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コース概要
データ集約型プラットフォームエンジニアリングの基礎
- データ集約型アプリケーションの概要
- ビッグデータのプラットフォームエンジニアリングにおける課題
- データ処理アーキテクチャの概要
データモデリングと管理
- スケーラビリティのためのデータモデリングの原則
- データストレージオプションと最適化
- 分散環境でのデータライフサイクル管理
ビッグデータ処理フレームワーク
- Hadoop、Spark、Flinkなどのビッグデータ処理ツールの概要
- バッチ処理とストリーミング処理
- ビッグデータ処理パイプラインの設定
リアルタイムアナリティクスプラットフォーム
- リアルタイムアナリティクスのアーキテクチャ設計
- Kafka Streams、Apache Stormなどのストリーミング処理エンジン
- リアルタイムダッシュボードとビジュアル化の構築
データパイプラインのオーケストレーション
- Apache Airflowなどによるワークフローマネージメント
- 効率性のためのデータパイプラインの自動化
- データパイプラインの監視とアラート
プラットフォームのセキュリティとコンプライアンス
- データプラットフォームのセキュリティベストプラクティス
- データプライバシーと規制準拠の確保
- 安全なデータアクセスコントロールの実装
パフォーマンストーニングと最適化
- データスループットとラティエンシーの最適化技術
- データ集約型プラットフォームのスケーリング戦略
- パフォーマンスベンチマーキングと監視
事例研究とベストプラクティス
- 成功したデータプラットフォーム実装の分析
- 業界リーダーからの教訓
- データ集約型プラットフォームエンジニアリングにおける新規トレンド
総括プロジェクト
- データ集約型アプリケーション向けのプラットフォームソリューションの設計
- データ処理パイプラインのプロトタイプ実装
- プラットフォームのパフォーマンスとスケーラビリティの評価
まとめと次ステップ
要求
- 基本的なデータ構造とアルゴリズムの理解
- Java、Scala、またはPythonプログラミングの経験
- データベースとSQLの基本概念の知識
対象者
- ソフトウェア開発者
- データエンジニア
- テクニカルリード
21 時間
お客様の声 (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes