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Serverless Data Processing with Dataflow:Foundations Español

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Overview

Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.

Syllabus

  • Introducción
    • Este módulo incluye la descripción del curso y un breve repaso del modelo de programación de Apache Beam y del servicio administrado de Dataflow de Google.
  • Portabilidad de Beam
    • En este módulo, estudiaremos cuatro secciones: Portabilidad de Beam, Runner v2, Entornos de contenedores y Transformaciones en varios lenguajes.
  • Cómo separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow
    • En este módulo, aprenderá a separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow. Además, en él encontrará cuatro secciones: Dataflow, Servicio Dataflow Shuffle, Dataflow Streaming Engine y Programación flexible de recursos.
  • IAM, cuotas y permisos
    • En este módulo, hablaremos sobre los diferentes permisos, cuotas y funciones de IAM que se necesitan para ejecutar Dataflow.
  • Seguridad
    • En este módulo, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
  • Resumen
    • En este curso, haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow.

Taught by

Google Cloud Training

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