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Time series data is everywhere -- connected IoT devices, application monitoring & observability platforms, and more. What makes time series datastreams challenging is that they often have orders of magnitude more data than other workloads, with millions of time series datapoints being quite common. Given its ability to ingest high volumes of data, Kafka is a natural part of any data architecture handling large volumes of time series telemetry, specifically as an intermediate buffer before that data is persisted in InfluxDB for processing, analysis, and use in other applications. In this session, we will show you how you can stream time series data to your IoT application using Kafka queues and InfluxDB, drawing upon deployments done at Hulu and Wayfair that allow both to ingest 1 million metrics per second. Once this session is complete, you’ll be able to connect a Kafka queue to an InfluxDB instance as the beginning of your own time series data pipeline.
Time series data is everywhere -- connected IoT devices, application monitoring & observability platforms, and more. What makes time series datastreams challenging is that they often have orders of magnitude more data than other workloads, with millions of time series datapoints being quite common. Given its ability to ingest high volumes of data, Kafka is a natural part of any data architecture handling large volumes of time series telemetry, specifically as an intermediate buffer before that data is persisted in InfluxDB for processing, analysis, and use in other applications. In this session, we will show you how you can stream time series data to your IoT application using Kafka queues and InfluxDB, drawing upon deployments done at Hulu and Wayfair that allow both to ingest 1 million metrics per second. Once this session is complete, you’ll be able to connect a Kafka queue to an InfluxDB instance as the beginning of your own time series data pipeline.
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