Construire des lacs de données modernes pour l'analyse en utilisant le stockage d'objets

Aperçu

Participez à cette session transformative sur la construction de lacs de données de pointe en utilisant le stockage objet. Découvrez l'architecture derrière des solutions haute performance, où les moteurs de requête MPP et les capacités avancées maximisent l'efficacité dans des configurations multi-cloud.

Ce cours fourni par YouTube relève des catégories de l'Intelligence Artificielle et du Business, offrant des perspectives critiques sur les analyses évolutives pour la gestion de données de pointe.

Programme

• Introduction aux Lacs de Données
Définition et composants d'un lac de données
Avantages des lacs de données par rapport aux entrepôts de données traditionnels
• Vue d'ensemble du Stockage d'Objets
Caractéristiques clés du stockage d'objets
Comparaison avec d'autres types de stockage (stockage en bloc et en fichiers)
Cas d'utilisation dans l'architecture des lacs de données
• Architecturer des Lacs de Données
Principes de conception fondamentaux
Stratégies d'ingestion de données
Assurer la qualité et la cohérence des données
Considérations de gouvernance et de sécurité des données
• Architectures de Lacs de Données Multi-Cloud
Avantages et défis des environnements multi-cloud
Meilleures pratiques pour déployer des lacs de données sur plusieurs clouds
Stratégies de migration de données et interopérabilité
• Moteurs de Requêtes MPP (Traitement Massivement Parallèle)
Fonctionnalité et avantages des moteurs MPP dans les lacs de données
Moteurs de requêtes MPP populaires (e.g., Apache Presto, Amazon Redshift, Google BigQuery)
Intégration avec le stockage d'objets
• Stratégies d'Analytique Scalables
Techniques pour optimiser la performance et faire évoluer les charges de travail analytiques
Utilisation de la partitionnement des données, de l'indexation et de la mise en cache
Mise en œuvre de la gestion et de l'optimisation des charges de travail
• Fonctionnalités Avancées pour l'Analytique
Intégration du machine learning avec des lacs de données
Analytique en temps réel et traitement de flux
Exploiter l'IA pour des insights de données améliorés
• Sécurité et Conformité dans les Lacs de Données
Cryptage des données et contrôle d'accès dans le stockage d'objets
Considérations de conformité réglementaire
Surveillance et audit des accès aux données
• Tendances Futures et Innovations
Technologies émergentes dans les écosystèmes de lacs de données
Tendances dans les solutions d'analytique et de stockage de données
Préparer les avancées futures en traitement et gestion de données
• Études de Cas et Applications Pratiques
Exemples réels de mises en œuvre réussies de lacs de données
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Conclusion
Récapitulation des points clés
Prochaines étapes et ressources pour un apprentissage continu

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Affaires