录制于 SpringOne2GX 2014。

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

大数据专题幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/iot-realized-the-connected-car

在本次会议中，我们将探讨 Spring XD 在物联网 (IoT) 环境中的强大功能。我们将研究一个使用 Spring XD 开发的解决方案，该方案使用开放标准从行驶中的汽车实时流式传输分析数据。会议将涵盖实时数据（位置、速度、引擎诊断等）的采集、分析这些数据以提供高度准确的 MPG 和车辆续航里程预测，以及提供实时仪表板。参加本次会议后，您将了解 Spring XD 如何充当物联网的“乐高®”。

了解更多关于 Spring XD 的信息：http://projects.spring.io/spring-xd

了解更多关于 Spring Integration 的信息：http://projects.spring.io/spring-integration

了解更多关于 Spring Batch 的信息：http://projects.spring.io/spring-batch

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Peter Ledbrook

核心 Groovy 专题

幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/groovy-forjavadeveloperss2gx2014

Java 是一种很好的通用编程语言，但这是否意味着它是所有工作的最佳工具呢？

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Colin Harrington

核心 Groovy 专题

幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/groovybrowserautomation-2gx2014

GEB（发音为 'jeb'）是一个浏览器自动化解决方案。它融合了 WebDriver 的强大功能、jQuery 内容选择的优雅性、Page Object 建模的健壮性以及 Groovy 语言的表现力。

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Matt Stine

云计算开发专题

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

大数据。快速数据。NoSQL。NewSQL。在经历了多年的“关系型数据库寒冬”之后，我们见证了计算领域在过去十年中在数据存储和处理方面取得了某种意义上的复兴。现在我们正进入这一演进的下一阶段：数据与云的融合。这场革命很大程度上是基于为商品硬件上的横向扩展而设计的数据架构。云平台，尤其是 Cloud Foundry 这样的 PaaS 平台，使我们能够按需配置所需的虚拟硬件，消除了构建横向扩展数据平台的最后一公里开销。将 PaaS 与微服务架构和多语言持久化相结合，使开发者能够设计系统，利用专门为特定写入、处理和查询模式设计的存储。利用 Lambda 架构，将实时分析平台与 Hadoop 等横向扩展批处理系统结合，使我们能够始终查询所有数据。在本次演讲中，我们将探讨与 Cloud Foundry 结合的各种 Spring 项目，这些项目使我们能够独特地利用这种融合：Spring Boot：微服务开发的意见化框架；Spring Data：SQL、NoSQL、NewSQL 和 Hadoop 的数据访问层；Reactor：JVM 上响应式快速数据应用的基础；Spring XD：数据采集、实时分析、批处理和数据导出的平台。我们将把所有这些项目结合起来，在 Cloud Foundry 和 Hadoop 上运行一套应用，从而完成应用/数据/云的循环。

了解更多关于 Cloud Foundry 的信息：http://www.cloudfoundry.org

了解更多关于 Spring XD 的信息：http://projects.spring.io/spring-xd

了解更多关于 Spring Data 的信息：http://projects.spring.io/spring-data

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Peter Harrington

大数据专题

幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/spring-one2gx-2014peterharrington

您的组织是否收集数据？大量数据？您的组织是否利用了所有收集到的数据？在本次会议中，您将了解机器学习的作用，以及使用机器学习的应用的构建模块。本次会议将向您展示如何从收集到的数据生成对客户的预测。您将学习如何在构建预测代码的同时，从数据中获取有价值的见解。

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Michael Minella

大数据专题

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

世界上的亚马逊和谷歌等公司多年来一直将博士关在幕后房间里，创建算法来让你点击东西并随后购买商品。这些聪明人一直在研究的一件大事就是推荐引擎。如今，推荐引擎不再是只有亚马逊等公司才能拥有的东西。在一个小时内，利用少量开源工具，我们将基于我们可能花费最多时间的网站……StackOverflow 的数据构建一个推荐引擎。我们将使用 Spring XD 和 Spring Batch 来编排 Hadoop 处理的整个生命周期（采集、处理、导出），并使用 Apache Mahout 为我们提供推荐处理。本次演讲需要对 Hadoop 概念（什么是 Map/Reduce）和 Spring（基本的 D/I 配置）有基本了解。

了解更多关于 Spring Batch 的信息：http://projects.spring.io/spring-batch

录制于 SpringOne2GX 2014。

讲师：Stuart Williams

大数据专题

幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/williams-1m-events

应用设计者通常必须选择在何处权衡灵活性和特异性（以及通常的性能）；知道何时何地这样做是一门艺术，需要经验。本次演讲将分享十多年的经验，讲述如何做出这些决策以及使用最新版本的 Spring 项目（Integration, Data, Boot, MVC/REST 和 XD）开发 Pivotal 成功的实时智能 (RTI) 产品所获得的经验。对 RTI 架构的讲解将为解释 Spring 如何以每秒数百（甚至数百万）事件/操作的速度运行，以及您现在可以在自己的 Spring 应用中使用的技术来最小化资源利用和提升性能提供基础。

讲师：Josh Long

Spring Cloud 1.0 来了！它提供了一种强大的方式来创建和使用微服务。随着您引入新服务，您会遇到集成问题：服务可能不稳定，它们可能消失，并且——由于它们通常通过 HTTP 暴露——它们比进程内方法调用需要更多的工作。在本次网络研讨会中，我们将重点关注 Spring Cloud 如何集成服务注册（例如：Eureka、Consul 或 Zookeeper）、声明式 REST 客户端（使用 Netflix 的 Feign）、响应式编程以及使用 Hystrix 的熔断模式，以支持轻松、健壮的服务间调用。这是关于如何连接和使用微服务的深入探讨，也是在我介绍如何使用 Spring Cloud 构建微服务之后的自然下一步。

2015 年 4 月 21 日星期二 GMT 下午 2:00（伦敦时间 GMT）注册

2015 年 4 月 21 日星期二 PDT 上午 10:00（旧金山时间 GMT-07:00）注册

 

讲师：Marius Bogoevici & Mark Pollack

近年来，数据量的急剧增加以及对低延迟的更大需求，导致业务需求和应用开发方法发生了根本性转变。为了响应这些需求，RxJava 等框架和 Kafka 等高吞吐量消息传递系统已成为关键构建模块。然而，集成技术从来都不容易，而 Spring XD 提供了一个解决方案。通过其开发模型和运行时，Spring XD 可以轻松开发高度可扩展的数据管道，让您专注于编写和测试业务逻辑，而不是集成和扩展大数据堆栈。在本次网络研讨会中，我们将演示如何使用 Spring XD 作为平台，利用 RxJava 和 Kafka 构建高度可扩展的数据管道，来看看这有多简单。

2015 年 4 月 28 日星期二 GMT 下午 2:00（伦敦时间 GMT）注册

2015 年 4 月 28 日星期二 PDT 上午 10:00（旧金山时间 GMT-07:00）注册