План на курса

Основи на интензивно използване на данни Platform Engineering

  • Въведение в приложенията с интензивно използване на данни
  • Предизвикателства при проектирането на платформи за големи данни
  • Преглед на архитектурите за обработка на данни

Моделиране на данни и Management

  • Принципи на моделиране на данни за мащабируемост
  • Опции за съхранение на данни и оптимизация
  • Управление на жизнения цикъл на данните в разпределена среда

Big Data Рамки за обработка

  • Преглед на инструментите за обработка на големи данни (Hadoop, Spark, Flink)
  • Пакетна срещу поточна обработка
  • Създаване на тръбопровод за обработка на големи данни

Платформи за анализ в реално време

  • Архитектиране за анализи в реално време
  • Машини за обработка на потоци (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Изграждане на табла и визуализации в реално време

Оркестрация на тръбопровода за данни

  • Управление на работния процес с Apache Airflow и др
  • Автоматизиране на тръбопроводи за данни за ефективност
  • Мониторинг и известяване за тръбопроводи за данни

Сигурност и съответствие на платформата

  • Най-добри практики за сигурност за платформи за данни
  • Гарантиране на поверителност на данните и съответствие с нормативните изисквания
  • Внедряване на сигурни контроли за достъп до данни

Настройка и оптимизиране на производителността

  • Техники за оптимизиране на пропускателната способност и латентността на данните
  • Стратегии за мащабиране за платформи с интензивно използване на данни
  • Бенчмаркинг и мониторинг на ефективността

Казуси и най-добри практики

  • Анализиране на успешни реализации на платформа за данни
  • Научени уроци от лидерите в индустрията
  • Нововъзникващи тенденции в инженерството на платформи с интензивно използване на данни

Проект Capstone

  • Проектиране на платформено решение за приложение с интензивно използване на данни
  • Внедряване на прототип на тръбопровода за обработка на данни
  • Оценка на производителността и скалируемостта на платформата

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основни структури от данни и алгоритми
  • Опит с програмиране Java, Scala или Python.
  • Запознаване с основните концепции за бази данни и SQL

Публика

  • Разработчици на софтуер
  • Инженери по данни
  • Технически изводи
 21 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Свързани Kурсове

Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes

35 Hours

DevOps and Platform Engineering: A Collaborative Approach

14 Hours

Platform Engineering Fundamentals

14 Hours

Platform Engineering for Business Strategy and Management

21 Hours

Platform Engineering with Cloud-Native Technologies

28 Hours

Platform Engineering for Developers

21 Hours

Platform Engineering: Security and Compliance

28 Hours

AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

14 Hours

AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity

7 Hours

FlexNet Publisher Fundamentals

14 Hours

Impacted Function Point (IFP)

7 Hours

IREB CPRE Foundation - exam preparation

21 Hours

SNAP IFPUG Software Size Estimation and Measurement

14 Hours

Software Engineering

35 Hours

Unit of Software Measurement Parameterization (UMSP)

7 Hours

Свързани Kатегории