Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español

Overview

Class Central Tips

Este curso acelerado a pedido de una semana está basado en Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, aprenderá a compilar canalizaciones de datos de transmisión con Google Cloud Pub/Sub y Dataflow para poder tomar decisiones en tiempo real. Además, aprenderá a compilar paneles a fin de procesar resultados personalizados para distintos públicos interesados.

Requisitos previos:
• Haber completado el curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals (o contar con experiencia equivalente)
• Conocimientos de Java

Objetivos:
• Comprender casos prácticos de estadísticas de transmisiones en tiempo real
• Usar el servicio de mensajería asíncrona de Google Cloud Pub/Sub para administrar eventos de datos
• Escribir canalizaciones de transmisión y ejecutar transformaciones cuando sea necesario
• Familiarizarse con ambos lados de una canalización de transmisión: la producción y el consumo
• Interoperar Dataflow, BigQuery y Cloud Pub/Sub para realizar transmisiones y análisis en tiempo real

Syllabus

Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión

Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables

Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión

Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión

Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia