Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Az Adatintenzív Platformmérnökség alapjai
- Bevezetés az adatintenzív alkalmazásokba
- Kihívások a big data platformmérnökségben
- Adatfeldolgozó architektúrák áttekintése
Adatmodellezés és -kezelés
- Az adatmodellezés alapelvei skálázhatóság szempontjából
- Adattárolási lehetőségek és optimalizálás
- Adatéletciklus kezelése elosztott környezetben
Big Data Feldolgozó Keretrendszerek
- Big data feldolgozó eszközök áttekintése (Hadoop, Spark, Flink)
- Kötegelt feldolgozás vs. adatfolyam feldolgozás
- Big data feldolgozó folyamat beállítása
Valós Idejű Elemzési Platformok
- Architektúra tervezése valós idejű elemzéshez
- Adatfolyam feldolgozó motorok (Kafka Streams, Apache Storm)
- Valós idejű irányítópultok és vizualizációk készítése
Adatfolyamat Koordináció
- Munkafolyamat-kezelés az Apache Airflow és más eszközökkel
- Adatfolyamatok automatizálása a hatékonyság érdekében
- Adatfolyamatok monitorozása és riasztása
Platformbiztonság és Megfelelőség
- Biztonsági ajánlott eljárások adatplatformokhoz
- Adatvédelem és szabályozási megfelelőség biztosítása
- Biztonságos adathozzáférési vezérlések implementálása
Teljesítményhangolás és Optimalizálás
- Technikák az adatátvitel és késleltetés optimalizálásához
- Skálázási stratégiák adatintenzív platformokhoz
- Teljesítménymérés és monitorozás
Esettanulmányok és Ajánlott Eljárások
- Sikeres adatplatform implementációk elemzése
- Tapasztalatok az iparág vezetőitől
- Új trendek az adatintenzív platformmérnökségben
Záróprojekt
- Platformmegoldás tervezése egy adatintenzív alkalmazáshoz
- Prototípus implementálása az adatfeldolgozó folyamathoz
- A platform teljesítményének és skálázhatóságának értékelése
Összefoglalás és Következő Lépések
Követelmények
- Alapvető adatszerkezetek és algoritmusok ismerete
- Tapasztalat Java, Scala vagy Python programozásban
- Alapvető adatbázis- és SQL fogalmak ismerete
Célközönség
- Szoftverfejlesztők
- Adatmérnökök
- Technikai vezetők
21 Órák
Vélemények (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes