데이터 엔지니어링을 위한 Docker 및 Kubernetes

로컬 머신에서 스크립트를 실행하는 것을 넘어설 준비가 되셨나요? 현대 데이터 엔지니어링 팀이 확장성과 안정성을 위해 애플리케이션을 패키징하고 배포하며 관리하는 방법을 알아보세요. 이 과정은 데이터 엔지니어링 작업에 특별히 맞춰진 컨테이너화 및 오케스트레이션에 대한 실용적인 기반을 제공합니다. Docker를 사용하여 데이터 애플리케이션을 위한 일관되고 격리된 환경을 만들고, Kubernetes를 사용하여 이를 효율적으로 배포하고 관리하여 데이터 파이프라인이 견고하고 확장 가능하도록 보장하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 가상화 및 컨테이너화의 핵심 개념을 처음부터 이해합니다. - Python 스크립트 및 데이터 애플리케이션을 위한 사용자 지정 Docker 이미지를 구축하고 관리합니다. - Docker Compose를 사용하여 로컬에서 다중 컨테이너 데이터 서비스를 오케스트레이션하는 연습을 합니다. - 컨테이너화된 데이터 워크로드를 배포하고 확장하기 위한 Kubernetes의 기본 사항을 배웁니다. - Kubernetes에서 상태 저장 데이터 애플리케이션을 위한 영구 스토리지 및 네트워킹을 구성합니다. - 컨테이너 이미지의 빌드 및 배포를 자동화하기 위해 기본적인 CI/CD 원칙을 적용합니다. - 데이터 시스템의 견고성을 향상시키기 위해 Site Reliability Engineering (SRE) 개념을 탐구합니다. 이 과정은 컨테이너의 필수 이론으로 시작하여 Docker를 사용한 실습으로 넘어갑니다. 그 다음 데이터 파이프라인과 관련된 패턴에 중점을 두고 Kubernetes로 애플리케이션을 오케스트레이션하는 단계로 진행됩니다. 이 과정은 인프라에 익숙하지 않은 데이터 엔지니어 지망생, 데이터 분석가 및 개발자를 위해 설계되었습니다. Docker, Kubernetes 또는 가상화에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 전문가처럼 데이터 애플리케이션을 구축하고 배포를 시작하세요.