錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Derek Beauregard, Phil Berman, Michael Minella, Darrel Sharpe

大資料專題幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/iot-realized-the-connected-car

在本次會議中，我們將探討 Spring XD 在物聯網 (IoT) 環境中的強大功能。我們將研究一個使用 Spring XD 開發的解決方案，該方案使用開放標準從行駛中的汽車即時流式傳輸分析資料。會議將涵蓋即時資料（位置、速度、引擎診斷等）的採集、分析這些資料以提供高度準確的 MPG 和車輛續航里程預測，以及提供即時儀表板。參加本次會議後，您將瞭解 Spring XD 如何充當物聯網的“樂高®”。

瞭解更多關於 Spring XD 的資訊：http://projects.spring.io/spring-xd

瞭解更多關於 Spring Integration 的資訊：http://projects.spring.io/spring-integration

瞭解更多關於 Spring Batch 的資訊：http://projects.spring.io/spring-batch

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Peter Ledbrook

核心 Groovy 專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/groovy-forjavadeveloperss2gx2014

Java 是一種很好的通用程式語言，但這是否意味著它是所有工作的最佳工具呢？

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Colin Harrington

核心 Groovy 專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/groovybrowserautomation-2gx2014

GEB（發音為 'jeb'）是一個瀏覽器自動化解決方案。它融合了 WebDriver 的強大功能、jQuery 內容選擇的優雅性、Page Object 建模的健壯性以及 Groovy 語言的表現力。

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Matt Stine

雲計算開發專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/apps-data-cloud-what-does-it-all-mean

大資料。快速資料。NoSQL。NewSQL。在經歷了多年的“關係型資料庫寒冬”之後，我們見證了計算領域在過去十年中在資料儲存和處理方面取得了某種意義上的復興。現在我們正進入這一演進的下一階段：資料與雲的融合。這場革命很大程度上是基於為商品硬體上的橫向擴充套件而設計的資料架構。雲平臺，尤其是 Cloud Foundry 這樣的 PaaS 平臺，使我們能夠按需配置所需的虛擬硬體，消除了構建橫向擴充套件資料平臺的最後一公里開銷。將 PaaS 與微服務架構和多語言持久化相結合，使開發者能夠設計系統，利用專門為特定寫入、處理和查詢模式設計的儲存。利用 Lambda 架構，將即時分析平臺與 Hadoop 等橫向擴充套件批處理系統結合，使我們能夠始終查詢所有資料。在本次演講中，我們將探討與 Cloud Foundry 結合的各種 Spring 專案，這些專案使我們能夠獨特地利用這種融合：Spring Boot：微服務開發的意見化框架；Spring Data：SQL、NoSQL、NewSQL 和 Hadoop 的資料訪問層；Reactor：JVM 上響應式快速資料應用的基礎；Spring XD：資料採集、即時分析、批處理和資料匯出的平臺。我們將把所有這些專案結合起來，在 Cloud Foundry 和 Hadoop 上執行一套應用，從而完成應用/資料/雲的迴圈。

瞭解更多關於 Cloud Foundry 的資訊：http://www.cloudfoundry.org

瞭解更多關於 Spring XD 的資訊：http://projects.spring.io/spring-xd

瞭解更多關於 Spring Data 的資訊：http://projects.spring.io/spring-data

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Peter Harrington

大資料專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/spring-one2gx-2014peterharrington

您的組織是否收集資料？大量資料？您的組織是否利用了所有收集到的資料？在本次會議中，您將瞭解機器學習的作用，以及使用機器學習的應用的構建模組。本次會議將向您展示如何從收集到的資料生成對客戶的預測。您將學習如何在構建預測程式碼的同時，從資料中獲取有價值的見解。

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Michael Minella

大資料專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/building-a-recommendation-engine-with-spring-and-hadoop

世界上的亞馬遜和谷歌等公司多年來一直將博士關在幕後房間裡，建立演算法來讓你點選東西並隨後購買商品。這些聰明人一直在研究的一件大事就是推薦引擎。如今，推薦引擎不再是隻有亞馬遜等公司才能擁有的東西。在一個小時內，利用少量開源工具，我們將基於我們可能花費最多時間的網站……StackOverflow 的資料構建一個推薦引擎。我們將使用 Spring XD 和 Spring Batch 來編排 Hadoop 處理的整個生命週期（採集、處理、匯出），並使用 Apache Mahout 為我們提供推薦處理。本次演講需要對 Hadoop 概念（什麼是 Map/Reduce）和 Spring（基本的 D/I 配置）有基本瞭解。

瞭解更多關於 Spring Batch 的資訊：http://projects.spring.io/spring-batch

錄製於 SpringOne2GX 2014。

講師：Stuart Williams

大資料專題

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/williams-1m-events

應用設計者通常必須選擇在何處權衡靈活性和特異性（以及通常的效能）；知道何時何地這樣做是一門藝術，需要經驗。本次演講將分享十多年的經驗，講述如何做出這些決策以及使用最新版本的 Spring 專案（Integration, Data, Boot, MVC/REST 和 XD）開發 Pivotal 成功的即時智慧 (RTI) 產品所獲得的經驗。對 RTI 架構的講解將為解釋 Spring 如何以每秒數百（甚至數百萬）事件/操作的速度執行，以及您現在可以在自己的 Spring 應用中使用的技術來最小化資源利用和提升效能提供基礎。

講師：Josh Long

Spring Cloud 1.0 來了！它提供了一種強大的方式來建立和使用微服務。隨著您引入新服務，您會遇到整合問題：服務可能不穩定，它們可能消失，並且——由於它們通常透過 HTTP 暴露——它們比程序內方法呼叫需要更多的工作。在本次網路研討會中，我們將重點關注 Spring Cloud 如何整合服務註冊（例如：Eureka、Consul 或 Zookeeper）、宣告式 REST 客戶端（使用 Netflix 的 Feign）、響應式程式設計以及使用 Hystrix 的熔斷模式，以支援輕鬆、健壯的服務間呼叫。這是關於如何連線和使用微服務的深入探討，也是在我介紹如何使用 Spring Cloud 構建微服務之後的自然下一步。

2015 年 4 月 21 日星期二 GMT 下午 2:00（倫敦時間 GMT）註冊

2015 年 4 月 21 日星期二 PDT 上午 10:00（舊金山時間 GMT-07:00）註冊

 

講師：Marius Bogoevici & Mark Pollack

近年來，資料量的急劇增加以及對低延遲的更大需求，導致業務需求和應用開發方法發生了根本性轉變。為了響應這些需求，RxJava 等框架和 Kafka 等高吞吐量訊息傳遞系統已成為關鍵構建模組。然而，整合技術從來都不容易，而 Spring XD 提供了一個解決方案。透過其開發模型和執行時，Spring XD 可以輕鬆開發高度可擴充套件的資料管道，讓您專注於編寫和測試業務邏輯，而不是整合和擴充套件大資料堆疊。在本次網路研討會中，我們將演示如何使用 Spring XD 作為平臺，利用 RxJava 和 Kafka 構建高度可擴充套件的資料管道，來看看這有多簡單。

2015 年 4 月 28 日星期二 GMT 下午 2:00（倫敦時間 GMT）註冊

2015 年 4 月 28 日星期二 PDT 上午 10:00（舊金山時間 GMT-07:00）註冊