KARE Design ist eine große Möbelhauskette, die eine neue Datenplattform für das Controlling, Reporting und die Planung benötigte. Auf welche Herausforderungen KARE im Zuge des Projekts stieß und wie sich das Projekt m Laufe der letzten Jahre weiterentwickelte, erfährst du in diesem Video.
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Graph-Datenbanken sind auch in der Industrie eine große Hilfe, Daten miteinander zu verknüpfen und visuell attraktiv darzustellen. Im Video erklären wir dir, wie du Graph-Datenbanken in deinem Shopfloor erfolgreich implementierst.
Die beiden PMC Member Matt Casters und Bart Maertens beantworten in diesem Video Fragen zu Apache Hop. Unter anderem zu Sicherheitslücken der verwendeten Bibliotheken, MariaDB ColumnStore und der Migration von Pentaho nach Apache Hop.
Was machst du, wenn du Streamingdaten in einer Batchumgebung verarbeiten wollen? Dank eines neuen Kafka Steps können jetzt Kafka Topics im Batchverfahren ausgelesen werden. Wie das funktioniert, siehst du in diesem Video.
In diesem Video erhältst du einen Einblick, wie die publicplan GmbH Apache Hop als ETL-Tool für ihren BI-Stack einsetzt. Erfahre, welche Technologien das Unternehmen neben Hop noch verwendet und wie das Setup ausgebaut ist. Eine Demo zeigt dir das Ganze im Abschluss praktisch angewandt.
Die Apache Hop Community ist einer der wichtigsten Bestandteile und leistet einen entscheidenden Beitrag zum Erfolg der Apache Projekte. Bart Maertens erklärt, was die Community so einzigartig macht und beantwortet zudem im Abschluss noch Fragen zur Apache Hop Community.
Funktioniert Apache Hop in exotischen Umgebungen wie Containern, Schedulern, Spark und Co.? Matt zeigt dir im Video, wie du Hop auch in ausgefalleneren Umgebungen problemlos laufen lässt.
Mit Pentaho kitzeln Sie alles aus Ihren Daten heraus und gewinnen Informationen, die das Potenzial Ihres Unternehmens voll ausschöpfen.
Unsere Kundenstory zeigt Ihnen anhand 9 realer Anwendungsfälle, wie Penthao den Nutzwert der Daten bei Behörden und Unternehmen wie Bosch, der Bundespolizei oder Swissport maximiert hat.
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Edge Computing mit ThingsBoard
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Häufig werden IoT-Daten nah an Maschinen oder Messstationen erzeugt. Von da müssen sie einen langen Weg zur Cloud zurücklegen. Die Latenzzeiten steigen massiv an und Sie können Ihre Daten nicht in Echtzeit verarbeiten.
Edge Computing dagegen verwaltet Ihre Daten direkt am Entstehungsort. Edge Computing sammelt, aggregiert und filtert Ihre Sensoren- und Aktorendaten auf einem Edge Gerät, zum Beispiel einem Edge Computer. Dadurch verteilt sich die komplette Datenlast von der Cloud direkt auf mehre Instanzen und beschleunigt Ihre Datenverarbeitung um ein Vielfaches. Mit ThingsBoard Edge steigen Sie schnell und einfach in das Edge Computing ein. Damit stehen Ihnen neue Möglichkeiten einer raschen IoT-Datenverarbeitung zu Verfügung.
Unser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit „ThingsBoard Edge“ die Latenzzeiten bei der Datenübertragung rapide senken und Ihre Daten effektiver nutzen.
Edge Computing dagegen verwaltet Ihre Daten direkt am Entstehungsort. Edge Computing sammelt, aggregiert und filtert Ihre Sensoren- und Aktorendaten auf einem Edge Gerät, zum Beispiel einem Edge Computer. Dadurch verteilt sich die komplette Datenlast von der Cloud direkt auf mehre Instanzen und beschleunigt Ihre Datenverarbeitung um ein Vielfaches. Mit ThingsBoard Edge steigen Sie schnell und einfach in das Edge Computing ein. Damit stehen Ihnen neue Möglichkeiten einer raschen IoT-Datenverarbeitung zu Verfügung.
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