Erstellen von Streaming-Daten-Pipelines auf der GCP

Moderne Unternehmen sind auf sekundenschnelle Erkenntnisse angewiesen. Die Fähigkeit, kontinuierliche Datenströme zu verarbeiten, ist daher eine kritische Fähigheid für Datenprofis. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Architekturen, die für den effektiven Umgang mit unbegrenzten Datenströmen erforderlich sind. Sie werden von der Batch-Verarbeitung zu Streaming-Architekturen übergehen und lernen, wie Sie Echtzeitdaten aufnehmen, transformieren und speichern.Durch das Verständnis von Fenstern, Triggern und spät eintreffenden Daten erhalten Sie die Fähigkeiten, um robuste Pipelines zu erstellen, die Live-Dashboards und sofortige Analysen unterstützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Streaming-Konzepte, einschließlich begrenzter und unbegrenzter Datensätze und Ereigniszeit und Verarbeitungszeit. - Konfigurieren Sie Pub / Sub-Themen und Abonnements, um Hochgeschwindigkeits-Datenfeeds zuverlässig zu erfassen. - Erstellen Sie Streaming-Pipelines mit Dataflow, um Daten im laufenden Betrieb zu filtern, zu aggregieren und anzureichern. - Wenden Sie Fensterstrategien an und handhaben Sie die späte Datenakkumulation für eine genaue zeitbasierte Analyse. - Streamen Sie verarbeitete Daten direkt in BigQuery für Echtzeit-Abfragen und operative Analysen. - Implementieren Sie Pipeline-Beobachtungs-, Überwachungs- und Fehlerbehandlungsstrategien, um den Systemzustand aufrechtzuerhalten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Streaming-Terminologie und Architekturmustern. Schritt für Schritt werden Sie dann Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen und Verbinden von Aufnahme-, Verarbeitungs- und Speicherschichten erhalten. Zum Abschluss werden Sie Überwachungstechniken erkunden, um Ihre Echtzeit-Pipelines reibungslos laufen zu lassen. Dieser Kurs richtet sich an Dateningenieur-Anfänger, Entwickler und Analysten, die in die Echtzeit-Datenverarbeitung übergehen möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in Streaming-Analysen oder Cloud-Datenpipelines erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Grundlagen des Echtzeit-Datenstreamings zu erlernen.