Proiectarea platformelor de date în cloud

Recenzii ale cititorilor

Această carte este foarte apreciată pentru profunzimea informațiilor, claritatea și relevanța sa pentru platformele moderne de date în cloud, acoperind furnizorii majori de cloud precum AWS, GCP și Azure. Cititorii apreciază abordarea sa structurată și perspectivele practice pe care le oferă inginerilor și arhitecților de date. Cu toate acestea, unii utilizatori au remarcat absența acoperirii Snowflake și au sugerat încorporarea Cloud Well Architected Frameworks pentru o orientare îmbunătățită.

⬤ Profunzime informațională care acoperă AWS, GCP și Azure
⬤ limbaj și structură clare
⬤ perspective practice și cele mai bune practici
⬤ benefic pentru inginerii și arhitecții de date
⬤ capitole utile despre gestionarea metadatelor și scheme
⬤ stârnește idei pentru practică
⬤ acoperă o abordare a ciclului de viață complet.

⬤ Nu acoperă Snowflake
⬤ ar putea beneficia de includerea Cloud Well Architected Frameworks
⬤ poate necesita cunoștințe prealabile de limbaje open source pentru o apreciere completă.

(pe baza a 14 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Designing Cloud Data Platforms

Conținutul cărții:

În Designing Cloud Data Platforms, Danil Zburivsky și Lynda Partner dezvăluie o abordare în șase straturi care crește flexibilitatea și reduce costurile. Descoperiți modele pentru preluarea datelor dintr-o varietate de surse, apoi învățați să exploatați serviciile pre-construite furnizate de furnizorii de cloud.

Rezumat

Depozitele de date centralizate, standardul defacto de lungă durată pentru găzduirea datelor pentru analiză, cedează rapid locul platformelor de date cloud multifațetate. Companiile care adoptă platformele moderne de date în cloud beneficiază de o viziune integrată asupra afacerii lor folosind toate datele lor și pot profita de practicile analitice avansate pentru a conduce predicții și servicii de date încă neimaginate. Designing Cloud Data Platforms este un ghid practic pentru imaginarea și proiectarea unei platforme de date moderne scalabile, care profită pe deplin de flexibilitatea cloud-ului. Pe măsură ce citiți, veți învăța componentele de bază ale proiectării unei platforme de date în cloud, împreună cu rolul tehnologiilor cheie precum Spark și Kafka Streams. Veți explora, de asemenea, configurarea proceselor de gestionare a datelor bazate pe cloud, păstrarea acestora în siguranță și utilizarea instrumentelor analitice și BI avansate pentru a le analiza.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Conductele, sistemele de stocare și API-urile bine concepute elimină scalarea și întreținerea complicate necesare centrelor de date on-prem. Odată ce ați învățat modelele de proiectare a platformelor de date cloud, veți maximiza performanța indiferent de furnizorul de cloud pe care îl utilizați.

Despre carte

În Designing Cloud Data Platforms, Danil Zburivsky și Lynda Partner dezvăluie o abordare în șase straturi care crește flexibilitatea și reduce costurile. Descoperiți modele pentru preluarea datelor dintr-o varietate de surse, apoi învățați să valorificați serviciile pre-construite oferite de furnizorii de cloud.

Ce este în interior

Cele mai bune practici pentru seturile de date structurate și nestructurate.

Instrumente de învățare automată pregătite pentru cloud.

Metadate și analize în timp real.

Arhitectură defensivă, acces și securitate.

Despre cititor

Pentru profesioniștii din domeniul datelor familiarizați cu elementele de bază ale cloud computing-ului și Hadoop sau Spark.

Despre autor

Danil Zburivsky are peste 10 ani de experiență în proiectarea și susținerea infrastructurii de date la scară largă pentru întreprinderi din întreaga lume. Lynda Partner este vicepreședinte al Analytics-as-a-Service la Pythian și se ocupă de partea de business a datelor de peste 20 de ani.

Table of Contents

1 Prezentarea platformei de date.

2 De ce o platformă de date și nu doar un depozit de date.

3 Extinderea și valorificarea celor 3 mari: Amazon, Microsoft Azure și Google.

4 Introducerea datelor în platformă.

5 Organizarea și prelucrarea datelor.

6 Prelucrarea și analizarea datelor în timp real.

7 Arhitectura stratului de metadate.

8 Gestionarea schemelor.

9 Accesul la date și securitatea.

10 Alimentarea valorii de afaceri cu ajutorul platformelor de date.