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Cloud Data Engineering

Adi Polak

聚焦于云原生环境下的数据工程实践,介绍如何利用AWS、Azure、GCP等云服务构建现代化、可扩展的数据处理系统。

云数据工程云原生大数据平台

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你好,我是 Adi Polak。

写《Cloud Data Engineering》那几年,我最想让读者记住一句话:

云上数据存储(对象存储、数据湖)与计算(无服务器、容器)服务选型

—— 多数人第一眼不会同意。你呢,你第一反应是什么?

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核心观点3

1

云上数据存储(对象存储、数据湖)与计算(无服务器、容器)服务选型

2

云原生数据管道的设计模式与基础设施即代码实践

3

多云与混合云环境下的数据工程架构考量

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Cloud Data Engineering》读书笔记 · Adi Polak

聚焦于云原生环境下的数据工程实践,介绍如何利用AWS、Azure、GCP等云服务构建现代化、可扩展的数据处理系统。

3 条核心观点

  1. 云上数据存储(对象存储、数据湖)与计算(无服务器、容器)服务选型
  2. 云原生数据管道的设计模式与基础设施即代码实践
  3. 多云与混合云环境下的数据工程架构考量

以上是《Cloud Data Engineering》(Adi Polak著)的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」,可以直接向Adi Polak提问,深入了解这本书。