عن الدورة
أصبحت معالجة البيانات المتدفقة أكثر شيوعاً مع تزايد حاجة الشركات إلى الحصول على مؤشرات لحظية عن عملياتها. يركّز هذا المقرر على كيفية بناء مسارات بيانات تدفقية (Streaming Data Pipelines) على منصة Google Cloud لتمكين التحليلات الفورية ذات الإنتاجية العالية والقدرة على التحمّل والمرونة في سيناريوهات غير اعتيادية. ستتعرّف على خدمة Pub/Sub بوصفها طبقة استقبال للبيانات المتدفقة وإدارة الأحداث الواردة عبر نظام مراسلة غير متزامن، بما يتيح فصل منتجي البيانات عن مستهلكيها وتحسين الاعتمادية. بعد ذلك، يغطي المقرر كيفية تطبيق عمليات التجميع (Aggregations) والتحويلات (Transformations) على البيانات المتدفقة باستخدام Dataflow، بما في ذلك تشغيل خطوط المعالجة وتنفيذ التحويلات المطلوبة أثناء تدفق البيانات. كما يوضح المقرر خيارات تخزين السجلات المعالجة لأغراض التحليل، مثل حفظ النتائج في BigQuery لإجراء الاستعلامات والتحليلات، أو في Cloud Bigtable عندما تكون هناك حاجة إلى تخزين منخفض الكمون وقابل للتوسع. وفي النهاية، سيحصل المتعلمون على خبرة عملية عبر بناء مكوّنات مسار بيانات تدفقي على Google Cloud من خلال مختبرات تطبيقية باستخدام QwikLabs، مع التركيز على تكامل Dataflow وPub/Sub وBigQuery لتحقيق تحليلات لحظية من طرف إلى طرف.
ماذا ستتعلم
- تفسير حالات الاستخدام الخاصة بالتحليلات التدفقية الفورية في الزمن الحقيقي
- إدارة أحداث البيانات باستخدام خدمة المراسلة غير المتزامنة Pub/Sub
- كتابة خطوط معالجة تدفقية وتشغيل التحويلات عند الحاجة
- دمج Dataflow وBigQuery وPub/Sub لتحقيق التحليلات والتدفق في الزمن الحقيقي
المتطلبات المسبقة
- خبرة في تحليل البيانات الضخمة وتصوّرها، وتنفيذ حلول بيانات ضخمة على السحابة، وتحويل/معالجة مجموعات البيانات
- إكمال مقرر Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals (أو خبرة مكافئة)
- معرفة أساسية بلغة Java
المدرسون
Google Cloud Training
Course Team