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課程簡介
數據密集型平台工程基礎
- 數據密集型應用介紹
- 大數據平台工程的挑戰
- 數據處理架構概覽
數據建模與管理
- 可擴展性的數據建模原則
- 數據存儲選項與優化
- 分散式環境中的數據生命週期管理
大數據處理框架
- 大數據處理工具概覽(Hadoop, Spark, Flink)
- 批次處理與流處理對比
- 搭建大數據處理管道
實時分析平台
- 實時分析的架構設計
- 流處理引擎(Kafka Streams, Apache Storm)
- 構建實時儀表板與可視化
數據管道編排
- 使用Apache Airflow等工作流管理工具
- 自動化數據管道以提升效率
- 數據管道的監控與警報
平台安全與合規
- 數據平台的安全最佳實踐
- 確保數據隱私與法規合規
- 實施安全的數據訪問控制
性能調優與優化
- 優化數據吞吐量與延遲的技術
- 數據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
- 來自行業領先者的經驗教訓
- 數據密集型平台工程的新興趨勢
實作專案
- 為數據密集型應用設計平台解決方案
- 實現數據處理管道的原型
- 評估平台的性能與可擴展性
總結與後續步驟
最低要求
- 具備數據結構與算法的基本理解
- 擁有Java、Scala或Python程式設計經驗
- 熟悉資料庫與SQL的基本概念
適用對象
- 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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