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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
Informações sobre o curso
Objetivos
- Demonstrar como o Apache Beam e o Cloud Dataflow trabalham juntos para atender às necessidades de processamento de dados de sua organização
- Resumir os benefícios do Beam Portability Framework e habilitá-lo para seus dutos Dataflow
- Habilitar o Shuffle & Streaming Engine para pipelines batch & streaming respectivamente para o máximo desempenho
- Permitir a Programação Flexível de Recursos para um desempenho mais eficiente em termos de custos
Pré-requisitos
• Concluído “Building Batch Data Pipelines”
• Concluído “Building Resilient Streaming Analytics Systems"
Público-alvo
• Engenheiro, Analista e Cientista de Dados dedicados a desenvolver suas habilidades na área da engenharia de dados.
Idiomas disponíveis
English, español (Latinoamérica), 日本語, and português (Brasil)
O que eu faço quando terminar o curso?
Ao final do curso, você pode navegar pelo conteúdo complementar do programa de aprendizado ou conferir nosso catálogo.
Quais selos eu posso ganhar?
Ao terminar um curso, você receberá um selo de conclusão. Os selos são exibidos no seu perfil e podem ser compartilhados nas suas redes sociais.
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