Проектирование озер и хранилищ данных с помощью GCP

Сегодня организации генерируют огромные объемы данных, но эффективное хранение, управление и анализ этой информации остается серьезной проблемой. Традиционные методы хранения часто создают изолированные силоса, препятствующие командам извлекать своевременные и практические выводы. В этом текстовом курсе вы узнаете, как перейти от традиционных хранилищ к современным облачным архитектурам данных. Вы узнаете о том, как объединить экономичную гибкость дата-озер со структурированными аналитическими возможностями хранилища данных в единую архитектуру дата лейкхаус на GCP. Что вы узнаете: - Понять основные различия между озерам данных, хранилищами данных и современными озерами данные. - Настройте масштабируемые решения хранения с помощью Cloud Storage и BigQuery для аналитических нагрузок. - Применение современных моделей " озер данных &quot, с тем чтобы объединить структурированные и неструктурированные потоки данных. - Внедрение открытых форматов таблиц, таких как Apache Iceberg, для обеспечения высокой производительности и открытых стандартов. - Создание основных политик управления данными и безопасности для защиты конфиденциальных облачных данных. Курс начинается с основных терминов и определений структуры, а затем вы пройдете через принципы архитектурного проектирования и практические конфигурации облака. Вы укрепите свои знания с помощью письменных концептуальных обзоров и упражнений по структурному проектированию. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, облачных архитекторов и ИТ-специалистов, которые хотят создать прочный фундамент в архитектуре облачных данных без предварительного опыта работы с облачным хранением. Начните читать сегодня, чтобы разработать современные, эффективные и масштабируемые платформы облачных данных.