Data Engineering w cyklu DevOps

Jesteś inżynierem danych i zostałeś poproszony o udział w tworzeniu nowego produktu. Twoim zadaniem jest zapewnienie prawidłowego przepływu danych – zgodnie z oczekiwaniami klientów i potrzebami biznesowymi.

Często współpracujesz z inżynierami produktu, wspierając ich z perspektywy Data Engineering na każdym etapie cyklu DevOps.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje DevOps

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje DevOps

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

908 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

W tym rozdziale dowiesz się, czym jest DevOps, poznasz jego zasady i korzyści, jakie przynosi. Zobaczysz, jak stosuje się go w różnych rodzajach tworzenia oprogramowania. Na koniec zapoznasz się z podstawami zarządzania projektami – poznasz różne podejścia i sprawdzisz, jak mogą wzmocnić DevOps i przynieść organizacjom wymierne korzyści.

Exercise 1: Czym jest DevOps?Exercise 2: Korzyści z DevOps Exercise 3: Cechy DevOps Exercise 4: Zastosowania DevOps Exercise 5: Który inżynier?Exercise 6: Dobór właściwego modelu Exercise 7: Implementacje DevOps Exercise 8: Metodyki zarządzania projektami w DevOpsie Exercise 9: Frameworki zarządzania projektami Exercise 10: Czynniki wpływające na wybór najlepszego modelu zarządzania projektem Exercise 11: Wybór najlepszego modelu zarządzania projektem

Ten rozdział przedstawia główne elementy infrastruktury IT, zarządzania zmianą i architektury oprogramowania. Zobaczysz, jak poszczególne części składają się na produkty online, jak ze sobą współdziałają i jak zespoły pracują razem w modelu zarządzania zmianą DevOps. Szczegółowo poznasz kluczowe elementy DevOps. Po zakończeniu tego rozdziału będziesz gotowy, by mierzyć się ze złożonymi problemami inżynierii oprogramowania – takimi jak projektowanie architektury – oraz bezpiecznie i sprawnie ulepszać produkty online.

Exercise 1: Model zarządzania zmianą w DevOps Exercise 2: Elementy cyklu DevOps Exercise 3: Data Engineering w cyklu DevOps

Bieżące ćwiczenie

Exercise 4: Główne systemy architektury oprogramowania Exercise 5: Dane w ruchu Exercise 6: Podejmowanie decyzji architektonicznych Exercise 7: Nowoczesne koncepcje infrastruktury IT Exercise 8: Komponenty infrastruktury IT Exercise 9: Komponenty zarządzania zmianą Exercise 10: Elementy DevOps Exercise 11: Potoki CI/CD Exercise 12: Koncepcje DevOps a ogólne koncepcje infrastruktury

W tym rozdziale spojrzysz na DevOps oczami inżyniera danych. Dowiesz się, co architektura DevOps oznacza z perspektywy inżynierii danych. Następnie poznasz główne koncepcje związane z potokami danych i ich zastosowaniem w architekturze mikroserwisów. Po omówieniu potoków danych założysz kapelusz data scientist i przyjrzysz się DevOps z perspektywy raportowania. Na koniec zapoznasz się ze środowiskiem narzędziowym DevOps i omówisz najważniejsze narzędzia wykorzystywane w tej metodyce.

Exercise 1: Implikacje architektury DevOps dla inżynierii danych Exercise 2: Mikroserwisy a architektura monolityczna Exercise 3: Inżynieria danych dla mikroserwisów Exercise 4: Potoki danych Exercise 5: Główne operacje na danych Exercise 6: Przetwarzanie wsadowe a strumieniowe Exercise 7: Analityka i raportowanie w DevOpsie Exercise 8: Metryki zarządzania zmianą Exercise 9: Architektura raportowania dla DevOpsa Exercise 10: Narzędzia: ekosystem Exercise 11: Systemy architektoniczne i narzędzia Exercise 12: Narzędzia w cyklu DevOps Exercise 13: Automatyzacja potoków danych

W tym ostatnim rozdziale sprawdzisz, jak DevOps pomaga zapewnić wysoką jakość danych. Przyjrzysz się też zagadnieniom jakości i niezawodności oprogramowania. Następnie poznasz koncepcje kulturowe, które stanowią fundament DevOps. Na zakończenie podsumujemy wszystko, czego się nauczyłeś – i wyjdziesz z kursu w pełni uzbrojony w możliwości, jakie daje DevOps.

Exercise 1: Zapewnianie standardów jakości danych z DevOps Exercise 2: Jakość danych Exercise 3: Elementy jakości danych Exercise 4: Obserwowalność i niezawodność Exercise 5: Obserwowalność a testowanie Exercise 6: Zwiększanie niezawodności Exercise 7: Kulturowe aspekty DevOps Exercise 8: Koncepcje kulturowe Exercise 9: Reagowanie na incydent Exercise 10: Podsumowanie Exercise 11: Korzyści z DevOps Exercise 12: Cykl DevOps Exercise 13: GRATULACJE!