Data Fabric

Podobně jako Data Mesh je Data Fabric velmi užitečný koncept v moderních datových ekosystémech, zejména pokud pracuješ s daty pocházejícími z různých zdrojů a ve různých formátech. Pojďme si ho tedy pořádně projít.

Vyber tvrzení, které nejlépe vystihuje, co je Data Fabric.

Toto cvičení je součástí kurzu

Porozumění moderní datové architektuře

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Porozumění moderní datové architektuře

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Začněte kurz zdarma

Po absolvování této kapitoly budeš umět vysvětlit, co je moderní datová architektura, jaké jsou její klíčové požadavky a komponenty. Přehledně projdeš různé typy existujících datových architektur – od Lambda architektury až po Data Mesh.

Exercise 1: Moderní datové architektury Exercise 2: Co je moderní datová architektura?Exercise 3: Moderní vs. tradiční architektury Exercise 4: Příklady moderní datové architektury Exercise 5: Lambda architektura Exercise 6: Vrstvy Lambda architektury Exercise 7: Kappa architektura Exercise 8: Kappa: A co dávková vrstva?Exercise 9: Data Mesh a Data Fabric Exercise 10: Data Mesh Exercise 11: Data Fabric

Aktuální cvičení

Exercise 12: Datová architektura a její případy použití

Poznej různé komponenty a vrstvy moderních datových architektur – od ingestace až po poskytování dat. Seznámíš se s různými paradigmaty a přístupy v každé vrstvě a také s cloudovými službami používanými k implementaci moderních datových řešení, abyste získali praktické zkušenosti!

Exercise 1: Ukládání dat: typy úložišť Exercise 2: Co je blob storage?Exercise 3: Kdy použít blob storage?Exercise 4: SQL vs. NoSQL Exercise 5: Případy použití úložišť Exercise 6: Data Ingestion Exercise 7: Co je to ingestion?Exercise 8: Co je to landing zone?Exercise 9: Příjem nových dat Exercise 10: Zpracování dat Exercise 11: Dávkové zpracování vs. streaming Exercise 12: Co je to okno ve streamingu?Exercise 13: Paradigmata zpracování dat Exercise 14: Serving dat Exercise 15: Technologie pro vrstvu serving Exercise 16: Seřaď vrstvy

Ponořte se do průřezových komponent moderních datových architektur a proberte klíčové aspekty jako správa dat, metadata, bezpečnost dat a pozorovatelnost. Díky pochopení těchto zásadních prvků budeš připravený/á navrhovat robustní, bezpečné a efektivní datové platformy při zachování vysokých standardů pro data i celkovou službu.

Exercise 1: Správa dat Exercise 2: Co je to data governance?Exercise 3: Role ve správě dat Exercise 4: Správa metadat Exercise 5: Role metadat Exercise 6: Typy metadat Exercise 7: Obchodní glosář se skládá z...Exercise 8: Zabezpečení dat Exercise 9: Co je to únik dat?Exercise 10: Virtuální privátní cloudy (VPC)Exercise 11: Efektivní zabezpečení dat Exercise 12: Klasifikace bezpečnostních opatření pro data Exercise 13: Pozorovatelnost Exercise 14: Hledání příčiny problému Exercise 15: Opatření pro zabezpečení dat

Nauč se řídit pracovní postupy, rozumět nákladům cloudových služeb a navrhovat moderní datová řešení. Tato kapitola tě provede prací s nástroji jako Apache Airflow a naučí tě způsoby, jak šetřit náklady na provoz v cloudu. Po jejím absolvování budeš vědět, jak navrhovat a hodnotit robustní datové systémy pro firmy.

Exercise 1: Orchestrace Exercise 2: Orchestrace vs. plánování Exercise 3: Senzory v orchestraci Exercise 4: Osvědčené postupy pro snižování nákladů na úložiště a zpracování dat Exercise 5: Rezervovaná kapacita v cloudových službách Exercise 6: Třídy úložiště Exercise 7: Návrh moderní datové architektury Exercise 8: Ptát se na to správné Exercise 9: Příjem dat z aplikace Exercise 10: Hodnocení řešení moderní datové architektury Exercise 11: Proč karanténní zóna?Exercise 12: Návrh moderní datové platformy Exercise 13: Shrnutí