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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
客戶評論 (1)
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課程 - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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