Архитектура Data Lake на AWS с.NET и S3

Для управления крупномасштабными наборами данных требуется нечто большее, чем стандартная база данных. Для этого требуется надежная архитектура Data Lake. Данный курс предоставляет четкий путь к пониманию того, как различные облачные службы работают вместе для эффективного хранения, преобразования и анализа данных. Вы перейдете от понимания основных хранилищ к реализации полного конвейера данных, который перемещает информацию из локальных источников в структурированную облачную среду с возможностью поиска. Сосредоточив внимание на серверных компонентах, вы научитесь создавать системы, которые масштабируются автоматически, сохраняя низкие затраты. Что вы узнаете: - Понимание основных принципов архитектуры озера данных и основы облачного хранения. - Настройте S3 buckets и Kinesis Data Firehose для надежного приема данных в реальном времени. - Master AWS Glue для автоматизированного каталогизации данных и обнаружения схем. - Запрос больших наборов данных с помощью стандартного SQL с Athena без управления серверами. - Внедрить AWS SDK для.NET для взаимодействия с облачными сервисами программно с использованием современных шаблонов C #. - Применение форматирования файлов Parquet для оптимизации затрат на хранение и повышения производительности запросов. - Практика перемещения данных из локальных баз данных SQL в облачные среды RDS. Курс начинается с базовой терминологии и определений сервисов, а затем переходит к логике перемещения и преобразования данных. Вы изучите практические сценарии реализации и примеры на основе кода, чтобы преодолеть разрыв между локальными базами данных и облачными аналитическими функциями. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков и энтузиастов данных с базовыми знаниями C #, которые хотят изучить инженерию данных в облаке. Начните накапливать фундаментальные знания по облачной обработке данных уже сегодня.