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 de Platformă pentru Date Intensiv
- Introducere în aplicațiile intensiv de date
- Provocări în ingineria de platformă pentru date mari
- Prezentare generală a arhitecturilor de procesare a datelor
Modelarea și Gestionarea 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
Cadre de Lucru pentru Procesarea Datelor Mari
- Prezentare generală a instrumentelor de procesare a datelor mari (Hadoop, Spark, Flink)
- Procesare în loturi 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 panouri 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 Platformei
- Bune practici de securitate pentru platformele de date
- Asigurarea confidențialității datelor și conformitatea reglementară
- Implementarea controalelor de acces securizat la date
Optimizarea Performanței
- Tehnici de optimizare a debitului și latenței datelor
- Strategii de scalare pentru platformele intensiv de date
- Benchmarking și monitorizarea performanței
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 de platformă intensiv de date
Proiect Capstone
- Proiectarea unei soluții de platformă pentru o aplicație intensiv de date
- Implementarea unui prototip al conductei de procesare a datelor
- Evaluarea performanței și scalabilității platformei
Rezumat și Pași Următori
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
