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Line 404: − + − + − + − + − + − How we self organized and collaborated using cloud apps.+ − How we used social media platforms to get our message out. − How we selfserved purchased our own infrastructure. − What we're trying to do related to Protein Folding and our recruitment message.
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|<b>Session 6B: DAaaS: Data Analytics as a Service using CNCF technologies</b> (Join session)
|<b>Séance 6B : DAaaS : Analyse des données en tant que service au moyen de technologies CNCF</b> (Joindre la séance)
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|October 7th 14h30 to 15h00
|Le 7 octobre, de 14 h 30 à 15 h
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|William Hearn, Zachary Seguin
|William Hearn, Zachary Seguin
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|Statistics Canada
|Statistique Canada
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|25 minutes, English
|25 minutes, anglais
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|In response to COVID-19, Statistics Canada quickly developed it's Data Analytics as a Service platform using Kubernetes, CNCF, Kubeflow and other cloud native technologies to quicky empower the department's data scientists in an isolated section of our public cloud infrastructure. Developed entirely in the open on GitHub, this talk focues on the technologies, the processes and the lessons learned in quickly responding to a challenge. The environment is fully automated using Terraform for Infrastructure as Code, and GitHub Actions for CI/CD. (https://github.com/StatCan/daaas)
|En réponse à la COVID-19, Statistique Canada a rapidement élaboré sa plateforme d’analyse de données en tant que service grâce à Kubernetes, à CNCF, à Kubeflow et à d’autres technologies infonuagiques afin d’habiliter les scientifiques des données du ministère dans une partie isolée de notre infrastructure infonuagique publique. Mise au point en toute transparence sur GitHub, cette discussion porte sur les technologies, les processus, et les leçons tirées quant au fait de régler rapidement une difficulté. L’environnement est entièrement automatisé au moyen de Terraform pour l’infrastructure en tant que code, et des actions de GitHub pour l’IC/DC. (https://github.com/StatCan/daaas)
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|<b>Session 7A: Learning from failure while innovating</b> (Join session)
|<b>Séance 7A : Apprendre des échecs tout en innovant</b> (Joindre la séance)
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|October 7th 15h00 to 15h30
|Le 7 octobre, de 15 h à 15 h 30
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|William Hearn, Zachary Seguin
|William Hearn, Zachary Seguin
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|Statistics Canada
|Statistique Canada
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|25 minutes, English
|25 minutes, anglais
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|Cloud technology is quicky advancing, and with it comes larger opportunities for failure whether human led, system led or both. This talk covers some of the different failures that the Cloud Native Platform team at Statistics Canada has encountered while building a platform based on Kubernetes, CNCF and other open source technologies and growing as a team. On the human front, we'll focus on how errors can easily happen and how we can learn from them to prevent them from occurring again. On the system front, we'll walk through how to identify the problem and working with the community to find a resolution.
|La technologie infonuagique évolue rapidement, et s’accompagne de possibilités plus importantes d’échouer, qu’elle soit menée par les humains, par un système, ou les deux. Cette discussion traite de certains des différents échecs que l’équipe de la [Plateforme infonuagique] de Statistique Canada a connu alors qu’elle concevait une plateforme basée sur Kubernetes, CNCF et d’autres technologies à source ouverte, et grandir en tant qu’équipe. Sur le plan humain, nous mettrons l’accent sur la façon dont les erreurs peuvent facilement survenir, et comment nous pouvons en tirer des leçons pour les empêcher de se reproduire. Sur le plan du système, nous discuterons de la façon de cerner le problème et de travailler avec la communauté pour trouver une solution.
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|<b>Session 7B: Advanced Analytics Workspace: Rapidly Deploying Data Science Capabilities in the Cloud</b> (Join session)
|<b>Séance 7B : Espace d’analyses avancées : Déployer rapidement des capacités de science des données dans le nuage</b> (Joindre la séance)
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|October 7th 15h00 to 15h30
|Le 7 octobre, de 15 h à 15 h 30
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|Brendan Gadd, Christian Ritter
|Brendan Gadd, Christian Ritter
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|Statistics Canada
|Statistique Canada
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|25 minutes, English
|25 minutes, anglais
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|We would like to share our story of how we rapidly deployed a modern and open analytics platform in the face of the COVID-19 pandemic. Using a combination of Azure platform-as-a-service and open-source technology, we were able to deliver core analysis and collaboration capabilities to our data scientists – accessible from home equipment – within fifteen business days.
|Nous souhaitons vous raconter comment nous avons rapidement déployé une plateforme d’analyse moderne et ouverte dans le contexte de la pandémie de COVID-19. Grâce à une combinaison de la plateforme en tant que service d’Azure et d’une technologie à source ouverte, nous avons pu renforcer la capacité fondamentale d’analyse et de collaboration, accessible à partir de l’équipement à domicile, pour nos scientifiques des données en 15 jours ouvrables.
Nous traiterons de sujets tels que :
* Partnership: Creating a multidisciplinary team across the organization to contribute directly to the platform.
*Le partenariat : Établir une équipe interdisciplinaire dans l’ensemble de l’organisation dans le but de contribuer directement à la plateforme.
* Azure Services: How we leveraged core cloud services to enable authentication for internal and external users across loosely coupled components.
*Les services Azure : Comment nous avons mis à profit les services en nuage pour activer l’authentification des utilisateurs internes et externes dans l’ensemble des composantes vaguement couplées.
* Process: Lightweight agile methodology, working in the open, and leveraging GitHub for repository management and CI/CD.
*Processus : méthodologie agile légère, travailler en toute transparence, et mettre à profit GitHub pour la gestion du dépôt et l’IC/DC.
* Tooling: Some of the open tools and services we set up that give scientists quick access to auto-scaling compute, storage, and specialized hardware (e.g. GPUs).
*Outil : Certains des outils et des services ouverts que nous avons mis sur pied et qui donnent aux scientifiques un accès rapide à des calculs automatiquement mises à l’échelle, à des services de stockage, et à des composantes spécialisées (p. ex., cartes graphiques).
* Example use case: Demonstrate an actual data science product created using our Advanced Analytics Workspace.
*Exemple d’un cas d’utilisation : Démontrer un produit réel de science des données créé au moyen de notre Espace d’analyse avancées.
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|<b>Session 8A: Fold The North - How the GC public servants mobilized. Grass roots style</b> (Join session)
|<b>Séance 8A : Incorporer le nord – Comment se sont mobilisés les fonctionnaires du GC – à partir de la base </b>(Joindre la séance)
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|October 7th 15h30 to 16h00
|Le 7 octobre, de 15 h 30 à 16 h
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|John Bain
|John Bain
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|Shared Services Canada
|Services partagés Canada
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|25 minutes, English
|25 minutes, anglais
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|How the group formed using cloud apps.
|Comment le groupe s’est formé au moyen d’applications infonuagiques.
Comment nous nous organisons et collaborons grâce à des applications infonuagiques. Comment nous utilisons les plateformes de médias sociaux pour faire passer nos messages. Comment nous avons nous-mêmes acheté notre propre infrastructure. Ce que nous essayons de faire relativement au repliement des protéines et à notre message de recrutement.
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