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O Apache Kafka parece estar em todo lugar atualmente. É possível até dizer que é como se estivéssemos cercados por todos os lados pelo Kafka, no centro de um grande ponto de convergência no qual os dados que fluem pelo Kafka são a atração gravitacional.

No lançamento do Vertica versão 9.3.1, foram anunciados uma série de novos recursos fantásticos, entre estes, a adição da capacidade de analisar mensagens Avro recebidas em um tópico Kafka compactado usando DeflateCodec (mais detalhes no link: Vertica NewFeatures 9.3.1). Na mais recente versão Vertica 10.0 foram acrescentados ainda mais novos recursos de integração (leia aqui: Vertica 10.0 Kafka Integration Guide).

No último Data Day Texas 2020 – https://datadaytexas.com/2020/sessions – realizado em janeiro, Paige Roberts – Vertica Open Source Relations Manager, apresentou a palestra Architecting Production IoT Analytics, e um dos principais pontos da palestra, foram as várias opções de arquitetura adotadas por clientes do Vertica que tinham a necessidade de analisar alto volume dados e muito rapidamente. O mais interessante é que no uso que estes clientes fizeram do Vertica foram encontrados muitos padrões de uso, independentes do caso de uso ou da indústria. Os padrões identificados eram sobre como lidar com altos volumes de dados de maneira rápida e eficiente para obter real valor de produção, reduzir o intervalo de tempo entre o recebimento de uma mensagem e a possibilidade de consultá-la, todos estes indicados pelos clientes como meta prioritária em seus projetos.

Quer adivinhar qual é a tecnologia escolhida de forma consistente, em praticamente todas as arquiteturas de IoT (Vertica internet-of-things-iot-analytics)? Sim foi o Apache Kafka.

Em todos os casos estudados, os clientes precisavam de uma forma ou canal extremamente rápido e escalável para lidar com altos volumes de dados e o VERTICA foi a tecnologia escolhida para atender a esta necessidade!

Quer conhecer mais sobre o Vertica Unified Analytics Warehouse? Consulte: https://www.vertica.com/

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