Kafka Stream for Data Processing with Python/Java

Juga dikenal sebagai  event stream processing (ESP), real-time data streaming, and complex event processing (CEP), pemrosesan aliran adalah pemrosesan data waktu-nyata yang berkelanjutan secara langsung saat diproduksi atau diterima.

Penataan data sebagai aliran peristiwa bukanlah hal baru, tetapi dengan munculnya proyek sumber terbuka seperti Apache Kafka dan lainnya, pemrosesan aliran akhirnya menjadi dewasa.

Karena semakin banyak organisasi beralih ke data real-time, bisnis dari keuangan, pemerintahan, dan transportasi, hingga perjalanan, dan perawatan kesehatan mengadopsi arsitektur yang digerakkan oleh peristiwa untuk memodernisasi infrastruktur mereka dan memperkuat bisnis mereka dalam skala besar.

Dengan Training ini, Anda akan belajar:

Apa yang dimaksud dengan pemrosesan aliran, sumber acara, dan acara kompleks?

Bagaimana pemrosesan aliran dapat membuat sistem data Anda lebih fleksibel dan tidak terlalu rumit

Bagaimana mengatasi kesulitan dengan integrasi data dan integritas data menggunakan peristiwa dan log

Bagaimana membangun infrastruktur data yang solid dan mengintegrasikan database menggunakan Apache Kafka

Studi kasus kehidupan nyata: bagaimana Google Analytics, Twitter, dan LinkedIn menggunakan pemrosesan streaming

Mempraktikkan aliran acara

Anda juga akan mengetahui bagaimana proyek ini dapat membantu Anda mengorientasikan ulang arsitektur database Anda di sekitar aliran dan tampilan yang terwujud. Manfaatnya mencakup kualitas data yang lebih baik, kueri yang lebih cepat melalui cache yang telah dihitung sebelumnya, dan antarmuka pengguna waktu nyata. Pelajari cara membuka data Anda untuk analisis yang lebih kaya dan membuat aplikasi Anda lebih skalabel dan tangguh.