Serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow

Die Verarbeitung großer Datensätze erfordert oft die Verwaltung einer komplexen Cluster-Infrastruktur, die vom Schreiben der tatsächlichen Datenlogik ablenkt.Dieser textbasierte Kurs führt Sie in die serverlose Datenverarbeitung ein, sodass Sie skalierbare Pipelines mühelos ausführen können. Sie lernen, wie Sie Ihre eigenen automatisch skalierbaren Pipelines entwerfen und bereitstellen und schreiben einen einheitlichen Code, der sowohl historische Batch-Daten als auch Echtzeit-Streaming-Dateneingänge reibungslos verarbeitet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der serverlosen Datenverarbeitung und Pipeline-Architekturen. - Erstellen Sie einheitliche Batch- und Streaming-Pipelines mit dem Apache Beam SDK. - Bereitstellen und Ausführen skalierbarer Datenpipelines auf einer verwalteten serverlosen Infrastruktur. - Implementieren Sie Fenster, Trigger und Akkumulationsmodi für Echtzeit-Streaming-Daten. - Konfigurieren Sie Pipeline-Beobachtungsfähigkeit, Protokollierung und Leistungsüberwachung, um Engpässe zu beheben. - Wenden Sie Kostenoptimierungsstrategien an, um die Ressourcenzuweisung effizient zu verwalten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Pipeline-Design, Datentransformationen und serverloser Ausführung und führt Sie dann Schritt für Schritt durch schriftliche Anleitungen und konzeptionelle Erläuterungen zu Fenster, Zustandsmanagement und produktionsbereiten Pipelinevorgängen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Entwickler und Analysten, die serverloses Data Engineering erlernen möchten.Es sind keine Vorkenntnisse mit komplexen Cloud-Infrastrukturen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der modernen, skalierbaren Datenverarbeitung zu erlernen.