Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/developing-pipelines-on-dataflow
서버리스 데이터 처리: Dataflow로 파이프라인 개발하기
최근 데이터 처리 기술에 대한 이해와 활용이 중요해지고 있습니다. 그 중에서도 Google Cloud의 Dataflow는 필요한 데이터 처리 파이프라인을 손쉽게 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 Coursera에서 제공하는 ‘Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines’ 강의를 소개하고 리뷰해 보겠습니다.
강의 개요
이 강의는 Apache Beam을 이용하여 데이터 처리 파이프라인을 개발하는 방법을 심층적으로 다룹니다. 강의는 Apache Beam의 기본 개념 복습으로 시작하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법, 파이프라인 소스 및 싱크, 스키마, 상태 및 타이머 API를 이용한 상태 관리 등 다양한 주제를 포함하고 있습니다.
강의 내용
- 소개: 강의 개 overview 및 커리큘럼 설명.
- Beam 개념 복습: Apache Beam의 주요 개념 복습 및 데이터 처리 파이프라인 작성 방법.
- 윈도우, 워터마크, 트리거: 스트리밍 데이터 처리와 관련된 세 가지 주요 개념 학습.
- 소스와 싱크: Google Cloud Dataflow 소스와 싱크의 이해; 다양한 IO 샘플을 통한 학습.
- 스키마: Beam 파이프라인에서 구조화된 데이터를 표현하는 스키마 소개.
- 상태와 타이머: 상태 관리 및 타이머를 이용한 상태 변환 구현 방법.
- 최고의 실천 사례: Dataflow 파이프라인 성능 최대화를 위한 일반적인 패턴.
- Dataflow SQL & DataFrames: Beam에서 비즈니스 로직을 표현하는 SQL 및 DataFrames API 소개.
- Beam 노트북: Python 개발자를 위한 Beam SDK의 Jupyter 노트북 환경을 통한 개발.
- 요약: 강의 내용을 요약하고 복습.
추천 이유
이 강의는 데이터 처리에 대해 체계적으로 배우고 싶은 분들에게 매우 유용합니다. 특히, 실무에서 다루는 데이터 흐름을 설정하고 최적화하는 데 필요한 모든 내용을 제공합니다. 강의는 실습을 통해 학습할 수 있어 이해도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, 다양한 예제와 실사례를 통해 실제 환경에서도 충분히 활용할 수 있을 것입니다.
결론
빅데이터와 클라우드 기술이 점점 각광받고 있는 요즘, Dataflow에 대한 이해는 필수입니다. 코세라의 이 강의를 통해 데이터 처리 기술을 마스터하고 나만의 데이터 파이프라인을 구축해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/developing-pipelines-on-dataflow