Traitement de données Serverless avec Dataflow et Beam

L'ingénierie des données moderne exige la capacité de traiter efficacement d'immenses ensembles de données sans avoir à gérer d'infrastructure complexe. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du traitement de données serverless avec Dataflow et l'Apache Beam SDK. Vous commencerez par la terminologie de base et la compréhension de la structure des pipelines, avant de passer au développement pratique. À la fin de ce cours, vous serez capable de concevoir, réprimer et exécuter vos propres pipelines de données serverless, aussi bien pour des données en lot (batch) que des données en continu (streaming). Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés de Beam, notamment les PCollections, les transformations, les exécuteurs de pipeline (runners) et le modèle d'exécution ; - Écrire des pipelines de traitement de données personnalisés à l'aide du Beam SDK pour nettoyer, transformer et agréger les données ; - Configurer des pipelines pour gérer à la fois les fichiers historiques en lot et les sources de données en continu en temps réel ; - Mettre en œuvre des modèles de pipeline modernes, incluant le fenêtrage (windowing), les déclencheurs (triggers) et les entrées secondaires (side inputs) ; - Déployer des pipelines sur Dataflow pour profiter de la mise à l'échelle automatique et de l'exécution serverless. Le cours débute par les fondamentaux théoriques essentiels, en expliquant le fonctionnement du traitement distribué, puis vous guide pas à pas dans la rédaction du code du pipeline, la gestion des erreurs et l'optimisation des performances. Ce cours est conçu pour les débutants en ingénierie des données, les développeurs logiciels et les analystes de données souhaitant apprendre le traitement de données serverless. Des connaissances de base en programmation Python ou Java sont utiles, mais aucune expérience préalable en ingénierie des données cloud n'est requise. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour maîtriser les pipelines de données serverless.