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課程簡介

資料密集型 Platform Engineering 基礎

  • 資料密集型應用介紹
  • 大型數據在 Platform Engineering 中的挑戰
  • 數據處理架構概述

數據建模與管理

  • 面向可擴展性的數據建模原則
  • 數據存儲選項與最佳化
  • 在分佈式環境中管理數據生命週期

大数据處理框架

  • 大数据處理工具概覽(Hadoop, Spark, Flink)
  • 批處理 vs. 流處理
  • 搭建大數據處理流程

即時分析平台

  • 為即時分析架構設計
  • 流處理引擎(Kafka Streams, Apache Storm)
  • 構建即時儀表板和視覺化

數據管線編排

  • 使用 Apache Airflow 進行工作流程管理
  • 自動化數據管線以提高效率
  • 監控與警報系統

平台安全與合規

  • 數據平台的安全最佳實踐
  • 確保數據隱私及法規合規性
  • 實施安全的數據訪問控制

效能調優與最佳化

  • 優化數據吞吐量和延遲的技術
  • 資料密集型平台的擴展策略
  • 性能基準測試與監控

案例研究與最佳實踐

  • 分析成功的數據平台實施案例
  • 從行業領袖那裡汲取經驗
  • 資料密集型 Platform Engineering 的趨勢

終端項目

  • 為資料密集型應用設計平台解決方案
  • 實現數據處理流程原型
  • 評估平台的性能與擴展能力

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解基本數據結構與演算法
  • 具備 Java、Scala 或 Python 程式設計經驗
  • 熟悉資料庫和 SQL 的基本概念

受眾

  • 軟體開發者
  • 數據工程師
  • 技術負責人
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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