Traitement par lots vs traitement en continu

Vous êtes ingénieur·e de données dans une petite organisation. Vous collaborez avec des ingénieur·es produit pour développer un nouveau produit en ligne. Vous tentez de déterminer quels cas d'utilisation exigent du traitement en continu.

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Concepts de DevOps

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Dans ce chapitre, vous verrez ce qu'est le DevOps, vous en découvrirez les principes et les avantages. Vous apprendrez comment il s'applique à différents types de développement logiciel. Enfin, vous aborderez les bases de la gestion de projet pour comparer diverses approches et voir comment elles peuvent dynamiser DevOps afin d'apporter des bénéfices substantiels aux organisations.

Exercise 1: Qu'est-ce que DevOps ?Exercise 2: Avantages de DevOps Exercise 3: Caractéristiques de DevOps Exercise 4: Cas d'utilisation de DevOps Exercise 5: Quelle équipe d'ingénierie?Exercise 6: Utiliser le bon modèle Exercise 7: Mises en œuvre de DevOps Exercise 8: Méthodologies de gestion de projet pour DevOps Exercise 9: Cadres de gestion de projet Exercise 10: Facteurs pour choisir la meilleure méthode de gestion de projet Exercise 11: Choisir le meilleur modèle de gestion de projet

Ce chapitre présente les principaux composants d'une infrastructure TI, la gestion des changements et l'architecture logicielle. Vous verrez comment les différentes parties s'assemblent pour former des produits en ligne, comment elles interagissent entre elles et comment les équipes collaborent selon le modèle de gestion des changements en DevOps. Vous explorerez en détail les éléments clés de DevOps. À la fin de ce chapitre, vous serez outillé pour aborder certains problèmes complexes d'ingénierie logicielle, comme la conception d'architecture, et améliorer des produits en ligne de façon sûre et rapide.

Exercise 1: Le modèle de gestion des changements en DevOps Exercise 2: Composantes du cycle DevOps Exercise 3: L'ingénierie des données dans le cycle DevOps Exercise 4: Principaux systèmes d'architecture logicielle Exercise 5: Données en mouvement Exercise 6: Prendre des décisions architecturales Exercise 7: Concepts modernes d'infrastructure TI Exercise 8: Composants de l'infrastructure TI Exercise 9: Composantes de la gestion des changements Exercise 10: Éléments de DevOps Exercise 11: Pipelines CI/CD Exercise 12: Concepts DevOps vs. concepts d'infrastructure génériques

Ici, vous entreprendrez un parcours pour aborder DevOps sous l'angle de l'ingénierie des données. Vous explorerez ce que signifie l'architecture DevOps du point de vue de l'ingénierie des données. Vous verrez ensuite les principaux concepts liés aux pipelines de données et leur utilisation dans une architecture de microservices. Après avoir appris les notions sur les pipelines de données, vous enfilerez votre chapeau de scientifique des données et examinerez DevOps sous l'angle de la production de rapports. Pour terminer, vous passerez en revue l'écosystème d'outils DevOps et discuterez des principaux outils utilisés.

Exercise 1: Incidences de l'architecture DevOps sur l'ingénierie des données Exercise 2: Microservices vs architecture monolithique Exercise 3: Ingénierie des données pour les microservices Exercise 4: Pipelines de données Exercise 5: Principales opérations sur les données Exercise 6: Traitement par lots vs traitement en continu

Exercice en cours

Exercise 7: Analytique et production de rapports avec DevOps Exercise 8: Mesures de gestion des changements Exercise 9: Architecture de production de rapports pour DevOps Exercise 10: Outils : écosystème Exercise 11: Systèmes d'architecture et outils Exercise 12: Outils dans le cycle DevOps Exercise 13: Automatiser les circuits de données

Dans ce dernier chapitre, vous verrez comment DevOps contribue à assurer une haute qualité des données. Vous vous pencherez aussi sur la qualité et la fiabilité en logiciel. Enfin, vous aborderez les aspects culturels qui rendent DevOps possible. Puis, vous ferez la synthèse de tout ce que vous avez appris afin d'être pleinement outillé par la force de DevOps.

Exercise 1: Assurer des normes de qualité des données avec DevOps Exercise 2: Qualité des données Exercise 3: Éléments de qualité des données Exercise 4: Observabilité et fiabilité Exercise 5: Observabilité vs tests Exercise 6: Augmenter la fiabilité Exercise 7: Concepts culturels de DevOps Exercise 8: Concepts culturels Exercise 9: Réagir à un incident Exercise 10: Rassembler le tout Exercise 11: Avantages de DevOps Exercise 12: Cycle DevOps Exercise 13: FÉLICITATIONS !