event-sourcing

Eventy świetnie pozwalają rozdzielać duże systemy na mniejsze części i i przenosić między nimi dane. Każda usługa może wówczas je przetwarzać w oparciu o własną logikę biznesową. Problem w tym, że propagacja danych w systemie jest dość prosta, ale ich usunięcie już niekoniecznie...

O tym, w jaki sposób możemy rozwiązywać problem przetwarzania danych prywatnych rozmawiam dziś z Oskarem Dudyczem. I choć skupiamy się przede wszystkim na architekturach zdarzeniowych, to w zasadzie wszystkie omawiane techniki można bez problemu zastosować również w innych systemach.

W tym odcinku razem z Oskarem rozmawiamy m.in. o:

• prywatności niektórych danych,
• usuwaniu danych vs utracie możliwości ich dalszego przetwarzania,
• strategiach "zapominania" o danych prywatnych w architekturach eventowych,
• czym jest i jak działa crypto-shredding, tombstoning czy scavenging,
• GDPR i o tym, o czym zwykle mało pamięta się w projekcie...

Materiały dodatkowe:

• How to deal with privacy and GDPR in Event-Sourced systems, prezentacja Oskara na omawiany w odcinku temat z konferencji Devoxx Greece
• Scalable User Privacy: Crypto Shredding at Spotify, prezentacja Brama Leendersa na temat przetwarzania danych prywatnych w Spotify
• GDPR - General Data Protection Regulation, zestaw regulacji na temat prywatności i ochrony danych prywatnych
• Tombstoning i scavening w EventStoreDB, fragment dokumentacji na temat sposobów usuwania zdarzeń

Kerry and Rinat discuss Rinat's recent blog post that covers all the things that he thinks he did wrong with his open-source Lokad.CQRS framework. Kerry asks for clarification on some of the topics in the post, and tries to get Rinat to see the good things that came from his, "big mistake", of a framework. (33 minutes)

Subscribe via RSS | Subscribe for free in iTunes

Episode References:

• Lokad.CQRS Retrospective
• Lokad.CQRS Sample Project
• Feedback and Finding Us @beingtheworst on Twitter, on GitHub, and http://beingtheworst.com/