Erstellen von Streaming-Analysesystemen in der Cloud

Moderne Unternehmen sind auf Sekundenbruchteile angewiesen, so dass die Echtzeit-Datenverarbeitung eine kritische Fähigkeit für moderne Datenprofis darstellt. Die Verarbeitung kontinuierlicher, unbegrenzter Datenströme erfordert einen Wechsel von der herkömmlichen Stapelverarbeitung zu dynamischen, ereignisgesteuerten Architekturen. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Architekturen, die für den Aufbau robuster Streaming-Analysesysteme in der Cloud erforderlich sind. Sie lernen, wie Sie Echtzeit-Datenströme zuverlässig und effizient aufnehmen, verarbeiten und analysieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Datenverarbeitungsarchitekturen. - Konfigurieren Sie Aufnahmepipelines mit Pub / Sub, um Nachrichtenströme mit hohem Durchsatz in Echtzeit zu verarbeiten. - Entwerfen Sie Streaming-Daten-Pipelines mit Dataflow, um unbegrenzte Datensätze mit benutzerdefinierten Fensterstrategien zu verarbeiten. - Wenden Sie Schema-Management- und Datenvalidierungsprinzipien an, um Stream-Qualität und -Konsistenz sicherzustellen. - Analysieren Sie Streaming-Daten in Echtzeit, indem Sie verarbeitete Ausgaben zur sofortigen Abfrage an BigQuery weiterleiten. - Implementieren Sie Überwachungs-, Fehlerbehandlungs- und Kostenoptimierungsstrategien für die cloudbasierte Streaming-Infrastruktur. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Streaming-Terminologie und konzeptionellen Rahmenbedingungen, bevor Sie Schritt für Schritt Pipeline-Designs durchlaufen. Durch schriftliche Erläuterungen und Architektur-Breaking-Downs lernen Sie, wie Sie die Aufnahme-, Verarbeitungs- und Speicherschichten nahtlos verbinden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Entwickler und Cloud-Enthusiasten, die noch nicht mit Echtzeitdaten vertraut sind. Erstellen Sie noch heute zuverlässige Echtzeit-Datenpipelines.