Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est très apprécié pour sa profondeur d'information, sa clarté et sa pertinence pour les plateformes de données modernes en nuage, couvrant les principaux fournisseurs de nuage tels que AWS, GCP et Azure. Les lecteurs apprécient son approche structurée et les informations pratiques qu'il offre aux ingénieurs et architectes de données. Cependant, certains utilisateurs ont noté l'absence de couverture de Snowflake et ont suggéré d'incorporer Cloud Well Architected Frameworks pour une meilleure orientation.
Avantages:⬤ Profondeur de l'information couvrant AWS, GCP et Azure
⬤ langage et structure clairs
⬤ idées pratiques et meilleures pratiques
⬤ bénéfique pour les ingénieurs et architectes de données
⬤ chapitres utiles sur la gestion des métadonnées et les schémas
⬤ suscite des idées pour la pratique
⬤ couvre une approche de cycle de vie complet.
⬤ Pas de couverture de Snowflake
⬤ pourrait bénéficier de l'inclusion de Cloud Well Architected Frameworks
⬤ peut nécessiter une connaissance préalable des langages open source pour une appréciation complète.
(basé sur 14 avis de lecteurs)
Titre original :
Designing Cloud Data Platforms
Contenu du livre :
Dans Designing Cloud Data Platforms, Danil Zburivsky et Lynda Partner révèlent une approche à six niveaux qui augmente la flexibilité et réduit les coûts. Découvrez des modèles d'acquisition de données à partir d'une variété de sources, puis apprenez à exploiter les services préconstruits fournis par les vendeurs de cloud.
Résumé
Les entrepôts de données centralisés, qui ont longtemps été la norme de référence pour l'hébergement des données à des fins d'analyse, cèdent rapidement la place à des plates-formes de données en nuage à multiples facettes. Les entreprises qui adoptent les plateformes de données modernes en nuage bénéficient d'une vue intégrée de leur activité en utilisant toutes leurs données et peuvent tirer parti de pratiques analytiques avancées pour générer des prédictions et des services de données encore inimaginables. Designing Cloud Data Platforms est un guide pratique qui permet d'envisager et de concevoir une plateforme de données moderne et évolutive qui tire pleinement parti de la flexibilité du cloud. Au fil de la lecture, vous découvrirez les composants essentiels de la conception d'une plateforme de données en nuage, ainsi que le rôle de technologies clés telles que Spark et Kafka Streams. Vous explorerez également la mise en place de processus pour gérer les données basées sur le cloud, les sécuriser et utiliser des outils analytiques et de BI avancés pour les analyser.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie
Des pipelines, des systèmes de stockage et des API bien conçus éliminent la complexité de la mise à l'échelle et de la maintenance des centres de données sur site. Une fois que vous aurez appris les modèles de conception des plateformes de données en nuage, vous maximiserez les performances, quel que soit le fournisseur de nuage que vous utilisez.
À propos du livre
Dans Designing Cloud Data Platforms, Danil Zburivsky et Lynda Partner révèlent une approche en six couches qui augmente la flexibilité et réduit les coûts. Découvrez des modèles d'acquisition de données à partir d'une variété de sources, puis apprenez à exploiter les services prédéfinis fournis par les fournisseurs de cloud.
Ce qu'il y a à l'intérieur
Meilleures pratiques pour les ensembles de données structurées et non structurées.
Outils d'apprentissage automatique prêts pour le cloud.
Métadonnées et analyse en temps réel.
Architecture défensive, accès et sécurité.
À propos du lecteur
Pour les professionnels des données qui connaissent les bases de l'informatique en nuage et Hadoop ou Spark.
A propos de l'auteur
Danil Zburivsky a plus de 10 ans d'expérience dans la conception et le support d'infrastructures de données à grande échelle pour des entreprises du monde entier. Lynda Partner est vice-présidente de la division Analytics-as-a-Service chez Pythian et travaille sur l'aspect commercial des données depuis plus de 20 ans.
Table des matières
1 Présentation de la plate-forme de données.
2 Pourquoi une plateforme de données et pas seulement un entrepôt de données ?
3 Prendre de l'ampleur et tirer parti des « Big 3 » : Amazon, Microsoft Azure et Google.
4 Introduire les données dans la plateforme.
5 Organiser et traiter les données.
6 Traitement et analyse des données en temps réel.
7 Architecture de la couche de métadonnées.
8 Gestion des schémas.
9 Accès aux données et sécurité.
10 Alimenter la valeur de l'entreprise avec des plateformes de données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617296444 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 336 |
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