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Traitement des données sans serveur avec Dataflow:opérations

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Traitement des données sans serveur avec Dataflow:opérations

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

9 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Avancées

Conçu pour les professionnels de ce secteur

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

9 modules

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niveau Avancées

Conçu pour les professionnels de ce secteur

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Surveiller, dépanner, tester et implémenter la CI/CD sur les pipelines Dataflow
Déployer des pipelines Dataflow en gardant à l'esprit la fiabilité pour maximiser la stabilité de votre plate-forme de traitement des données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Disaster Recovery
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Continuous Deployment
Catégorie : Debugging
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Site Reliability Engineering
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Data Pipelines

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Français

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Il y a 9 modules dans ce cours

Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.

Ce module présente le plan du cours.

Inclus

2 vidéos

Dans ce module, nous allons apprendre à utiliser la page "Liste des jobs" pour filtrer les jobs que nous souhaitons surveiller ou examiner. Nous allons voir comment les onglets "Graphique du job", "Informations sur le job" et "Métriques de job" fournissent ensemble un résumé complet de votre job Dataflow. Enfin, nous verrons comment utiliser l'intégration de Dataflow à l'Explorateur de métriques pour créer des règles d'alerte pour les métriques Dataflow.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Dans ce module, nous allons apprendre à utiliser le panneau "Journaux" en bas des pages "Graphique du job" et "Métriques de job", et découvrir la page centralisée "Error Reporting".

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir

Dans ce module, nous allons apprendre à dépanner et à déboguer des pipelines Dataflow. Nous aborderons également les quatre modes de défaillance courants pour Dataflow : échec de la création du pipeline, échec du démarrage du pipeline sur Dataflow, échec lors de l'exécution du pipeline et problèmes de performances.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Dans ce module, nous allons aborder les considérations liées aux performances dont nous devons tenir compte lors du développement de pipelines par lot et de pipelines de flux dans Dataflow.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module aborde les tests unitaires de vos pipelines Dataflow. Nous vous présentons également les frameworks et les fonctionnalités disponibles pour simplifier votre workflow CI/CD pour les pipelines Dataflow.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

5 vidéosTotal 27 minutes

Présentation des tests et de la CI/CD5 minutes
Tests unitaires6 minutes
Tests d'intégration2 minutes
Création d'artefacts1 minute
Déploiement13 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Autres ressources10 minutes

1 devoirTotal 4 minutes

Quiz 54 minutes

3 éléments d'applicationTotal 330 minutes

Atelier : CI/CD avec Dataflow120 minutes
Atelier : Tests avec Apache Beam (Java)90 minutes
Atelier : Tests avec Apache Beam (Python)120 minutes

Dans ce module, nous allons aborder les méthodes permettant de créer des systèmes résilients face aux données corrompues et aux pannes de centres de données.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module présente les modèles Flex, une fonctionnalité qui aide les équipes d'ingénierie des données à standardiser et à réutiliser le code de pipeline Dataflow. Les modèles Flex permettent de résoudre de nombreux problèmes opérationnels.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

4 vidéosTotal 10 minutes

Modèles classiques2 minutes
Modèles Flex2 minutes
Utiliser des modèles Flex3 minutes
Modèles fournis par Google3 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Autres ressources10 minutes

1 devoirTotal 6 minutes

Quiz 76 minutes

2 éléments d'applicationTotal 240 minutes

Atelier : Modèles Flex Dataflow personnalisés (Java)120 minutes
Atelier : Modèles Flex Dataflow personnalisés (Python)120 minutes

Ce module récapitule les sujets abordés dans le cours.

Inclus

1 vidéo

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

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Offert par

Google Cloud

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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