Traitement de données sans serveur avec Dataflow

Le traitement de jeux de données massifs nécessite souvent la gestion d'une infrastructure de cluster complexe, ce qui détourne de l'écriture de la logique de données réelle. Ce cours textuel vous initie au traitement de données sans serveur, vous permettant d'exécuter des pipelines évolutifs sans effort. Vous passerez de la compréhension des concepts de base des données à la conception et au déploiement de vos propres pipelines auto-évolutifs. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour écrire du code unifié qui gère en douceur les sources de données batch historiques et les sources de données de streaming en temps réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du traitement de données sans serveur et des architectures de pipeline. - Construire des pipelines batch et de streaming unifiés à l'aide du SDK Apache Beam. - Déployer et exécuter des pipelines de données évolutifs sur une infrastructure sans serveur gérée. - Implémenter les modes de fenêtrage, de déclenchement et d'accumulation pour les données de streaming en temps réel. - Configurer l'observabilité des pipelines, la journalisation et la surveillance des performances pour dépanner les goulots d'étranglement. - Appliquer des stratégies d'optimisation des coûts pour gérer efficacement l'allocation des ressources. Le cours commence par des définitions fondamentales de la conception de pipeline, des transformations de données et de l'exécution sans serveur. Vous progresserez ensuite à travers des guides écrits étape par étape et des explications conceptuelles couvrant le fenêtrage, la gestion de l'état et les opérations de pipeline prêtes pour la production. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, développeurs et analystes qui souhaitent apprendre l'ingénierie de données sans serveur. Aucune expérience préalable de l'infrastructure cloud complexe n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les fondamentaux du traitement de données moderne et évolutif.