de streaming para bancos de dados em nuvem

Como construir pipelines de streaming para bancos de dados em nuvem

Sobre o evento

Os pipelines de dados fazem grande parte do trabalho pesado nas organizações para integrar, transformar e preparar os dados para uso subsequente em sistemas downstream para casos de uso operacionais. Apesar de serem essenciais para o fluxo de valor dos dados, os pipelines de dados não evoluíram fundamentalmente nas últimas décadas. Esses pipelines legados estão impedindo as organizações de realmente obterem valor de seus dados, à medida que o streaming em tempo real se torna essencial.

Este webinar contará a história de um banco que usa um banco de dados Oracle para armazenar informações confidenciais de clientes e o RabbitMQ como corretor de mensagens para eventos de transação de cartão de crédito. Seu objetivo é realizar análises em tempo real de transações de cartão de crédito para sinalizar transações fraudulentas e enviar sinalizadores de atividades suspeitas para o MongoDB Atlas, seu moderno banco de dados nativo da nuvem que alimenta suas notificações móveis no aplicativo.

Para ilustrar este caso de uso, você verá uma demonstração de:

  • Conectores totalmente gerenciados do Confluent para Oracle CDC Source e RabbitMQ Source para transmitir os dados em tempo real
  • ksqlDB para mesclar as duas fontes de dados, gerando uma visão unificada dos clientes e de suas atividades de cartão de crédito e sinalizando transações fraudulentas
  • O conector de coletor MongoDB Atlas totalmente gerenciado para carregamento dos dados agregados e transformados no MongoDB Atlas

Você também aprenderá sobre os desafios dos pipelines de dados baseados em lote e os benefícios dos pipelines de streaming de dados para potencializar fluxos de dados modernos.

Aprenda a construir seus próprios pipelines de streaming de dados para enviar dados para vários sistemas downstream, incluindo MongoDB, a fim de potencializar casos de uso operacionais em tempo real. Registre-se hoje !

Quando: 27 de Novembro de 2023
Horário: 14:00 BRT
Idioma: Inglês


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