Serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow

Moderne Unternehmen generieren jede Sekunde enorme Datenmengen, sodass herkömmliche, servergestützte Verarbeitungspipelines nur schwer skaliert und gewartet werden können. Mit der serverlosen Datenverarbeitung können Sie sich vollständig auf das Schreiben von Pipelinelogik konzentrieren, während die zugrunde liegende Infrastruktur automatisch skaliert, um Ihre Datenanforderungen zu erfüllen. In diesem schriftlichen Kurs lernen Sie, wie Sie robuste Datenpipelines mit Dataflow und dem Apache Beam SDK entwerfen, schreiben und ausführen. Wenn Sie die Grundprinzipien der einheitlichen Stapel- und Streamverarbeitung verstehen, können Sie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, ohne sich um die Bereitstellung oder Verwaltung von Servern kümmern zu müssen. Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der serverlosen Datenverarbeitung und des Apache Beam-Programmiermodells; Erstellen Sie Batch- und Streaming-Daten-Pipelines, um große Datensätze zu transformieren, zu filtern und zu aggregieren; Konfigurieren Sie Autoscaling und Pipeline-Überwachung, um die Ressourcennutzung und Leistung zu optimieren; Wenden Sie moderne Designmuster für die Datenverwaltung an. Verbinden von Pipelines mit Cloud-Speicher und Data Warehouses; Üben Sie das Schreiben sauberen Pipeline-Codes mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen und konzeptionellen Übungen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Big-Data-Terminologie und den grundlegendsten Pipeline-Architekturen, bevor Sie durch praktische Code-Beispiele geführt werden. Sie werden von einfachen Datentransformationen zu komplexen, mehrstufigen serverlosen Verarbeitungsworkflows übergehen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Entwickler und Analysten, die neu bei Dataflow sind und serverloses Data Engineering von Grund auf erlernen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Big Data Frameworks erforderlich, ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten ist jedoch hilfreich. Lesen Sie noch heute, wie Sie skalierbare, wartungsfreie Datenpipelines erstellen.