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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - 日本語版
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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - 日本語版
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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。
コース情報
目標
- どのように Apache Beam と Cloud Dataflow が連携して組織のデータ処理ニーズを満たすことができるかを示す
- Beam Portability フレームワークの利点を要約し、Dataflow パイプラインに対してフレームワークを有効にする
- Shuffle Engine と Streaming Engine をそれぞれバッチ パイプラインとストリーミング パイプラインに対して有効にすることで、パフォーマンスを最大化する
- Flexible Resource Scheduling を有効にして、さらに費用効率の高いパフォーマンスを実現する
前提条件
• 「Building Batch Data Pipelines」を完了している
• 「Building Resilient Streaming Analytics Systems」を完了している
対象
• データ エンジニア
• データ エンジニアリング スキルを磨くことを目指しているデータ アナリストおよびデータ サイエンティスト
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、日本語、português (Brasil)
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合