講師：Scott Deeg

幻燈片：http://www.slideshare.net/sdeeg/spring-polymer-webinar-46514389

Polymer 是 Google 最新的 Web 框架。它完全圍繞新興的 Web Components 標準設計，其崇高的目標是讓基於這些底層原語構建應用程式變得容易。Polymer 隨附了一套新的 Elements（按鈕、對話方塊等），這些 Elements 基於“Material Design”的思想。這些技術共同使構建響應式、元件化的“單頁”Web 應用程式變得容易，這些應用程式可以在 PC 或移動裝置的瀏覽器上執行。但後端呢？我們如何才能確保這些應用程式的安全？在本次演講中，Scott Deeg 將帶您初步瞭解 Polymer 及其相關技術，然後介紹構建一個功能齊全的雲端應用程式，該應用程式擁有一個基於 Spring REST、Spring Cloud 和 Spring Security 的安全 RESTful 後端，並使用 Thymeleaf 進行後端渲染作業。最後，他將展示一個他目前正在構建的工具中應用的原理。本次演講將主要以程式碼 walkthrough 和演示為主，並假設您熟悉 Java/Spring 和 JavaScript。

瞭解 Spring Security，請訪問：http://projects.spring.io/spring-security

瞭解 Spring Cloud，請訪問：http://projects.spring.io/spring-cloud

主講人：Julien Dubois

幻燈片：http://www.slideshare.net/julien.dubois/jhipster-for-spring-boot-webinar

JHipster 致力於使用一套廣泛的 Spring 技術（Spring Boot、Spring Security、Spring Data、Spring MVC（提供 Websocket、REST 和 MVC 框架等））、Angular.js 前端以及一套預配置的開發工具（如 Yeoman、Maven、Gradle、Grunt、Gulp.js 和 Bower）來生成高質量的 Java 後端應用程式。JHipster 建立了一個完全配置好的 Spring Boot 應用程式，並提供了一組預定義的螢幕，用於使用者管理、監控和日誌記錄。生成的 Spring Boot 應用程式經過專門定製，可為 Angular.js 提供更流暢的體驗。加入 Julien 進行一次快速的現場編碼會話，構建一個簡單的應用程式，並將其部署到 Cloud Foundry。

在 http://projects.spring.io/spring-boot 瞭解 Spring Boot

錄製於 SpringOne2GX 2014。記憶體中的大資料

演講者：John Davies, C24

大資料軌跡

幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/spring-one2gx-2014-john-davies-41130273

好的，大家都對大資料感興趣，但通常他們討論的是持久化、磁碟儲存，或者最近的固態硬碟，那記憶體呢？我們可以簡單地增加幾TB的記憶體，但即使每GB 100美元，那也會花費巨資。如果我們能將資料大小減少 50 倍，並將記憶體成本有效地降至接近磁碟儲存的成本呢？保留 Spring Integration、Spring Batch、GemFire 記憶體快取、RabbitMQ 訊息傳遞，但將資料減少到二進位制，是的，是位元和位元組而不是物件。減少垃圾，減少網路開銷，使用相同的 API，但在記憶體中實現大資料。John 將展示一個 Spring 工作流，該工作流消耗 7.4kB 的 XML 訊息，將其繫結到 25kB 的 Java 物件，但每個物件僅儲存 450 位元組，在筆記型電腦上記憶體中可容納 1000 萬個衍生品合同。

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

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

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

錄製於 SpringOne2GX 2014。

演講者：Derek Beauregard、Phil Berman、Michael Minella、Darrel Sharpe

大資料軌道幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/iot-realized-the-connected-car

在本場會議中，我們將探討 Spring XD 在物聯網（IoT）環境中的強大功能。我們將介紹一個使用 Spring XD 構建的解決方案，該解決方案利用開放標準從移動汽車中流式傳輸即時分析。資料即時攝入（位置、速度、引擎診斷等）、對其進行分析以提供高精度的 MPG 和車輛續航里程預測，以及提供即時儀表板，這些都將涵蓋在內。透過本場會議，您將瞭解 Spring XD 如何充當物聯網的“樂高積木®”。

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

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

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

錄製於 SpringOne2GX 2014。

演講者：Peter Ledbrook

核心 Groovy 軌道

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

Java 是一種通用的程式語言，但這是否意味著它是所有工作的最佳工具？

錄製於 SpringOne2GX 2014。

演講者：Colin Harrington

核心 Groovy 軌道

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

GEB（發音為“jeb”）是一種瀏覽器自動化解決方案。它集 WebDriver 的強大功能、jQuery 內容選擇的優雅、Page Object 模型的穩健以及 Groovy 語言的表達力於一體。

錄製於 SpringOne2GX 2014。

演講者：Matt Stine

開發雲平臺軌道

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“關係資料庫寒冬”之後，我們在過去十年的計算中經歷了資料儲存和處理的復興。我們現在正進入這一演進的下一階段：資料與雲的融合。這場革命的很大一部分是藉助專為商品硬體上的水平擴充套件而設計的資料結構而實現的。雲平臺，特別是像 Cloud Foundry 這樣的 PaaS 平臺，允許我們在需要時按需配置必要的虛擬硬體，從而消除了組裝擴充套件資料平臺的最後一英里的開銷。將 PaaS 與微服務架構和多語言持久化相結合，使開發人員能夠設計利用專為特定寫入、處理和查詢模式設計的儲存系統。利用 Lambda 架構，將即時分析平臺與 Hadoop 等擴充套件批處理系統相結合，使我們能夠始終能夠對所有資料提出問題。在本次演講中，我們將探討各種 Spring 專案，這些專案與 Cloud Foundry 結合，使我們能夠獨特地利用這種融合：Spring Boot：用於微服務開發的約定框架 Spring Data：SQL、NoSQL、NewSQL 和 Hadoop 的訪問層 Reactor：JVM 上響應式快速資料應用程式的基礎 Spring XD：資料攝取、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整合到一個在 Cloud Foundry 和 Hadoop 上執行的應用程式套件中，從而閉合 Apps/Data/Cloud 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：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。

演講者：Peter Harrington

大資料軌跡

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？您的組織是否充分利用了收集到的所有資料？在本場會議中，您將瞭解機器學習的作用，以及使用機器學習的應用程式的構建模組。本場會議將向您展示如何利用您收集的資料為客戶建立預測。您將瞭解在構建預測程式碼的同時，可以從資料中獲得哪些有價值的洞察。

錄製於 SpringOne2GX 2014。

演講者：Michael Minella

大資料軌跡

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

Amazon 和 Google 之類的公司多年來一直僱傭博士在後臺建立演算法，以吸引您點選併購買商品。這些聰明人一直在努力的一個重要專案是推薦引擎。如今，推薦引擎不再是隻有像 Amazon 這樣的公司才能擁有的東西。在一個小時內，藉助一些開源工具，我們將構建一個基於我們可能花費時間最多的網站——StackOverflow——的資料的推薦引擎。我們將使用 Spring XD 和 Spring Batch 來協調 Hadoop 處理的整個生命週期（攝取、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 D/I 配置）有一定的基本瞭解。

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