Docker und Kubernetes für Data Engineering

Erfahren Sie, wie moderne Data Engineering-Teams ihre Anwendungen für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit verpacken, bereitstellen und verwalten, und erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten in einer Cloud zentral verwalten. Dieser Kurs bietet eine praktische Grundlage für Containerisierung und Orchestrierung, die speziell auf Data Engineering-Aufgaben zugeschnitten ist.Sie lernen, mit Docker konsistente, isolierte Umgebungen für Ihre Datenanwendungen zu erstellen und diese dann mit Kubernetes effizient bereitzustellen und zu verwalten, um sicherzustellen, dass Ihre Datenpipelines robust und skalierbar sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der Virtualisierung und Containerisierung von Grund auf. - Erstellen und verwalten Sie benutzerdefinierte Docker-Images für Python-Skripte und Datenanwendungen. - Üben Sie die Orchestrierung von Multi-Container-Datendiensten lokal mit Docker Compose. - Lernen Sie die Grundlagen von Kubernetes für die Bereitstellung und Skalierung von containerisierten Datenworkloads kennen. - Konfigurieren Sie persistenten Speicher und Netzwerke für zustandsfähige Datenanwendungen in Kubernetes. - Wenden Sie grundlegende CI / CD-Prinzipien an, um die Erstellung und Bereitstellung Ihrer Container-Images zu automatisieren. - Erkunden Sie Site Reliability Engineering (SRE) -Konzepte, um die Robustheit Ihrer Datensysteme zu verbessern. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Theorie hinter Containern, bevor Sie praktische Übungen mit Docker durchführen.Danach fahren Sie fort, Anwendungen mit Kubernetes zu orchestrieren, wobei der Schwerpunkt auf Mustern liegt, die für Datenpipelines relevant sind. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Dateningenieure, Datenanalysten und Entwickler, die sich noch nicht mit der Infrastruktur beschäftigen.Es sind keine Vorkenntnisse mit Docker, Kubernetes oder Virtualisierung erforderlich. Erstellen und implementieren Sie Datenanwendungen wie ein Profi.