Elaborazione Dati Serverless con Dataflow

L'ingegneria dei dati moderna richiede l'elaborazione di enormi set di dati in modo rapido e affidabile senza il sovraccarico della gestione di complesse infrastrutture server. Questo corso basato su testo ti introduce alla potenza dell'elaborazione dati serverless utilizzando Dataflow. Imparerai come progettare, scrivere e distribuire pipeline di dati scalabili che gestiscono sia dati batch storici che dati di streaming in tempo reale. Comprendendo il modello di programmazione sottostante di Apache Beam, passerai dalla gestione manuale dei dati a flussi di lavoro dati automatizzati e di livello produttivo. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione dati serverless e le architetture delle pipeline. - Costruire pipeline batch per pulire, trasformare e caricare set di dati storici su larga scala. - Progettare pipeline di streaming per elaborare feed di dati in tempo reale con windowing e trigger. - Scrivere codice pipeline riutilizzabile utilizzando l'SDK di Apache Beam. - Configurare e monitorare l'esecuzione, la scalabilità e l'allocazione delle risorse delle pipeline. - Applicare le migliori pratiche per la gestione degli errori, il debug e l'ottimizzazione delle prestazioni delle pipeline. Il corso inizia con le definizioni fondamentali e i principi di progettazione delle pipeline prima di passare alla costruzione pratica delle pipeline per scenari batch e di streaming in tempo reale. Progredirai attraverso spiegazioni scritte, analisi architetturali ed esercizi di codice strutturati. Questo corso è progettato per ingegneri dei dati, analisti e sviluppatori principianti che desiderano apprendere i flussi di lavoro dati serverless; non è richiesta alcuna esperienza precedente con Dataflow. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di dati scalabili e serverless.