AWS Kinesis per lo Streaming e l'Analisi dei Dati in Tempo Reale

Nel mondo digitale frenetico di oggi, le aziende fanno affidamento su approfondimenti istantanei per prendere decisioni critiche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e i flussi di lavoro pratici dell'architettura dei dati in streaming, aiutandoti a passare dall'elaborazione batch tradizionale all'analisi in tempo reale. Inizierai padroneggiando i concetti fondamentali dello streaming, comprendendo come i dati fluiscono dalle origini alle destinazioni con una latenza minima. Quindi, esplorerai i componenti chiave della suite Kinesis, imparando come ingerire enormi volumi di dati, trasformare i record al volo ed eseguire query analitiche utilizzando SQL standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali dei dati in streaming, degli shard, delle chiavi di partizione e delle architetture di elaborazione in tempo reale - Configurare Kinesis Data Streams per ingerire dati ad alto throughput da vari produttori - Impostare Kinesis Data Firehose per trasmettere dati direttamente in data lake e data warehouse - Scrivere query SQL per analizzare flussi di dati live in tempo reale utilizzando Managed Service for Apache Flink - Applicare le migliori pratiche di sicurezza per proteggere i dati in streaming sia in transito che a riposo - Integrare componenti serverless moderni come AWS Lambda per elaborare dinamicamente i record di flusso Questo corso inizia con la terminologia essenziale e la configurazione di base prima di passare alle configurazioni passo passo e ai modelli architetturali. Attraverso spiegazioni scritte chiare, scenari pratici e snippet di codice strutturati, costruirai una solida base nell'ingegneria dei dati in tempo reale. Questo corso è progettato per principianti, analisti di dati e aspiranti ingegneri cloud che desiderano apprendere lo streaming in tempo reale da zero. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con lo streaming di dati o AWS Kinesis. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare la potenza dell'analisi dei dati cloud in tempo reale.