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코스 개요
데이터 집약형 플랫폼 엔지니어링의 기초
- 데이터 집약형 애플리케이션 개요
- 빅데이터 환경에서 플랫폼 엔지니어링이 직면하는 과제들
- 데이터 처리 아키텍처에 대한 전반적인 이해
데이터 모델링 및 관리
- 확장성을 고려한 데이터 모델링 원칙
- 데이터 저장소 선택 및 최적화 기법
- 분산 환경에서의 데이터 수명 주기 관리 방법
빅데이터 처리 프레임워크
- Hadoop, Spark, Flink 등 빅데이터 처리 도구 소개
- 배치 처리와 스트림 처리의 비교 분석
- 빅데이터 처리 파이프라인 구축 방법
실시간 분석 플랫폼 개발
- 실시간 분석 시스템 설계 전략
- Kafka Streams와 Apache Storm 같은 스트림 처리 엔진 활용법
- 실시간 대시보드 및 시각화 도구 구현 기법
데이터 파이프라인 조율 방법
- Apache Airflow를 이용한 워크플로우 관리 기술
- 효율적인 데이터 파이프라인 자동화 전략
- 데이터 처리 과정의 모니터링 및 알림 체계 구축
플랫폼 보안 및 컴플라이언스
- 데이터 플랫폼 보안 강화를 위한 베스트 프랙티스
- 개인정보 보호 및 각종 규제 요건 준수 방안
- 보안성 높은 데이터 접근 제어 시스템 구현법
성능 튜닝과 최적화 전략
- 데이터 처리량 향상과 지연 시간 단축을 위한 기법
- 데이터 집약형 플랫폼 확장 전략 수립
- 시스템 성능 측정 및 모니터링 기술
사례 연구와 업계 우수 사례 공유
- 성공적인 데이터 플랫폼 구축 사례 분석
- 업계 리더들이 얻은 유용한 교훈들
- 데이터 집약형 플랫폼 엔지니어링 분야의 최신 동향 탐색
최종 프로젝트 수행
- 데이터 집약형 애플리케이션에 적합한 플랫폼 솔루션 설계
- 데이터 처리 파이프라인 프로토타입 제작 실습
- 개발된 플랫폼의 성능 및 확장성 검증 절차
강의 요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 기본적인 데이터 구조와 알고리즘에 대한 이해
- Java, Scala 또는 Python 프로그래밍 경험
- 데이터베이스 및 SQL의 기초 개념 숙지
대상 수강생
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 엔지니어
- 기술 리더
21 시간
회원 평가 (2)
DevOps/DevSecOps의 전반적인 개념은 조직이나 팀이 아니라 문화이자 마인드셋입니다
Mpho Mashele - South Africa Reserve Bank
코스 - DevOps and Platform Engineering: A Collaborative Approach
기계 번역됨
마이크로서비스에 대한 내용과 쿠버네티스를 유지보수하는 방법
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
코스 - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
기계 번역됨
