Com o surgimento do big data, muitos bancos de dados foram evoluindo para comportar a grande quantidade e variedade dos dados. Cada banco tem características distintas e com isso é melhor aproveitado em diferentes situações. Há ainda aplicações que em funcionalidades diferentes, seriam mais performáticas com bases de dados de diferentes tipos. Isso é o que chamamos de persistência poliglota, uma única aplicação conversando com diferentes bancos. Essa palestra busca esclarecer o que persistência poliglota significa, traz cases no assunto e apresenta ferramentas que fazem a abstração dos bancos atuando como interface única e permitindo a junção de dados vindos de bancos de dados distintos.

Os bancos NoSQL estão cada vez mais consolidados no mundo do desenvolvimento de software vários cases de grandes empresas e sucessos ao redor do mundo, por exemplo, as redes sociais. Porém, uma pergunta comum é: A sua empresa é possui o mesmo porte dessas grandes empresas? Qual tipo de banco utilizar? Como ficará a modelagem? Dentre outras dúvidas. O motivo dessa palestra será falará dos maiores erros iniciais na escolha desse tipo de banco de dados além de verificar se você realmente precisa desse tipo de banco ou apenas é um Hype Driven Development.

Banco de dados como serviço, escalabilidade por throughput, armazenamento multi-modelo (key-value, table family, document), múltiplos modelos de consistência (strong, bounded staleness, consistent-prefix, session, and eventual) e replicação global dos dados a apenas alguns cliques: este é o Cosmos DB.

Construído pensando em escalabilidade e distribuição, que se integra com APIs já existentes (MongoDB e Gremlin), permitindo manter aplicações já em produção completamente funcionais, com storage e entrega garantidos por SLA.

On this presentation we will discuss how a web developer could benefit from using noSQL over traditional SQL data within a Javascript environment.

With the growing adoption of node.js and community efforts to standardise javascript it is very easy, and even obvious, to go on with JSON data to build your app model and persistent data as well without any painful data transformation on each endpoint.

O banco de dados Apache Cassandra é famoso por seu desempenho, escalabilidade e alta disponibilidade, sendo um grande player no mundo de aplicações distribuídas, no entanto, traz consigo conceitos diferentes até certo ponto estranhos para a maioria dos desenvolvedores. Iremos discutir como o Cassandra encaixa-se no teorema CAP, como funciona replicação de dados, consistência eventual e uma técnica de modelagem para alto workload chamada Query Driven.

Cada milissegundo faz diferença ao realizarmos as mais variadas consultas, principalmente quando falamos de busca full-text, e é nessa etapa que o Elasticsearch com seu alto desempenho e velocidade de resposta se destaca. O palestra apresenta, além de muitos conceitos, seu uso na prática de Elasticsearch para o uso com qualquer tecnologia.

Realmente é mais difícil encontrar na Administração Pública o uso de novas tecnologias especialmente para processos de indexação de informações. A montagem de uma arquitetura complexa com clusterização e sincronismo de informações utilizando MongoDB e Elastic, tudo para aperfeiçoar e otimizar o processo de pesquisa e indexação de conteúdos de uma Empresa Pública de Comunicação. Entenda os problema, dificuldades e as soluções.

Recentemente temos visto sequestros de dados envolvendo o banco de dados MongoDB e nesta apresentação mostrarei como ativar a segurança no mongodb afim de evitar este problema. Mostraremos o que são roles de usuários e privilégios, bem como configurar uma replicação segura.

MongoDB Aggregation Framework is a powerful database feature that allows you to aggregate data and consolidate information from it. It's so powerful that you can forget ODMs (like Mongoose) and replace them entirely with an efficient aggregation pipeline and let MongoDB crunch the data in a fast and parallel fashion. In this talk we will deep dive into pipeline steps and operators and extract information from raw data.

Demonstrar caminhos e desafios encontrados para fazer uma migração para o MongoDB. Dicas do que e não fazer.

Hoje temos além da possibilidade de armazenar dados nos tradicionais e conhecidos bancos de dados relacionais, e temos também os novos e surpreendentes bancos de dados Não Relacionais, agrupamos na categoria NoSQL. A nova possibilidade abre diversas oportunidades para o desenvolvimento de aplicativos e APIs, mas traz o desafio da governança e da qualidade de dados. Como enfrentaremos estes dois desafios sem receitas de bolo, caras é inviáveis para muitas organizações?

Com o crescimento da demanda de aplicações de alto desempenho e das aplicações móveis, torna-se necessário buscar soluções que permitam obter boa performance e rápido tempo de resposta nos backends das aplicações. Uma boa solução é a utilização da base de dados noSQL Redis, que possui interessantes atrativos como tempo de resposta O(1) para a maioria das consultas e recursos interessantes para escalabilidade e suporte a dados georreferenciados. A presente apresentação tem por objetivo mostrar como o redis pode turbinar seu backend, reduzindo drasticamente o tempo de resposta de sua aplicação.