Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pokok-pokok Rekayasa Platform untuk Aplikasi yang Menggunakan Data dalam Jumlah Besar
- Pengantian mengenai aplikasi yang memakai data dalam jumlah besar
- Tantangan dalam rekayasa platform khususnya untuk pengolahan data besar
- Gambaran umum arsitektur pemrosesan data
Modeling dan Pengelolaan Data
- Asas modeling data guna mencapai skalabilitas
- Opsi penyimpanan data serta teknik optimisasinya
- Mengatur siklus hidup data dalam lingkungan terdistribusi
Kerangka Kerja Pemrosesan Data Besar
- Pemaparan tentang alat-alat pemrosesan data besar (Hadoop, Spark, Flink)
- Perbedaan antara pemrosesan batch dan pemrosesan data yang mengalir terus-menerus
- Cara menyiapkan saluran pemrosesan data besar
Platform Analitik Real-Time
- Merancang infrastruktur untuk analisis data secara real-time
- Mesin pemrosesan data yang mengalir terus-menerus (Kafka Streams, Apache Storm)
- Cara membangun panel informasi dan visualisasi data dalam waktu nyata
Pengaturan Alur Kerja Pemrosesan Data
- Mengelola alur kerja menggunakan Apache Airflow dan sejenisnya
- Mengotomatisasikan saluran pemrosesan data demi efisiensi maksimal
- Pemantauan serta pemberitahuan masalah pada saluran pemrosesan data<\/li>
Keamanan dan Kepatuhan Platform Data
- Praktik terbaik dalam menjaga keamanan platform data
- Cara menjamin privasi data serta patuh terhadap regulasi yang berlaku
- Menerapkan kontrol akses data yang aman dan andal
Penyetelan Kinerja dan Optimisasi
- Teknik untuk meningkatkan throughput dan mengurangi latensi pemrosesan data
- Strategi skalabilitas bagi platform yang menggunakan data dalam jumlah besar
- Cara melakukan evaluasi kinerja serta monitoring alur kerja pemrosesan data
Studi Kasus dan Praktik Terbaik
- Menganalisis contoh implementasi platform data yang sukses
- Pelajaran berharga dari para pelopor di bidang ini
- Tren baru dalam rekayasa platform untuk aplikasi yang memakai data besar
Proyek Akhir Pelatihan
- Merencanakan solusi platform bagi suatu aplikasi yang menggunakan data dalam jumlah besar
- Menerapkan prototipe saluran pemrosesan data sesuai rancangan
- Menilai kinerja serta kemampuan diskalabilitas dari platform yang dibuat
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman terhadap struktur data dan algoritma dasar
- Pengalaman dalam pemrograman Java, Scala, atau Python
- Pengetahuan tentang konsep dasar basis data serta SQL
Target Peserta
- Pengembang perangkat lunak
- Insinyur data
- Kepala teknis
21 Jam
Testimoni (2)
Konsep keseluruhan DevOps/DevSecOps bukanlah sebuah tim, melainkan sebuah budaya dan pola pikir.
Mpho Mashele - South Africa Reserve Bank
Kursus - DevOps and Platform Engineering: A Collaborative Approach
Diterjemahkan Mesin
Tentang mikroservis dan cara merawat Kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Kursus - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Diterjemahkan Mesin