Выбор хранилищ данных Analytics в структуре

При наличии нескольких парадигм хранения данных выбор правильной архитектуры имеет решающее значение для любого современного проекта. Этот курс поможет вам ознакомиться с возможностями Fabric и выбрать оптимальное хранилище для аналитических нагрузок. Вы научитесь уверенно оценивать и сравнивать различные аналитические хранилища данных, согласовывая их с бизнес-требованиями, структурами данных и возможностями команды. Понимая основные механики каждого типа магазина, вы сможете разрабатывать эффективные, масштабируемые и экономически эффективные решения для обработки данных. Вы узнаете: основы архитектуры Fabric, включая интеграцию OneLake и Delta Lake; различия между хранилищами Lakehouse, Warehouse и Eventhouse; форматы данных, языки запросов, такие как T-SQL и KQL, и шаблоны написания для соответствия рабочим нагрузкам; бизнес-сценарий для наиболее эффективного и экономичного использования хранилища. Применение современных принципов архитектуры данных, таких как архитектура Medallion, для организации данных; Настройка основных моделей безопасности и контроля доступа для различных типов хранилищ. Курс начинается с основных терминов и концепции объединенного озера данных, а затем вы пройдете подробное сравнение структурированных, полуструктурированных и потоковых хранилищ данных в реальном времени. Затем вы изучите практические рамки принятия решений для выбора правильного варианта хранения для реальных сценариев. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, администраторов баз данных и начинающих архитекторов данных; предыдущий опыт работы с Fabric не требуется. Начните читать сегодня, чтобы овладеть искусством выбора хранилища данных и оптимизировать аналитические рабочие нагрузки.