Podstawy architektury oprogramowania Big Data

Rozwiązanie problemu skalowania oprogramowania w celu spełnienia wymagań nowoczesnego wzrostu danych wymaga czegoś więcej niż tylko szybszego sprzętu. Ten kurs stanowi kompleksowe wprowadzenie do zasad architektury systemów, które mogą pobierać, przetwarzać i przechowywać dane na ogromną skalę.Przejdziesz od podstawowego zrozumienia projektowania oprogramowania do uporządkowanego podejścia do budowania wysokowydajnych środowisk danych. Zdobędziesz umiejętności oceny i wyboru odpowiednich technologii dla konkretnych wyzwań związanych z danymi, zapewniając stabilność i elastyczność systemów w miarę ich rozwoju. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje systemów rozproszonych, w tym twierdzenie CAP i modele spójności danych. - Zastosuj wzorce architektoniczne, takie jak Lambda i Kappa, aby zrównoważyć potrzeby przetwarzania wsadowego i w czasie rzeczywistym. - Oceń różne technologie przechowywania, od baz danych NoSQL po nowoczesne bazy danych wektorowych dla aplikacji AI. - Zaprojektuj solidne potoki danych, które zapewniają niezawodność i odporność na błędy podczas spożywania dużej ilości. - Wdrażaj wzorce obserwacji i monitorowania, aby zachować widoczność złożonych przepływów danych. - Ćwicz architektoniczne kompromisy między opóźnieniem, przepustowością i złożonością systemu. Począwszy od podstawowej terminologii i historii obliczeń rozproszonych, materiał przechodzi przez komponenty strukturalne i ramy decyzyjne stosowane w nowoczesnej inżynierii danych.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w inżynierii oprogramowania lub nauce o danych, którzy chcą zrozumieć strukturalną stronę dużych danych; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie architektoniczne. Rozpocznij swoją podróż w świat projektowania systemów na dużą skalę.