Artwork

A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

DoK Talks #91- Leveraging Druid Operator to manage Apache Druid on Kubernetes // Adheip Singh

55:50
 
Megosztás
 

Manage episode 303549049 series 2865115
A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack
https://dok.community/
ABSTRACT OF THE TALK
This talk will introduce Druid-Operator (https://github.com/druid-io/druid-operator) and how Kubernetes and Operator framework can be used to write an operator that enables provisioning, management, and scaling of a complex cluster of Apache Druid to 1000s of nodes.
This talk will cover why Kubernetes and the operator framework is a perfect fit for managing a complex stateful application. Learnings and pitfalls faced while writing the Druid-Operator and the special considerations to be taken into account when managing and scaling a stateful application.
BIO
Adheip Singh is a software engineer at Rill Data Inc. He is maintainer of druid-operator and kubectl-druid-plugin. Active contributor the operator ecosystem.
TALK TAKEAWAYS
1.This session will help anyone looking for running Apache Druid on Kubernetes
2.It will help understand how someone can write operators to simplify the management of complex applications
3.Special considerations to take into account when managing and scaling a stateful application.
4.How to scope an operator within multiple namespaces
5.Druid operator features and how it scales and manages the underlying statefulsets and deployments.

  continue reading

243 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 303549049 series 2865115
A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack
https://dok.community/
ABSTRACT OF THE TALK
This talk will introduce Druid-Operator (https://github.com/druid-io/druid-operator) and how Kubernetes and Operator framework can be used to write an operator that enables provisioning, management, and scaling of a complex cluster of Apache Druid to 1000s of nodes.
This talk will cover why Kubernetes and the operator framework is a perfect fit for managing a complex stateful application. Learnings and pitfalls faced while writing the Druid-Operator and the special considerations to be taken into account when managing and scaling a stateful application.
BIO
Adheip Singh is a software engineer at Rill Data Inc. He is maintainer of druid-operator and kubectl-druid-plugin. Active contributor the operator ecosystem.
TALK TAKEAWAYS
1.This session will help anyone looking for running Apache Druid on Kubernetes
2.It will help understand how someone can write operators to simplify the management of complex applications
3.Special considerations to take into account when managing and scaling a stateful application.
4.How to scope an operator within multiple namespaces
5.Druid operator features and how it scales and manages the underlying statefulsets and deployments.

  continue reading

243 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv