Gravitino - Un méta lac de données multi-régional géo-distribué

Aperçu

Découvrez comment construire et gérer des métadatalakes distribués en utilisant Gravitino, en explorant les architectures multi-régionales et les stratégies de mise en œuvre pour des solutions de données évolutives.

Programme

• Introduction au Gravitino
Aperçu de Gravitino et de ses capacités
Importance des métadatalakes dans les organisations modernes
• Fondamentaux des Datalakes
Définition et caractéristiques des datalakes
Principales différences entre les data lakes et les entrepôts de données
Introduction aux métadatalakes
• Architecture Multi-Régionale
Comprendre la répartition géographique dans les datalakes
Avantages et défis des architectures multi-régionales
Principes de conception pour les datalakes multi-régionaux
• Architecture de Gravitino
Composants principaux de Gravitino
Comment Gravitino permet la répartition géographique
Introduction aux API et outils de Gravitino
• Mise en Place d'un Métadatalake Gravitino
Configuration initiale et mise en place
Connexion de multiples sources de données
Intégration de Gravitino à l'infrastructure existante
• Gestion et Gouvernance des Données
Catalogage et indexation des données dans Gravitino
Mise en œuvre des politiques de gouvernance des données
Gestion des métadonnées et traçabilité
• Scalabilité et Optimisation des Performances
Stratégies pour échelonner les datalakes Gravitino
Techniques d'optimisation et de réglage des performances
Gestion des opérations de données à grande échelle
• Sécurité et Conformité
Meilleures pratiques de sécurité pour les datalakes distribués
Respect des règlementations régionales et internationales
Contrôle d'accès et chiffrement des données dans Gravitino
• Études de Cas et Cas d'Usage
Applications réelles des métadatalakes Gravitino
Études de cas dans divers secteurs
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Projet Pratique
Conception d'un métadatalake Gravitino multi-régional
Mise en œuvre de stratégies d'ingestion et de gestion de données
Analyse et optimisation des résultats du projet
• Tendances Futures et Technologies
Tendances émergentes dans les architectures de datalake
Innovations dans la gestion des données distribuées
L'avenir de Gravitino et des métadatalakes
• Conclusion du Cours
Revue des concepts clés et points à retenir
Session finale de questions/réponses
Ressources supplémentaires pour approfondir l'apprentissage

Sujets

Affaires