AWS पर .NET और S3 के साथ डेटा लेक आर्किटेक्चर

बड़े पैमाने के डेटासेट को प्रबंधित करने के लिए एक मानक डेटाबेस से अधिक की आवश्यकता होती है; इसके लिए एक मजबूत डेटा लेक आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है। यह कोर्स स्पष्ट करता है कि विभिन्न क्लाउड सेवाएं डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने, बदलने और विश्लेषण करने के लिए कैसे एक साथ काम करती हैं। आप बुनियादी भंडारण को समझने से लेकर एक पूर्ण डेटा पाइपलाइन को लागू करने तक जाएंगे जो जानकारी को स्थानीय स्रोतों से एक संरचित, खोजने योग्य क्लाउड वातावरण में ले जाती है। सर्वर रहित घटकों पर ध्यान केंद्रित करके, आप ऐसे सिस्टम बनाना सीखेंगे जो लागत कम रखते हुए स्वचालित रूप से स्केल करते हैं। आप क्या सीखेंगे: - डेटा लेक आर्किटेक्चर के मूल सिद्धांतों और क्लाउड स्टोरेज की मूल बातों को समझें। - विश्वसनीय, वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण के लिए S3 बकेट और Kinesis Data Firehose को कॉन्फ़िगर करें। - स्वचालित डेटा कैटलॉगिंग और स्कीमा खोज के लिए AWS Glue में महारत हासिल करें। - किसी भी सर्वर का प्रबंधन किए बिना मानक SQL का उपयोग करके Athena के साथ बड़े डेटासेट पर क्वेरी करें। - आधुनिक C# पैटर्न का उपयोग करके प्रोग्रामेटिक रूप से क्लाउड सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने के लिए .NET के लिए AWS SDK लागू करें। - स्टोरेज लागतों को अनुकूलित करने और क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए Parquet फ़ाइल स्वरूपण लागू करें। - स्थानीय SQL डेटाबेस से क्लाउड-आधारित RDS वातावरण में डेटा ले जाने का अभ्यास करें। कोर्स की शुरुआत डेटा मूवमेंट और ट्रांसफॉर्मेशन के लॉजिक में जाने से पहले मूलभूत शब्दावली और सेवा परिभाषाओं से होती है। आप स्थानीय डेटाबेस और क्लाउड-नेटिव एनालिटिक्स के बीच के अंतर को पाटने के लिए व्यावहारिक कार्यान्वयन परिदृश्यों और कोड-आधारित उदाहरणों के माध्यम से पढ़ेंगे। यह कोर्स शुरुआती डेवलपर्स और डेटा उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें C# की बुनियादी समझ है और वे क्लाउड डेटा इंजीनियरिंग का पता लगाना चाहते हैं। शुरू करने के लिए किसी पूर्व क्लाउड अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही क्लाउड-आधारित डेटा इंजीनियरिंग के अपने मूलभूत ज्ञान का निर्माण शुरू करें।