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针对职业高尔夫和网球比赛的 Predictive Cloud Computing 项目，第 2 部分: Web 应用程序设计

一些主要的高尔夫球比赛和网球比赛提供了实时和历史的体育信息，这些信息使得球迷沉溺于比赛中。每场比赛都提供了包括流媒体视频、游戏统计资料、得分、图像、比赛日程和文本在内的内容。本系列的第 1 部分介绍了 Predictive Cloud Computing (PCC) 如何预测比赛受欢迎程度，从而根据需要自动分配共享的计算资源。在本教程中，我们会简要介绍我们部署在一个高可用性 (HA) 环境中的 BigEngine 应用程序。我们将讨论使用 Maven 打包和构建项目，围绕 Quartz Job Scheduling 的架构决策，以及多个选定的 API。我们还将讨论如何构建 BigEngine 并部署在 IBM WebSphere Liberty 配置文件上。在整篇教程中，代码清单提供了我们的编程理念的实际示例。

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, 高级技术人员, IBM

针对职业高尔夫和网球比赛的 Predictive Cloud Computing 项目，第 2 部分: Web 应用程序设计 Aaron 的研究重点是认知云、高级分析、软件定义的环境，以及针对职业体育运动的大数据，这些职业体育运动包括美国名人赛、美国高尔夫协会、温布尔登网球公开赛、美国网球协会、法国网球公开赛和澳大利亚网球公开赛。从 2011 年至 2013 年，Aaron 一直担任一个 DeepQA (Jeopardy!) 项目的领导，他还是 IBM Research DeepQA 嵌入团队的原始成员。他发表了知识发现、数据挖掘、生物和医疗方面的一些论文。Aaron 还通过施普林格出版社出版了一本名为 “多媒体数据挖掘与分析” 的书籍，该书基于他自 2011 年起和其他人共同主持的 ACM 多媒体数据挖掘研讨会。Aaron 拥有乔治亚理工大学的学士学位，约翰霍普金斯大学颁发的计算机科学硕士学位，以及沃尔特迪斯尼研究所颁发的两本证书。Aaron 是一位 IBM Master Inventor、IBM Academy of Technology 成员、Corporate Service Corps 校友和 INFORMS Franz Edelman 奖的得主。

, 新技术支持和集成架构师, IBM

针对职业高尔夫和网球比赛的 Predictive Cloud Computing 项目，第 2 部分: Web 应用程序设计 Nik 拥有超过 20 年的 IT 业务经验，曾获得过许多头衔。作为一名技术解决方案架构师，Nik 为许多大型 Internet 网站开发了 Internet 基础架构解决方案。作为解决方案经理，他在参与周期内跨 IT 行业领导着许多领域内的一些解决方案设计师团队。他目前的职位允许他利用自己的商业头脑、逻辑和创造力来为 IBM 的新产品和服务开发产品。他的项目包括大数据、混合云和社交媒体。