Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Основи на платформеното инженерство с интензивно използване на данни
- Въведение в приложенията с интензивно използване на данни
- Предизвикателства в платформеното инженерство за големи данни
- Преглед на архитектурите за обработка на данни
Моделиране и управление на данни
- Принципи на моделиране на данни за мащабируемост
- Опции за съхранение на данни и оптимизация
- Управление на жизнения цикъл на данните в разпределена среда
Рамки за обработка на големи данни
- Преглед на инструменти за обработка на големи данни (Hadoop, Spark, Flink)
- Пакетна срещу поточна обработка
- Настройване на поток за обработка на големи данни
Платформи за анализи в реално време
- Архитектиране за анализи в реално време
- Двигатели за поточна обработка (Kafka Streams, Apache Storm)
- Изграждане на табла за управление и визуализации в реално време
Оркестрация на потоци от данни
- Управление на работни потоци с Apache Airflow и други
- Автоматизиране на потоци от данни за ефективност
- Мониторинг и предупреждения за потоци от данни
Сигурност на платформата и съответствие
- Най-добри практики за сигурност на платформи за данни
- Осигуряване на неприкосновеност на данните и спазване на нормативните изисквания
- Внедряване на защитени контроли за достъп до данни
Настройка и оптимизация на производителността
- Техники за оптимизиране на пропускателната способност и латентността на данните
- Стратегии за мащабиране на платформи с интензивно използване на данни
- Бенчмаркинг на производителността и мониторинг
Казуси от практиката и най-добри практики
- Анализ на успешни внедрявания на платформи за данни
- Научени уроци от водещи компании в индустрията
- Нововъзникващи тенденции в платформеното инженерство с интензивно използване на данни
Обединяващ проект
- Проектиране на решение за платформа за приложение с интензивно използване на данни
- Внедряване на прототип на потока за обработка на данни
- Оценка на производителността и мащабируемостта на платформата
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основни структури от данни и алгоритми
- Опит с програмиране на Java, Scala или Python
- Запознатост с основните концепции за бази данни и SQL
Аудитория
- Разработчици на софтуер
- Инженери по данни
- Технически ръководители
21 Часа
Отзиви от участници (1)
За микросервисите и как да поддържате Kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Курс - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Машинен превод