41 Min.

#077 | Was ist Real-Time Stream Processing und wie kann es Ihrem Geschäft helfen? PaaS (Platform-as-a-Service) auf Python-Basis mit Quix IoT Use Case Podcast

    • Technologie

SOFTWARE | STREAMING | PLATFORM AS A SERVICE |
www.iotusecase.com

Die Nutzung von Event-Streaming boomt, aber die Arbeit mit Live-Daten ist oft schwierig. Das Ziel unseres heutigen Podcastgastes Quix ist es, Data-Scientists und Maschinenbauingenieuren zu helfen, Live-Daten schneller in ihren Anwendungen zu nutzen. Auf der PaaS (Platform-as-a-Service) kann der gesamte Workflow gemanaged werden - und das auf Basis von Python!


Folge 77 auf einen Blick (und Klick):


[10:55] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus[23:48] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien[35:18] Ergebnisse, Geschäftsmodelle und Best Practices – So wird der Erfolg gemessenZusammenfassung der Podcastfolge

Was ist Event-Streaming und wie können Unternehmen davon profitieren? Wie hilft es Entwicklern wie Data Engineers der IT Operations oder Mechanical Engineers? Welche Rolle spielt Kafka*? Und was hat Kubernetes, das von Google entwickelte Open-Source-System zur Verwaltung von Container–Anwendungen, damit zu tun? 

Zu Gast in dieser Folge des IoT Use Case Podcast ist Clara Hennecke (Streaming Advocate, Quix), die genau diese Fragen beantwortet. Quix hilft Kunden aus unterschiedlichsten Industriebranchen mit einem Tool, das Entwicklern die Möglichkeit gibt, auch ohne IoT-Vorkenntnisse Echtzeit-Daten aus unterschiedlichster Infrastruktur zu laden, Daten zu transformieren und dabei, Daten in unterschiedlichsten Systemen bereitzustellen. Die Quix-Lösung setzt auf Python und bietet nicht nur die Technologie selbst an, sondern lässt gesamte Workflows von selbst managen. 

In drei Use Cases tauchen wir in dieser Folge genauer ein:

1. Intelligentes Stethoskop von eMan aus dem Bereich der Medizin
2. Mobility IoT im Rennsport
3. Komponentengeschäft eines britischen Unternehmens für CNC-Fräsmaschinen

--------
Clara Hennecke (https://www.linkedin.com/in/clara-hennecke-644311180/)
Ing. Madeleine Mickeleit (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
IoT Use Case auf LinkedIn (https://de.linkedin.com/company/iotusecase)
*Mehr zu Kafka? (https://iotusecase.com/podcast/warum-apache-kafka-und-fuer-welche-iiot-use-cases-confluent-cloud-kafka-und-eventstreaming-einfach-erklaert/)

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Die Nutzung von Event-Streaming boomt, aber die Arbeit mit Live-Daten ist oft schwierig. Das Ziel unseres heutigen Podcastgastes Quix ist es, Data-Scientists und Maschinenbauingenieuren zu helfen, Live-Daten schneller in ihren Anwendungen zu nutzen. Auf der PaaS (Platform-as-a-Service) kann der gesamte Workflow gemanaged werden - und das auf Basis von Python!


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Was ist Event-Streaming und wie können Unternehmen davon profitieren? Wie hilft es Entwicklern wie Data Engineers der IT Operations oder Mechanical Engineers? Welche Rolle spielt Kafka*? Und was hat Kubernetes, das von Google entwickelte Open-Source-System zur Verwaltung von Container–Anwendungen, damit zu tun? 

Zu Gast in dieser Folge des IoT Use Case Podcast ist Clara Hennecke (Streaming Advocate, Quix), die genau diese Fragen beantwortet. Quix hilft Kunden aus unterschiedlichsten Industriebranchen mit einem Tool, das Entwicklern die Möglichkeit gibt, auch ohne IoT-Vorkenntnisse Echtzeit-Daten aus unterschiedlichster Infrastruktur zu laden, Daten zu transformieren und dabei, Daten in unterschiedlichsten Systemen bereitzustellen. Die Quix-Lösung setzt auf Python und bietet nicht nur die Technologie selbst an, sondern lässt gesamte Workflows von selbst managen. 

In drei Use Cases tauchen wir in dieser Folge genauer ein:

1. Intelligentes Stethoskop von eMan aus dem Bereich der Medizin
2. Mobility IoT im Rennsport
3. Komponentengeschäft eines britischen Unternehmens für CNC-Fräsmaschinen

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