📌 Николай Матвиенко — Обработка озера данных на Node.js в serverless-архитектуре - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Николай Матвиенко — Обработка озера данных на Node.js в serverless-архитектуре в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Николай Матвиенко — Обработка озера данных на Node.js в serverless-архитектуре или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Николай Матвиенко — Обработка озера данных на Node.js в serverless-архитектуре в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Николай Матвиенко — Обработка озера данных на Node.js в serverless-архитектуре

Подробнее о конференции HolyJS: https://jrg.su/EM4wwV — — Serverless это не только про легковесный код. С этим подходом можно организовать и обработку огромных объемов данных, главное, правильно организовать архитектуру. Технические детали и реальные подходы в решении нетривиальных задач вы можете с таким не столкнуться, но это определенно интересный опыт. Мы рассмотрим процесс обработки озера данных с помощью облачных функций AWS Lambda на Node.js: от выбора применяемых архитектурных облачных паттернов до углубления в оптимизации лямбда-функций на Node.js. Выявим и используем сильные стороны Node.js для ускорения обработки данных. Исследуем увеличение пропускной способности с помощью масштабирования до 7000 экземпляров лямбда-функций и используемых сервисов (стримов, очередей и баз данных), тюнинга и оптимизаций лямбда-функций на Node.js и выбора оптимальных протоколов передачи данных. Рассмотрим особенности профилирования функций, логирования и мониторинга в облачной инфраструктуре для выхода в продакшн.

Comments