Amsterdam JUG Meetup at Snowflake

Questo incontro di Jug Amsterdam sarà ospitato e sponsorizzato da Snowflake, nel loro ufficio a [Gustav Mahlerlaan 300-314, 1082 ME Amsterdam] (https://maps.app.goo.gl/ayfvmpswjfiatynm8).

Non esiste un parcheggio gratuito/in loco, ma ci sono alcune opzioni nelle vicinanze. È anche abbastanza vicino alla stazione Amsterdam Zuid.

Nota: sfortunatamente c'è un rinvio fino al prossimo incontro di Jug Amsterdam di [Soroosh Khodami] (https://www.linkedin.com/in/sorooshkhodami/) (nomadi in codice) e la sua presentazione "Siamo pronti per la prossima crisi della sicurezza informatica come log4shell?"

** Agenda **

*** 18: 00 ** porte aperte, cibo e benvenuti a Snowflake!
*** 18: 30 ** Talk 1: [Danica Fine] (https://www.linkedin.com/in/danica-fine/) (Snowflake) Presentazione ** “Un'introduzione impavida ad Apache iceberg” **
*** 19: 15 ** Break
*** 19: 30 ** Talk 2: [Pratik Patel] (https://www.linkedin.com/in/prpatel/) (Azul) Presentazione ** “Costruire un'applicazione AI del mondo reale sostenuta da Apache iceberg” **
*** 20: 15 ** Break
*** 20: 30 ** Talk 3: [Simone Romani] (https://www.linkedin.com/in/simone-rumani-671527bb/) (ing) presente ** "Più fiducia in codice con il test di mutazione" **
*** 21: 15 ** Networking
*** 21: 30 ** fine

*** Informazioni sui colloqui: ***

Talk 1: ** “Un'introduzione senza paura a Apache iceberg" ** di [Danica Fine] (https://www.linkedin.com/in/danica-fine/) (Snowflake)

Nuovo per Apache Iceberg o appena iniziando a testare le acque? È ora di fare il grande passo! In questa sessione amichevole per principianti, ti presenteremo le caratteristiche principali di questo formato di tabelle ad alte prestazioni e di ciò che ha da offrire al tuo team di dati mentre costruisci la tua moderna Lago di dati.

Inizieremo esplorando dove Iceberg si adatta al contesto di data warehouse, laghi di dati e altri formati di archiviazione dei dati. Da lì, verrai introdotto ad alcune delle caratteristiche chiave di Iceberg, come l'evoluzione dello schema, il partizionamento nascosto e le transazioni conformi all'acido. Successivamente, ci immergeremo sotto la superficie ed esploreremo gli strumenti open source, i motori a query e i cataloghi che compongono l'ecosistema iceberg. Non ci fermeremo qui, però! Insieme, ci immergeremo più a fondo per imparare il funzionamento interno di Iceberg quando interagisci e mantieni i tuoi dati nel tempo.

Entro la fine della sessione, avrai la fondazione di cui devi iniziare ad applicare Iceberg per risolvere le tue sfide dei dati. Quindi vieni e faremo insieme il tuffo polare!

Talk 2: ** "Costruire un'applicazione AI del mondo reale sostenuta da Apache iceberg" ** di [Pratik Patel] (https://www.linkedin.com/in/prpatel/) (Azul)

Costruiremo un'applicazione AI che consente agli utenti di eseguire query di dati ed estrarre approfondimenti da set di dati enormi utilizzando un linguaggio naturale. Esploreremo il potenziale di combinare Iceberg, Spark e LLMS.

Inizieremo con la comprensione della struttura e dell'architettura di un set di dati di grandi dimensioni. Quindi esamineremo le opzioni per interrogare il set di dati utilizzando Apache Spark.

Infine, useremo un LLM per interrogare il set di dati usando il linguaggio naturale.

Talk 3: ** "Più fiducia in codice con il test di mutazione" ** Di [Simone Romani] (https://www.linkedin.com/in/simone-ruman-671527bb/) (ing)

Uno dei modi migliori per valutare se il codice è resiliente contro i bug è di romperlo di proposito e vedere come reagisce. La reazione dovrebbe essere un fallimento nei test. Se non vi è alcuna reazione, significa che i test non sono abbastanza efficaci, il che significa che le loro affermazioni sono ampie e imprecise.

I test di mutazione vengono in soccorso per questa sfida specifica. Questa metodologia modifica il codice sorgente e quindi esegue i test unitari rispetto alla base di codice mutata. Il rapporto generato aiuta l'ingegnere a trovare dove sono i punti deboli nei test.

In questo discorso, tratteremo la teoria dietro questa metodologia, seguita da una demo dal vivo in cui il codice che potrebbe essere descritto come "testato al 100%" sarebbe ancora soggetto a bug e al modo in cui i suoi test correlati possono essere migliorati. Questo approccio offrirà agli ingegneri un modo per acquisire fiducia nel loro codice e soprattutto nei loro test. Con un elevato resistenza al test, il codice sorgente non sarà solo forte ma anche malleabile alle modifiche, con i guardrail sicuri dei test unitari che li proteggono dall'introduzione di bug.

Imparerai come scrivere test più efficienti e resilienti a causa dei test di mutazione che danno loro una prospettiva diversa sulla qualità del loro codice, rispetto ai normali test. I test di mutazione guideranno anche un migliore codice di produzione, seguendo il principio della progettazione guidata dai test.