Entwicklung robuster Streaming-Systeme auf der GCP

Moderne Unternehmen sind auf sofort verfügbare Daten angewiesen, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Ausfallsichere Streaming-Systeme sind daher für jeden Datenexperten ein wichtiges Gut. In diesem textbasierten Kurs werden die grundlegenden Konzepte für die Entwicklung fehlertoleranter Datenpipelines auf der GCP erläutert. Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Datenaufnahme zum Aufbau robuster, automatisch skalierbarer Streaming-Architekturen übergehen, die verspätete Daten verarbeiten, Systemausfälle verwalten und Stakeholdern Echtzeit-Einblicke bieten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Echtzeit-Streaming- und ereignisgesteuerten Systemen. - Konfigurieren Sie Pub / Sub, um Datenströme mit hohem Durchsatz zuverlässig zu erfassen. - Erstellen Sie Streaming-Pipelines mit Dataflow, um Daten im laufenden Betrieb zu verarbeiten und zu transformieren. - Wenden Sie Fenster- und Auslösestrategien an, um verspätete oder außerordentliche Daten zu verarbeiten. - Implementieren Sie Pipeline-Überwachung und grundlegende Beobachtungsfähigkeit, um die Systemausfallsicherheit zu gewährleisten. - Entwerfen Sie Echtzeit-Datenziele und Dashboards für die Stakeholder-Berichterstattung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Streaming-Konzepten und -Terminologie. Schritt für Schritt werden die Konfiguration von Pub/Sub und das Schreiben von Dataflow-Pipelines erklärt. Zum Abschluss werden Sie Monitoring-Strategien und die Dashboard-Integration anhand von klaren Codebeispielen und konzeptionellen Durchläufen erkunden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Entwickler und Analysten, die sich noch nicht mit Streaming-Architekturen in der Cloud auskennen.Vorkenntnisse mit der GCP oder der Echtzeitdatenverarbeitung sind nicht erforderlich. Bauen Sie noch heute zuverlässige Echtzeitsysteme.