آموزش مبانی بیگ دیتا: الگوهای جذب و جابجایی داده‌ها - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

درک اصول محوری و چالش‌های جذب داده در مقیاس بالا Understand the Core Principles and Challenges of Ingesting Data at Scale

• چرا جذب داده در مقیاس بالا دشوار است Why Data Ingestion Is Hard at Scale

• مدل‌های جذب داده‌ای: Batch، Micro-batch و Streaming Batch, Micro-batch, and Streaming Ingestion Models

• چالش‌های جذب: نرخ انتقال، ترتیب، داده‌های دیر رسیده و تغییرات ساختاری Ingestion Challenges: Throughput, Ordering, Late Data, Schema Drift

• کانکتورها، معناشناسی تحویل و تضمین‌های قابلیت اطمینان Connectors, Delivery Semantics, and Reliability Guarantees

شناخت دسته‌بندی‌های اصلی ابزارها و سرویس‌های پشتیبان جذب بیگ دیتا Understand the Major Categories of Tools and Services That Support Big Data Ingestion

• سیستم‌های پیام‌رسانی و لاگ‌های رویداد توزیع شده Distributed Event Logs and Messaging Systems

• خط‌لوله‌های ETL، ELT و استریمینگ ETL, ELT, and Streaming Pipelines

• کپچر تغییرات داده‌ها (CDC) و جذب داده‌های دیتابیس Change Data Capture (CDC) and Database Ingestion

• سرویس‌های جذب داده مدیریت شده در مقابل مدیریت شخصی Managed vs. Self-managed Ingestion Services

درک الگوهای معماری بیگ دیتا برای جابجایی و همگام‌سازی داده‌ها بین سیستم‌ها Understand Big Data Architectural Patterns for Moving and Synchronizing Data across Systems

• تکثیر و جابجایی زمان‌بندی شده داده‌ها Replication and Scheduled Data Movement

• انتشار داده‌ها به صورت رویداد-محور Event-driven Data Propagation

• ارکستراسیون و هماهنگی جریان‌های کاری (Workflow) Orchestration and Workflow Coordination

• الگوهای یکپارچه‌سازی: نقطه به نقطه، Hub and Spoke و رویکردهای غیرمتمرکز Integration Patterns: Point-to-point, Hub-and-spoke, and Decentralized Approaches