Elaborazione Dati Serverless con Dataflow

Le organizzazioni moderne generano volumi massicci di dati ogni secondo, rendendo le pipeline di elaborazione tradizionali, gestite da server, difficili da scalare e mantenere. L'elaborazione dati serverless ti consente di concentrarti interamente sulla scrittura della logica della pipeline, mentre l'infrastruttura sottostante si scala automaticamente per soddisfare le tue esigenze di dati. In questo corso scritto, imparerai a progettare, scrivere ed eseguire pipeline di dati robuste utilizzando Dataflow e l'SDK Apache Beam. Comprendendo i principi fondamentali dell'elaborazione unificata batch e stream, sarai in grado di trasformare i dati grezzi in insight utilizzabili senza preoccuparti del provisioning o della gestione dei server. Imparerai a: Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione dati serverless e del modello di programmazione Apache Beam; Costruire pipeline di dati batch e streaming per trasformare, filtrare e aggregare grandi set di dati; Configurare l'autoscaling e il monitoraggio delle pipeline per ottimizzare l'utilizzo delle risorse e le prestazioni; Applicare moderni modelli di progettazione per connettere le pipeline all'archiviazione cloud e ai data warehouse; Esercitarti a scrivere codice pipeline pulito con walkthrough scritti passo-passo ed esercizi concettuali. Il corso inizia con la terminologia essenziale dei big data e le architetture di pipeline fondamentali prima di guidarti attraverso esempi di codice pratici. Progredirai da semplici trasformazioni di dati a complessi workflow di elaborazione serverless a più stadi. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri dei dati, sviluppatori e analisti che sono nuovi a Dataflow e desiderano imparare l'ingegneria dei dati serverless da zero. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i framework di big data, sebbene una comprensione di base dei concetti di programmazione sia utile. Inizia a leggere oggi per costruire pipeline di dati scalabili e senza manutenzione.