دانلود رایگان دوره ساخت خط لوله‌های دسته‌ای داده در گوگل کلود 2024-6 از

مقدمه

دوره Building Batch Data Pipelines on Google Cloud از مجموعه یک راهنمای جامع برای طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی خطوط لوله دسته‌ای (Batch Data Pipelines) بر پایه سرویس‌های گوگل کلود است. این دوره مناسب مهندسین داده، تحلیلگران BI و توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند داده‌های حجیم را به صورت موثری پردازش و انتقال دهند. از مفاهیم پایه‌ای گرفته تا مثال‌های عملی، همه در این دوره پوشش داده شده است.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• معماری کلی Batch Processing در گوگل کلود و مزایا آن.
• نحوه استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی اولیه داده‌ها.
• طراحی و پیاده‌سازی خط لوله با Dataflow و Apache Beam.
• بارگذاری داده‌ها در BigQuery به صورت کارا و اقتصادی.
• بهینه‌سازی عملکرد، کنترل هزینه و مانیتورینگ پرفورمنس خطوط لوله.
• مدیریت خطاها، لاگ‌گیری و بازیابی در زمان بروز مشکل.
• یکپارچه‌سازی با سرویس‌های دیگر مثل Pub/ Sub و Cloud Functions.

  مزایای یادگیری این دوره

  • افزایش توانایی طراحی سیستم‌های پردازش دسته‌ای مقیاس‌پذیر.
  • کاهش هزینه‌های زیرساختی و زمان اجرای پردازش‌های حجیم.
  • کسب مهارت‌های عملی جهت ورود به بازار کار Cloud Data Engineering.
  • آشنایی با بهترین روش‌ها (Best Practices) در محیط گوگل کلود.
  • توانایی عیب‌یابی و بهینه‌سازی خطوط لوله واقعی.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی اولیه با مفاهیم Cloud Computing و سرویس‌های گوگل کلود.
    • دانش پایه‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی Java یا Python.
    • درک ابتدایی از SQL و کار با دیتابیس‌ها.
    • تجربه اولیه با مفاهیم ETL یا ELT برای آماده‌سازی داده.
    • داشتن یک حساب کاربری در Google Cloud Platform (می‌توانید از نسخه رایگان استفاده کنید).

      بخش‌های اصلی دوره

      • بخش ۱: معرفی پردازش‌های دسته‌ای مروری بر مفاهیم Batch و چالش‌های متداول در پردازش داده حجیم.
      • بخش ۲: ذخیره‌سازی اولیه با Cloud Storage چگونگی مدیریت باکت‌ها، تنظیم دسترسی‌ها و بارگذاری داده.
      • بخش ۳: طراحی Pipeline با Apache Beam ایجاد Transformها، PCollection و قالب‌بندی داده.
      • بخش ۴: اجرا با Dataflow استقرار Pipeline، تنظیمات Autoscaling و مدیریت منابع.
      • بخش ۵: بارگذاری در BigQuery تعریف جداول، Partitioning و تنظیمات بهینه‌سازی.
      • بخش ۶: پایش و اشکال‌زدایی نحوه مانیتورینگ با Stackdriver، لاگ‌گیری و Alerting.
      • بخش ۷: بهینه‌سازی هزینه استفاده از ماشین‌های سفارشی، Preemptible VMs و تجمیع عملیات.
      • بخش ۸: سناریوهای واقعی پیاده‌سازی یک پروژه انتها‌به‌انتها برای تحلیل داده‌های ترافیکی.

        مثال‌های عملی

        در یکی از ویدیوهای این دوره، یک سناریوی واقعی از بارگذاری لاگ‌های وب سرور در Cloud Storage و سپس پردازش آن‌ها به کمک Dataflow توضیح داده می‌شود. پس از پاک‌سازی و تبدیل داده، نتایج به صورت روزانه در جدول‌های BigQuery ذخیره شده و برای داشبوردهای BI آماده می‌گردد.

        مثال دیگر شامل ترکیب داده‌های مالی چندین منبع و اجرای محاسبات تجمیعی بر روی حجم‌های چند صد گیگابایت است. در این مثال، با استفاده از Partition کردن جداول و تنظیم Parallelism مناسب در Dataflow می‌توان زمان اجرای پردازش را تا ۷۰٪ کاهش داد.

        نکات کلیدی

        • همواره داده‌ها را قبل از ورود به Pipeline اعتبارسنجی کنید.
        • از Auto-scaling در Dataflow برای تطبیق با نوسانات حجم داده کمک بگیرید.
        • جداول BigQuery را بر اساس تاریخ یا کلید منطقی Partition کنید تا کوئری‌ها سریع‌تر اجرا شوند.
        • برای عملیات تکرارشونده، از Preemptible VMs استفاده کنید تا هزینه‌های محاسباتی کاهش یابد.
        • با تعریف Alert در Stackdriver، از خطاها و تأخیرهای احتمالی Pipelineها مطلع شوید.

          نتیجه‌گیری

          دوره ساخت خط لوله‌های دسته‌ای داده در گوگل کلود از یک مرجع کامل برای هر فردی است که می‌خواهد با ابزارها و سرویس‌های مدرن گوگل کلود، پردازش حجیم داده را به صورت بهینه و مقیاس‌پذیر انجام دهد. با دانلود رایگان این دوره، مهارت‌های خود را تقویت کنید و در پروژه‌های واقعی به سرعت وارد عمل شوید.

          برای دسترسی به محتوای این دوره و تمرین‌های عملی، هم‌اکنون فایل‌ها را دانلود کرده و سفری حرفه‌ای در دنیای Data Engineering را آغاز کنید.

          نظرات

          هنوز نظری ثبت نشده است.

          وارد شوید تا نظر ثبت کنید.