Leserbewertungen
Zusammenfassung:Dieses Buch wird für seine Informationstiefe, Klarheit und Relevanz für moderne Cloud-Datenplattformen hoch gelobt und deckt wichtige Cloud-Anbieter wie AWS, GCP und Azure ab. Die Leser schätzen den strukturierten Ansatz und die praktischen Einblicke, die es für Dateningenieure und -architekten bietet. Einige Nutzer bemängelten jedoch die fehlende Abdeckung von Snowflake und schlugen vor, Cloud Well Architected Frameworks für eine bessere Anleitung einzubeziehen.
Vorteile:⬤ Informative Tiefe, die AWS, GCP und Azure abdeckt
⬤ Klare Sprache und Struktur
⬤ Praktische Einblicke und Best Practices
⬤ Nützlich für Dateningenieure und -architekten
⬤ Hilfreiche Kapitel über Metadatenmanagement und Schema
⬤ Anregungen für die Praxis
⬤ Deckt einen vollständigen Lebenszyklusansatz ab.
⬤ Keine Abdeckung von Snowflake
⬤ könnte von der Einbeziehung von Cloud Well Architected Frameworks profitieren
⬤ erfordert möglicherweise Vorkenntnisse in Open-Source-Sprachen, um das Buch vollständig zu verstehen.
(basierend auf 14 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Designing Cloud Data Platforms
Inhalt des Buches:
In Designing Cloud Data Platforms stellen Danil Zburivsky und Lynda Partner einen sechsschichtigen Ansatz vor, der die Flexibilität erhöht und die Kosten senkt. Entdecken Sie Muster für die Aufnahme von Daten aus einer Vielzahl von Quellen und lernen Sie dann, wie Sie vorgefertigte Dienste von Cloud-Anbietern nutzen können.
Zusammenfassung
Zentralisierte Data Warehouses, die lange Zeit als Standard für die Speicherung von Daten für Analysen galten, werden zunehmend durch vielseitige Cloud-Datenplattformen ersetzt. Unternehmen, die moderne Cloud-Datenplattformen nutzen, profitieren von einer integrierten Sicht auf ihr Geschäft unter Verwendung aller ihrer Daten und können die Vorteile fortschrittlicher Analyseverfahren nutzen, um Vorhersagen und bisher ungeahnte Datendienste zu erstellen. Designing Cloud Data Platforms ist ein praktischer Leitfaden für die Konzeption und den Entwurf einer modernen, skalierbaren Datenplattform, die die Flexibilität der Cloud voll ausnutzt. Während der Lektüre lernen Sie die Kernkomponenten des Designs einer Cloud-Datenplattform sowie die Rolle von Schlüsseltechnologien wie Spark und Kafka Streams kennen. Sie werden auch die Einrichtung von Prozessen für die Verwaltung von Cloud-basierten Daten, deren Sicherheit und die Verwendung von fortschrittlichen Analyse- und BI-Tools für die Analyse der Daten erkunden.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Gut durchdachte Pipelines, Speichersysteme und APIs machen die komplizierte Skalierung und Wartung überflüssig, die bei On-Premise-Rechenzentren erforderlich ist. Sobald Sie die Muster für die Entwicklung von Cloud-Datenplattformen gelernt haben, werden Sie die Leistung maximieren, egal welchen Cloud-Anbieter Sie verwenden.
Über das Buch
In Designing Cloud Data Platforms stellen Danil Zburivsky und Lynda Partner einen sechsschichtigen Ansatz vor, der die Flexibilität erhöht und die Kosten senkt. Entdecken Sie Muster für die Aufnahme von Daten aus einer Vielzahl von Quellen und lernen Sie dann, wie Sie vorgefertigte Dienste von Cloud-Anbietern nutzen können.
Inhalt
Bewährte Verfahren für strukturierte und unstrukturierte Datensätze.
Cloud-fähige Tools für maschinelles Lernen.
Metadaten und Echtzeit-Analysen.
Defensive Architektur, Zugriff und Sicherheit.
Über den Leser
Für Datenexperten, die mit den Grundlagen von Cloud Computing und Hadoop oder Spark vertraut sind.
Über den Autor
Danil Zburivsky hat über 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Unterstützung großer Dateninfrastrukturen für Unternehmen auf der ganzen Welt. Lynda Partner ist VP für Analytics-as-a-Service bei Pythian und beschäftigt sich seit über 20 Jahren mit der geschäftlichen Seite von Daten.
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung in die Datenplattform.
2 Warum eine Datenplattform und nicht nur ein Data Warehouse?
3 Größer werden und die Big 3 nutzen: Amazon, Microsoft Azure und Google.
4 Daten auf die Plattform bringen.
5 Organisieren und Verarbeiten von Daten.
6 Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit.
7 Architektur der Metadatenschicht.
8 Schema-Verwaltung.
9 Datenzugriff und Sicherheit.
10 Steigerung des Geschäftswerts mit Datenplattformen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617296444 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 336 |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
