أساسيات معالجة البيانات بدون خوادم باستخدام Dataflow

هذه الدورة هي الجزء الأول من سلسلة مكوّنة من ثلاث دورات حول معالجة البيانات بدون خوادم باستخدام Dataflow. في هذا الجزء التأسيسي، نبدأ بمراجعة سريعة لمفهوم Apache Beam، ولماذا يُعد إطاراً موحداً لبناء خطوط معالجة البيانات، وكيف ترتبط به خدمة Cloud Dataflow كمنصة تنفيذ مُدارة لتشغيل خطوط Beam على نطاق واسع. بعد ذلك، نستعرض رؤية Apache Beam والفوائد التي يقدمها إطار «قابلية النقل» (Beam Portability Framework). يحقق هذا الإطار الهدف الأساسي لBeam: أن يتمكن المطور من استخدام لغة البرمجة المفضلة لديه مع بيئة التنفيذ التي يفضلها، دون الارتباط بمحرك واحد أو إعادة كتابة المنطق عند تغيير منصة التشغيل. ثم نوضح كيف يتيح لك Dataflow فصل الحوسبة عن التخزين بما يساعد على خفض التكاليف وتحسين المرونة، وكيف تتفاعل أدوات الهوية وإدارة الوصول والإدارة (Identity, Access, and Management) مع خطوط Dataflow لديك، بحيث يمكنك التحكم في من يمكنه تشغيل المهام أو تعديلها أو الوصول إلى الموارد المرتبطة بها. وأخيراً، نركز على كيفية تطبيق نموذج الأمان المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك على Dataflow، بما في ذلك اختيار الأذونات الصحيحة، وتبني أفضل الممارسات لبناء بيئة معالجة بيانات آمنة وموثوقة، مع مراعاة متطلبات الحوكمة والامتثال.

• توضيح كيف يعمل Apache Beam وCloud Dataflow معاً لتلبية احتياجات مؤسستك في معالجة البيانات
• تلخيص فوائد إطار قابلية النقل في Beam وتمكينه لخطوط Dataflow لديك
• تمكين Shuffle Engine وStreaming Engine لخطوط المعالجة الدفعية والبثية على التوالي لتحقيق أقصى أداء
• تمكين Flexible Resource Scheduling للحصول على أداء أكثر كفاءة من حيث التكلفة
• اختيار التركيبة المناسبة من أذونات IAM لمهمة Dataflow الخاصة بك
• تطبيق أفضل الممارسات لبناء بيئة معالجة بيانات آمنة