Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations em Português Brasileiro

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations em Português Brasileiro

This course is part of Serverless Data Processing Dataflow em Português Brasileiro Specialization

Instructor: Google Cloud Training

Access provided by New York State Department of Labor

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What you'll learn

Demonstrar como o Apache Beam e o Cloud Dataflow trabalham juntos para atender às necessidades de processamento de dados de sua organização
Resumir os benefícios do Beam Portability Framework e habilitá-lo para seus dutos Dataflow
Habilitar o Shuffle & Streaming Engine para pipelines batch & streaming respectivamente para o máximo desempenho
Permitir a Programação Flexível de Recursos para um desempenho mais eficiente em termos de custos

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There are 6 modules in this course

Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.

Neste módulo, apresentamos os detalhes do curso, além de um resumo rápido sobre o modelo de programação Apache Beam e o serviço gerenciado do Dataflow do Google.

What's included

3 videos1 reading

Este módulo é dividido em quatro seções: portabilidade do Beam, Runner v2, ambientes de contêiner e transformações entre linguagens.

What's included

4 videos1 assignment

Neste módulo, ensinaremos como separar a programação do armazenamento com o Dataflow. Ele é dividido em quatro seções: Dataflow, serviço do Dataflow Shuffle, Dataflow Streaming Engine e programação flexível de recursos.