La certificazione **Professional Data Engineer** di GCP è una delle più ricercate sul mercato. Convalida la tua capacità di progettare, costruire, rendere operativi e proteggere sistemi di elaborazione dati (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub) per analisi e Machine Learning.
Risposta : Google Kubernetes Engine (GKE)
Google Kubernetes Engine (GKE) è la soluzione di Google Cloud per l'orchestrazione di container basata su Kubernetes. Permette di automatizzare il deployment, lo scaling e la gestione di applicazioni containerizzate, offrendo un ambiente robusto e scalabile.
Risposta : Cloud Storage
Google Cloud Storage è un servizio di archiviazione di oggetti unificato e globale. Offre diverse classi di storage per ottimizzare i costi in base alla frequenza di accesso ai dati, garantendo alta disponibilità e durabilità.
Risposta : BigQuery per l'archiviazione e l'analisi, integrato con Dataflow per ETL
BigQuery è il data warehouse serverless di Google Cloud, progettato per analisi su larga scala con prestazioni elevate. La sua architettura separata di storage e compute permette uno scaling indipendente e costi ottimizzati. L'integrazione con Dataflow facilita la creazione di pipeline di dati robuste.
Risposta : Dataflow
Apache Beam, eseguito su Google Cloud Dataflow, fornisce un modello di programmazione unificato per elaborare dati in batch e stream. Permette di definire pipeline di dati complesse, stateful e con bassa latenza, gestendo automaticamente lo scaling e la fault tolerance.
Risposta : Cloud Composer
Cloud Composer, basato su Apache Airflow, fornisce un ambiente gestito per la creazione, pianificazione e monitoraggio di workflow di dati complessi. Permette di definire dipendenze tra task, gestire retry e visualizzare l'esecuzione dei workflow tramite un'interfaccia web intuitiva.