Big Data Architektur und Infrastruktur - Wichtiges PDF

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Big Data Architektur und Infrastruktur - Wichtiges Grundlagen Meilensteine Big Data Entwicklung Big Data (Eigenschaften ,Anwendungsfelder) > > > Landscape, Anwendung von Daten (4) Types of Data Analytics/ Customer Problems > Arten von Analytics > > Begriffserklärungen und Gegenüberstellungen > > > >

Vier V's Bezug Big Data auf unterschiedliche Softwareprodukte Datengröße (Tera, Peta, Hexa)

Batch/ Real Time Descriptive, Predictive, Preskriptive Challenges (Predictive Analytics) Big Data Business Intelligence Data Science Berufsfelder > > > > >

Data Scientist/ Analyst Big Data System Engineer Big Data Software Engineer Big Data Integrator Big Data Architect

Reallife Usecases > > > > > > > Cloud Computing Infrastrukturen > >

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Anwendungsfälle KI Geschichte KI Neural Networks Domänen von KI > Impact of Big Data Predictive Maintenance Iteratives Vorgehen KI Projekt > Cloud Computing (Begriff) > Cloud > > Cloud Modelle > Cloud Typen (Begriffe u. Vor + Nachteile) > Entscheidungsfindungsfaktoren (6) Workloads (Kompensation von Pikes, trad. vs. dyn. / Vor-Nachteile) Compute/ Storage Trennung Self-Managed vs. Provider-Managed (Cloud Typen, BYOL) > > Treiber von Cloudmodellen >

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Cloud: Vor und Nachteile + Effizient bei…. (Fazit)

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Datenbanken > > ARDS > > >

Teilgebiete und Beispiele

Cloud, On-Prem Anteile

lineare/ non lineare IT Handlungsfelder (6) Rahmenbedingungen (3) SaaS, PaaS, IaaS Private, Hybrid, Public

Fragestellungen zur Wahl Kostenüberblick Typen Monolyth vs Microservices > >

BD Architekturen und Infrastrukturen Infrastrukt + Architekturen

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Open-Source Popularität Trends Technologien Architektur Overall information

Architekturen >

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Data Lakes > > > > > Patterns

Umsetzungsmöglichkeiten Definition On Premise Möglichkeit/ Beispiel Public Cloud Möglichkeit/ Beispiel Data Lakes als DWH

Entwicklung Autoskalierung

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> > Data Center & Real Life Migration >

> > DWH Architektur > > > Hadoop Security Architektur Reference Architektur vs Real World für Big Data Beispiele >

Lambda Kappa Klassisch Mit Streaming Layer DWH Offloading/ DWH Augmentation

Rechenzentrumsmigration > > > >

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Hybrid Cloud (Lös) Initiale Situation Problem Cloud Lift & Shift Lösungsansatz > > > Vereinfachte Lösungsarch. Einsatz SaaS

Kostenbetrachtung und Konfig. > > > > > > >

Architekturschnittstellen/ API Management > > > > > > Architekturkomponenten/ wichtige Frameworks >

Kosten Cloud TCO - Total Cost of Ownership (TCO Rechner) Proz. Kosten pro Service (Storage, Compute, etc.) > Preiskomponenten (Cloud lohnenswert?) Kostenvergleich On Prem, DBaaS, BYOL > Ansätze zur Kostenoptimierung (6) Kostenoptimierung Workloads > > > APIs > API Lifecycle (8) Complex System w/o APIs vs. System w/ APIs APIP CS (Oracle API Platform Cloud Services, a Hybrid API Platform Solution) CA API Management Mulesoft Anypoint Platform - API Gateway and Portal Solution Hadoop Ökosystem > > > > > Spark vs Map Reduce > Ingest Frameworks > > Analytische Architektur (on-premise vs cloud) > > > Datenhaltung im Data Lake Speicherhierarchien (cold/ hot) Anonymisierung von Daten Nutzergruppen (Data Analytics)

Datenquellen CAP Theorem Definieren sie Scale In and Scale out NoSQL Database Category SQL vs NoSQL vs Hadoop

Reserved Instances (Kosteneinsparungen)

Was muss man beachten bei Wahl?

Konstant Bekannte Lastspitzen Variabel

Nutzen, Gewinn, Anwendung

HDFS, YARN Hadoop Stack ! Eignung HDFS Zugriffarten (Web, NFS, Shell) Interfaces (Software) Spark Architektur, Module NiFi, Definition, Konzepte, Verwendung Messaging, Wozu? > Standardarchitektur eines Systems Komponenten Azure, AWS, On-Premise Hadoop Cluster

Kafka (Konzepte)

Direkte Übernahme Appl. Mit Cl. Serv verbinden Cl. Vorteile nutzen...