Traitement de données sans serveur avec Dataflow

L'ingénierie des données moderne nécessite le traitement rapide et fiable de volumes massifs de données sans les tracas de la gestion d'une infrastructure serveur complexe. Ce cours basé sur du texte vous initie à la puissance du traitement de données sans serveur à l'aide de Dataflow. Vous apprendrez à concevoir, écrire et déployer des pipelines de données évolutifs qui gèrent à la fois les données batch historiques et les données de streaming en temps réel. En comprenant le modèle de programmation Apache Beam sous-jacent, vous passerez de la manipulation manuelle des données à des flux de données automatisés et prêts pour la production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du traitement de données sans serveur et les architectures de pipeline. - Créer des pipelines batch pour nettoyer, transformer et charger des ensembles de données historiques à grande échelle. - Concevoir des pipelines de streaming pour traiter des flux de données en temps réel avec fenêtrage et déclencheurs. - Écrire du code de pipeline réutilisable à l'aide du SDK Apache Beam. - Configurer et surveiller l'exécution du pipeline, la mise à l'échelle et l'allocation des ressources. - Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion des erreurs, le débogage et l'optimisation des performances du pipeline. Le cours commence par les définitions de base et les fondamentaux de la conception de pipeline avant de passer à la construction pratique de pipelines pour les scénarios batch et de streaming en temps réel. Vous progresserez à travers des explications écrites, des décompositions architecturales et des exercices de code structurés. Ce cours est conçu pour les ingénieurs de données, les analystes et les développeurs débutants qui souhaitent apprendre les flux de données sans serveur ; aucune expérience préalable de Dataflow n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à créer des pipelines de données évolutifs et sans serveur.