Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Fundamentele Ingineriei Platformelor pentru Date Intensiv
- Introducere în aplicațiile cu date intensiv
- Provocări în ingineria platformelor pentru date mari
- Prezentare generală a arhitecturilor de procesare a datelor
Modelarea și Managementul Datelor
- Principii de modelare a datelor pentru scalabilitate
- Opțiuni de stocare a datelor și optimizare
- Gestionarea ciclului de viață al datelor într-un mediu distribuit
Framework-uri de Procesare a Datelor Mari
- Prezentare generală a instrumentelor de procesare a datelor mari (Hadoop, Spark, Flink)
- Procesare în lot vs. procesare în flux
- Configurarea unei conducte de procesare a datelor mari
Platforme de Analiză în Timp Real
- Arhitectura pentru analiză în timp real
- Motoare de procesare în flux (Kafka Streams, Apache Storm)
- Construirea de tablouri de bord și vizualizări în timp real
Orchestrarea Conductelor de Date
- Gestionarea fluxurilor de lucru cu Apache Airflow și altele
- Automatizarea conductelor de date pentru eficiență
- Monitorizarea și alertele pentru conductele de date
Securitatea și Conformitatea Platformelor
- Practici de securitate pentru platformele de date
- Asigurarea confidențialității datelor și conformitatea reglementară
- Implementarea controalelor de acces securizat la date
Optimizarea și Reglajul Performanței
- Tehnici de optimizare a debitului și latenței datelor
- Strategii de scalare pentru platformele cu date intensiv
- Benchmarking și monitorizare a performanței
Studii de Caz și Practici de Top
- Analiza implementărilor de succes ale platformelor de date
- Lecții învățate de la liderii din industrie
- Tendințe emergente în ingineria platformelor cu date intensiv
Proiect Capstone
- Proiectarea unei soluții de platformă pentru o aplicație cu date intensiv
- Implementarea unui prototip al conductei de procesare a datelor
- Evaluarea performanței și scalabilității platformei
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- Înțelegerea structurilor de date și a algoritmilor de bază
- Experiență în programare cu Java, Scala sau Python
- Familiaritate cu conceptele de bază ale bazelor de date și SQL
Publicul țintă
- Dezvoltatori de software
- Ingineri de date
- Responsabili tehnici
21 Ore
Mărturii (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
