Schița de curs

Fundamentele datelor intensive Platform Engineering

  • Introducere în aplicațiile cu utilizare intensivă a datelor
  • Provocări în ingineria platformei pentru date mari
  • Prezentare generală a arhitecturilor de procesare a datelor

Modelarea datelor și Management

  • Principii de modelare a datelor pentru scalabilitate
  • Opțiuni de stocare a datelor și optimizare
  • Gestionarea ciclului de viață al datelor într-un mediu distribuit

Big Data Cadre de prelucrare

  • Prezentare generală a instrumentelor de procesare a datelor mari (Hadoop, Spark, Flink)
  • Procesare pe loturi vs. procesare în flux
  • Configurarea unui pipeline de procesare a datelor mari

Platforme de analiză în timp real

  • Arhitectura pentru analiza în timp real
  • Motoare de procesare în flux (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Crearea 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 alertarea pentru conductele de date

Securitatea și conformitatea platformei

  • Cele mai bune practici de securitate pentru platformele de date
  • Asigurarea confidențialității datelor și a conformității cu reglementările
  • Implementarea unor controale sigure ale accesului la date

Reglarea și optimizarea performanței

  • Tehnici de optimizare a randamentului și a latenței datelor
  • Strategii de scalare pentru platformele cu utilizare intensivă a datelor
  • Evaluarea comparativă și monitorizarea performanțelor

Studii de caz și bune practici

  • Analiza implementărilor de succes ale platformelor de date
  • Lecții învățate de la liderii din industrie
  • Tendințe emergente în ingineria platformelor de date intensive

Proiect Capstone

  • Proiectarea unei soluții de platformă pentru o aplicație cu utilizare intensivă a datelor
  • Implementarea unui prototip al conductei de procesare a datelor
  • Evaluarea performanței și a scalabilității platformei

Rezumat și etape următoare

Cerințe

  • Înțelegerea structurilor de date și a algoritmilor de bază
  • Experiență cu programarea Java, Scala sau Python.
  • Familiaritate cu conceptele de bază ale bazelor de date și SQL

Audiență

  • Dezvoltatorii de software
  • Inginerii de date
  • Responsabili tehnici
 21 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri înrudite

Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes

35 ore

DevOps and Platform Engineering: A Collaborative Approach

14 ore

Platform Engineering Fundamentals

14 ore

Platform Engineering for Business Strategy and Management

21 ore

Platform Engineering with Cloud-Native Technologies

28 ore

Platform Engineering for Developers

21 ore

Platform Engineering: Security and Compliance

28 ore

AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

14 ore

AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity

7 ore

FlexNet Publisher Fundamentals

14 ore

Impacted Function Point (IFP)

7 ore

IREB CPRE Foundation - exam preparation

21 ore

SNAP IFPUG Software Size Estimation and Measurement

14 ore

Software Engineering

35 ore

Unit of Software Measurement Parameterization (UMSP)

7 ore

Categorii înrudite