이 과정에서는 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드할 때 직면하는 실제 과제를 해결하기 위해 실습을 진행합니다. Google Cloud 제품을 사용하여 지속적이고 무제한적인 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GC - 한국어
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Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Pub/Sub 및 Apache Kafka용 관리형 서비스를 사용한 스트리밍 데이터 수집 및 관리
Dataflow로 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드 및 배포
BigQuery 및 Bigtable을 사용해 실시간 분석 및 애플리케이션 서빙을 위한 스트리밍 데이터 솔루션 구현
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Dataflow
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître
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Enseigné en Coréen
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Il y a 4 modules dans ce cours
이 모듈에서는 Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드하는 기본사항을 소개하여 전체 과정의 기초를 제공합니다. 이 과정은 전체 학습 목표를 간략하게 설명하고 콘텐츠와 실습 전반에 걸쳐 개념을 구체화하는 데 사용될 실용적인 실습 시나리오를 소개하는 것으로 시작됩니다.
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이 모듈에서는 스트리밍 데이터 사용 사례와 아키텍처를 소개합니다. 스트리밍 ETL, 스트리밍 AI/ML, 스트리밍 애플리케이션, 역방향 ETL의 4가지 주요 시나리오에서 실시간 데이터 처리를 위한 애플리케이션과 일반적인 아키텍처 패턴에 대해 알아봅니다.
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이 모듈에서는 메시징, 처리, 분석을 위한 핵심 서비스를 다루면서 Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 과정은 이러한 구성요소가 통합된 실시간 아키텍처에서 어떻게 함께 작동하는지 직접 이해할 수 있도록 설계되었습니다.
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이 모듈에서는 Google Cloud에서 복원력 있고 강력한 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드하기 위해 학습한 주요 개념을 요약하면서 과정을 종합적으로 마무리합니다.
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