Grundlagen der Big Data Softwarearchitektur

Die Herausforderung, Software so zu skalieren, dass sie den Anforderungen des modernen Datenwachstums gerecht wird, erfordert mehr als nur schnellere Hardware.Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien der Architektur von Systemen, die Daten in einem immensen Maßstab aufnehmen, verarbeiten und speichern können.Sie werden von einem grundlegenden Verständnis des Softwaredesigns zu einem strukturierten Ansatz für den Aufbau leistungsstarker Datenumgebungen übergehen. Sie erwerben die Fähigkeiten, die richtigen Technologien für spezifische Datenherausforderungen zu bewerten und auszuwählen, um sicherzustellen, dass Ihre Systeme stabil und reaktionsschnell bleiben, wenn sie wachsen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte verteilter Systeme, einschließlich des CAP-Theorems und der Datenkonsistenzmodelle. - Wenden Sie Architekturmuster wie Lambda und Kappa an, um die Anforderungen der Stapel- und Echtzeitverarbeitung auszugleichen. - Bewerten Sie verschiedene Speichertechnologien, von NoSQL-Datenbanken bis hin zu modernen Vektordatenbanken für KI-Anwendungen. - Entwerfen Sie robuste Datenpipelines, die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz bei der Aufnahme großer Datenmengen gewährleisten. - Implementieren Sie Beobachtungs- und Überwachungsmuster, um die Sichtbarkeit komplexer Datenflüsse zu erhalten. - Üben Sie architektonische Kompromisse zwischen Latenz, Durchsatz und Systemkomplexität. Beginnend mit der grundlegenden Terminologie und der Geschichte des verteilten Rechnens, werden die strukturellen Komponenten und Entscheidungsrahmenwerke des modernen Data Engineerings durchlaufen.Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Software Engineering oder Data Science, die die strukturelle Seite von Big Data verstehen möchten; keine vorherige Architekturerfahrung ist erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der Großanlagenplanung.