Architecture de Data Lake sur AWS avec .NET et S3

La gestion de jeux de données à grande échelle nécessite plus qu'une base de données standard ; elle exige une architecture de data lake robuste. Ce cours offre une voie claire pour comprendre comment divers services cloud collaborent pour stocker, transformer et analyser les données efficacement. Vous passerez de la compréhension du stockage de base à la mise en œuvre d'un pipeline de données complet qui déplace les informations des sources locales vers un environnement cloud structuré et interrogeable. En vous concentrant sur les composants serverless, vous apprendrez à construire des systèmes qui évoluent automatiquement tout en maintenant des coûts bas. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de l'architecture de data lake et les bases du stockage cloud. - Configurer les buckets S3 et Kinesis Data Firehose pour une ingestion de données fiable et en temps réel. - Maîtriser AWS Glue pour le catalogage automatisé des données et la découverte de schémas. - Interroger de grands jeux de données en utilisant SQL standard avec Athena sans gérer de serveurs. - Implémenter l'AWS SDK pour .NET afin d'interagir avec les services cloud par programmation en utilisant des modèles C# modernes. - Appliquer le format de fichier Parquet pour optimiser les coûts de stockage et améliorer les performances des requêtes. - S'entraîner à déplacer des données des bases de données SQL locales vers des environnements RDS basés sur le cloud. Le cours commence par la terminologie fondamentale et les définitions de services avant de passer à la logique du mouvement et de la transformation des données. Vous lirez des scénarios d'implémentation pratiques et des exemples basés sur du code pour combler le fossé entre les bases de données locales et l'analyse cloud native. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants et les passionnés de données ayant une compréhension de base de C# qui souhaitent explorer l'ingénierie des données cloud. Aucune expérience cloud préalable n'est requise pour commencer. Commencez à construire vos connaissances fondamentales en ingénierie des données cloud dès aujourd'hui.