Bezserwerowe przetwarzanie danych z Dataflow

Nowoczesne organizacje generują ogromne ilości danych co sekundę, co sprawia, że tradycyjne potoki przetwarzania zarządzane przez serwer są trudne do skalowania i utrzymania. Przetwarzanie danych bez serwera pozwala skupić się całkowicie na pisaniu logiki potoku, podczas gdy leżąca u jego podstaw infrastruktura skaluje się automatycznie, aby spełnić Twoje wymagania dotyczące danych. W tym pisemnym kursie dowiesz się, jak projektować, pisać i wykonywać solidne potoki danych za pomocą Dataflow i Apache Beam SDK. Dzięki zrozumieniu podstawowych zasad ujednoliconego przetwarzania wsadowego i strumieniowego będziesz w stanie przekształcić surowe dane w przydatne informacje bez obawy o udostępnianie lub zarządzanie serwerami. Nauczysz się: Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania danych bez serwera i model programowania Apache Beam; Buduj potoki danych wsadowych i strumieniowych, aby przekształcać, filtrować i agregować duże zbiory danych; Skonfiguruj autoskalowanie i monitorowanie potoków w celu optymalizacji wykorzystania zasobów i wydajności; Zastosuj nowoczesne wzorce projektowe dla łączenie potoków z pamięcią masową w chmurze i hurtowniami danych; Ćwicz pisanie czystego kodu potoku z krok po kroku napisanymi przewodnikami i ćwiczeniami koncepcyjnymi. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii big data i podstawowych architektur rurociągów, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczne przykłady kodu. Przejdziesz od prostych transformacji danych do złożonych, wieloetapowych przepływów pracy bez serwera. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, programistów i analityków, którzy są nowi w Dataflow i chcą nauczyć się inżynierii danych bez serwera od podstaw. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z frameworkami big data, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie koncepcji programowania. Zacznij czytać już dziś, aby budować skalowalne, bezobsługowe potoki danych.