Serverless Data Processing with Dataflow: Operations em Português Brasileiro
Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.
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- Level Expert
- Course by Google Cloud
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Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.Modules
Visão geral
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Videos
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Readings
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Videos
- Introdução ao curso
- Como começar a usar o Google Cloud Platform e o Qwiklabs
1
Readings
- Important note about hands-on labs
Course Feedback
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1
Readings
1
Readings
- How to Send Feedback
Monitoring
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Videos
5
Videos
- Lista de jobs
- Informações de jobs
- Gráficos de jobs
- Métricas de jobs
- Metrics Explorer
Teste
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Assignment
1
Assignment
- Monitoramento
Recursos adicionais
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Readings
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Readings
- Recursos adicionais
Logging e Error Reporting
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Videos
2
Videos
- Logging
- Error Reporting
Teste
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Assignment
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Assignment
- Logging e Error Reporting
Recursos adicionais
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Readings
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Readings
- Recursos adicionais
Solução de problemas e depuração
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Videos
2
Videos
- Fluxo de trabalho da solução de problemas
- Tipos de problemas
Teste
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1
Assignment
1
Assignment
- Solução de problemas e depuração
Laboratório: Como monitorar, registrar e relatar erros dos jobs do Dataflow
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1
ExternalTool
1
External Tool
- Laboratório: Como monitorar, registrar e relatar erros dos jobs do Dataflow
Recursos adicionais
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Readings
1
Readings
- Recursos adicionais
Desempenho
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Videos
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Videos
- Design do pipeline
- Formato dos dados
- Origens, coletores e sistemas externos
- Shuffle e Streaming Engine
Teste
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Assignment
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Assignment
- Desempenho
Recursos adicionais
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Readings
1
Readings
- Recursos adicionais
Testes e CI/CD
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Videos
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Videos
- Visão geral de testes e CI/CD
- Teste de unidade
- Teste de integração
- Criação de artefatos
- Implantação
Teste
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1
Assignment
1
Assignment
- Testes e CI/CD
Lab: Testing with Apache Beam
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2
ExternalTool
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External Tool
- Lab: Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: como fazer testes usando o Apache Beam (Java)
- Lab: Testing with Apache Beam (Python)
Lab: CI/CD with Dataflow
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ExternalTool
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External Tool
- Lab: CI/CD with Dataflow
Recursos adicionais
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Readings
1
Readings
- Recursos adicionais
Confiabilidade
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Videos
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Videos
- Introdução à confiabilidade
- Monitoring
- Geolocalização
- Recuperação de desastres
- Alta disponibilidade
Teste
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Assignment
1
Assignment
- Confiabilidade
Recursos adicionais
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Readings
1
Readings
- Recursos adicionais
Modelos Flex
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Videos
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Videos
- Modelos Classic
- Modelos Flex
- Usar modelos Flex
- Modelos fornecidos pelo Google
Teste
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Assignment
1
Assignment
- Modelos Flex
Laboratório: Modelos Flex personalizados do Dataflow
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ExternalTool
2
External Tool
- Lab: Modelos Flex personalizados do Dataflow (Java)
- Lab: Modelos Flex personalizados do Dataflow (Python)
Recursos adicionais
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Readings
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Readings
- Recursos adicionais
Summary
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Videos
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Videos
- Resumo do curso
Auto Summary
"Serverless Data Processing with Dataflow: Operations em Português Brasileiro" is an advanced-level course designed for data science and AI professionals who aim to master the operational aspects of Google Cloud Dataflow. This course, presented by Coursera, delves into critical components such as troubleshooting tools, performance optimization techniques, and best practices for testing, deploying, and ensuring the reliability of Dataflow pipelines. Learners will also explore models to scale Dataflow pipelines efficiently, making the platform robust and adaptable for organizations with extensive user bases. Available through both Starter and Professional subscription plans, this course ensures that participants gain practical skills to maintain a stable and resilient data processing infrastructure.
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