Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : cours 1
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
Ce que vous apprendrez
Montrer comment répondre aux besoins de traitement des données des organisations en associant Apache Beam et Dataflow
Résumer les avantages du framework de portabilité Beam et l'activer pour les pipelines Dataflow
Activer Shuffle et Streaming Engine pour les pipelines de traitement par lot et de traitement en flux continu, afin d'optimiser les performances
Activer la planification flexible des ressources pour optimiser le coût des performances
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Application Security
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Identity and Access Management
- Catégorie : Cloud Security
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : Capacity Management
- Catégorie : Dataflow
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septembre 2025
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 6 modules dans ce cours
Ce module présente le plan du cours et rappelle brièvement le modèle de programmation Apache Beam et le service géré Dataflow de Google.
Inclus
2 vidéos
Dans ce module, nous allons aborder quatre sujets : la portabilité de Beam, l'exécuteur v2, les environnements de conteneurs et les transformations interlangages.
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4 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons voir comment séparer le calcul du stockage avec Dataflow. Ce module comporte quatre sections : Dataflow, le service Dataflow Shuffle, Dataflow Streaming Engine et la planification flexible des ressources.
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4 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons aborder les différents rôles, quotas et autorisations IAM requis pour exécuter Dataflow.
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2 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons voir comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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4 vidéos1 devoir1 élément d'application
Dans ce cours, nous avons commencé par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow.
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1 vidéo1 lecture
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