Spark Summit East 2017 en Boston

A principios de año tuvo lugar en Boston la primera cumbre de Spark de 2017, correspondiente a la zona este de América. Esta cumbre llegó a reunir a más de 1.500 personas entre ingenieros, analistas, científicos y profesionales de negocios, los cuales pudieron disfrutar de las más de 100 sesiones que se expusieron. Pero para los que no hemos podido asistir a este evento vamos a explicar las líneas más interesantes que se vieron en estas conferencias.

Imagen del Spark Summit. Fuente: flickr

Imagen del Spark Summit. Fuente: flickr

Resumen del Spark Summit East 2017

Como ya hicieron en uno de nuestros post del blog explicando las novedades de Spark de cara al 2015, este año Matei Zaharia de Databricks hizo lo propio inaugurando estas conferencias hablando de lo que nos depara el Big Data y Apache Spark el presente 2017.

Su ponencia está disponible en el apartado Shedule junto con el resto de ponencias. Seguidamente se cita el resumen acerca de las tendencias de cara a 2017, donde se apunta hacía tres campos que vendrán integrados en Apache Spark 2.0 tal y como cita Matei Zaharia: “Databricks está haciendo para que Apache Spark interactúe mejor con el código nativo mediante las bibliotecas de aprendizaje profundo, soporte de hardware heterogéneo y simplifique los datos de producción en Streaming estructurado.”

Resumiendo así las nuevas tendencias en mejoras de hardware, mayor accesibilidad para los usuarios y mayor importancia a la producción de apps.

Otras de las ponencias nos desvelaron datos abrumadores tales como los mencionados en la ponencia “Production-Ready Structured Streaming”, los cuales revelaron que en las encuestas anuales de Spark se había recogido un incremento del 57% en casos de uso de producción en streaming, siendo una de las áreas de crecimiento más rápido de Spark.

Por último también cabe destacar la conferencia “Using Apache Spark for Intelligent Services” en la cual se habla del desarrollo de Einstein por Salesforce, el cual se trata de una capacidad de inteligencia artificial integrada en el núcleo de la plataforma Salesforce que ayuda a que el CRM más inteligente del mundo ofrezca capacidades avanzadas de IA a los equipos de ventas, servicios y marketing, ayudándoles así al descubrimiento de nuevas ideas, pronósticos de los resultados probables para poder tomar decisiones más inteligentes, recomendación de los próximos pasos y automatización de los flujos de trabajo para que los usuarios puedan centrarse en construir relaciones con cada cliente.

Para ello Salesforce emplea Apache Spark (batch, streaming, GraphX y ML) para alimentar la plataforma y los servicios de Einstein, construyendo servicios inteligentes usando datos de actividad, aprovechando Spark y Databricks para escalar datos de ciencia e ingeniería.

Crecimiento miembros Spark

Crecimiento miembros Spark

Como veis Apache Spark viene cargado con muchas novedades y tal y como se vio en el Spark Summit East cada vez son más los miembros que lo emplean, ¿Tu ya eres uno de ellos? ¡A qué esperas para formarte en Spark!