Ottimizzazione delle pipeline per grandi volumi di dati.

Modulo 1: le Pipeline di Dati Cos'è una pipeline di dati e il suo ruolo nel Data Engineering. La sfida dell’elaborazione dei grandi volumi di dati. Panoramica delle fasi principali in una pipeline di dati: ingestione, trasformazione, archiviazione, e distribuzione. Differenze tra batch processing e stream processing. Modulo 2: Caratteristiche dei Grandi Volumi di Dati Definizione di grandi volumi di dati e come influiscono sulle pipeline. Le caratteristiche principali dei Big Data: varietà, velocità e volume. Il concetto di Scalabilità e come applicarlo nella gestione di grandi volumi. Le sfide di prestazioni e latenza nel trattare enormi dataset. Modulo 3: Architetture Scalabili per Pipeline di Dati Progettazione di pipeline scalabili: monolitiche vs. distribuite. Architetture di elaborazione distribuita: Hadoop, Apache Spark, e Apache Flink. Come garantire la resilienza e la tolleranza ai guasti nelle pipeline di grandi volumi. Introduzione ai sistemi di storage scalabili: HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage. Modulo 4: Tecniche di Ottimizzazione dei Flussi di Ingestione Dati Ottimizzazione dell’ingestione dei dati da fonti diverse. Strumenti per l'ingestione di dati in tempo reale: Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub. Tecniche di batch loading vs. streaming: quando utilizzare ogni approccio. La gestione degli overflow di dati e il buffering. Modulo 5: Ottimizzazione delle Operazioni di Trasformazione dei Dati Tecniche di ottimizzazione per la trasformazione di dati di grandi dimensioni. L'importanza della parallelizzazione nel processo di trasformazione (MapReduce, Spark). Utilizzo dei formati di dati ottimizzati per l’elaborazione di grandi volumi: Parquet, ORC, Avro. Ottimizzazione delle query SQL per grandi dataset. Modulo 6: Caricamento e Archiviazione dei Dati Tecniche per il caricamento efficiente dei dati in data warehouse e data lake. L'uso di partizionamento e clustering per migliorare le performance di archiviazione. Strategie per evitare colli di bottiglia nel caricamento dei dati. Ottimizzazione dell'accesso ai dati: indici, cache e distribuzione. Modulo 7: Gestione della Consistenza e della Qualità dei Dati La gestione della qualità dei dati nelle pipeline per grandi volumi. Tecniche di validazione e pulizia dei dati durante il processo di ETL. Gestione della consistenza dei dati in ambienti distribuiti: approcci a “eventual consistency”. Strumenti per il monitoraggio della qualità dei dati (Apache Deequ, Great Expectations). Modulo 8: Ottimizzazione delle Performance delle Query Come ottimizzare le query per gestire grandi volumi di dati. Strategie di indexing e di materialized views per migliorare le performance. Come ottimizzare le query SQL per ridurre il tempo di elaborazione. Utilizzo di strumenti di caching per ridurre i tempi di risposta nelle query. Modulo 9: Bilanciamento del Carico e Ottimizzazione delle Risorse Tecniche di bilanciamento del carico nelle pipeline di dati per evitare il sovraccarico dei sistemi. Come ottimizzare l'uso delle risorse (CPU, memoria, storage) durante l'elaborazione dei dati. Architetture di calcolo distribuito e bilanciamento automatico delle risorse (es. Kubernetes). L'importanza della gestione dinamica delle risorse nei sistemi cloud (AWS, Azure, GCP). Modulo 10: Ottimizzazione della Latenza nelle Pipeline di Dati Come ridurre la latenza nelle pipeline di streaming e batch. Tecniche di buffering, batching e parallelizzazione per migliorare la velocità di elaborazione. Il concetto di “low-latency processing” e come ottimizzare il flusso dei dati in tempo reale. L'importanza dell'architettura a microservizi per ridurre i tempi di latenza. Modulo 11: Monitoraggio e Logging delle Pipeline La necessità del monitoraggio continuo delle pipeline di grandi volumi di dati. Strumenti di monitoraggio delle pipeline: Prometheus, Grafana, ELK Stack. Strategie di logging per tracciare e ottimizzare il flusso dei dati. Identificazione e risoluzione dei colli di bottiglia attraverso i log. Modulo 12: Strategie di Failover e Tolleranza ai Guasti L'importanza di progettare pipeline resilienti ai guasti. Tecniche di failover per garantire la continuità dei dati in caso di errori. Replica dei dati e backup per evitare la perdita di informazioni durante i guasti. Soluzioni di disaster recovery per grandi volumi di dati. Modulo 13: Cloud Computing e Ottimizzazione delle Pipeline Vantaggi del cloud computing nell'elaborazione di grandi volumi di dati. Ottimizzazione delle pipeline nel cloud: scalabilità elastica e costi di storage. Utilizzo di strumenti cloud per la gestione delle pipeline: AWS Lambda, Google Cloud Dataflow, Azure Data Factory. Strategie di ottimizzazione per l’elaborazione dei dati nel cloud. Modulo 14: Tecniche Avanzate di Data Processing per Grandi Volumi Utilizzo di tecniche avanzate per migliorare la gestione dei dati, come il pre-elaborazione dei dati in tempo reale e il caching distribuito. Tecniche di data shuffling e repartitioning per migliorare l'efficienza. Utilizzo di modelli di dati compressi per risparmiare spazio e tempo di elaborazione. Approcci per la gestione di “hot” e “cold” data in architetture distribuite. Modulo 15: Tendenze Future nell'Ottimizzazione delle Pipeline di Dati Evoluzione dei Big Data e delle pipeline per gestire volumi sempre più grandi di dati. Tecnologie emergenti: edge computing, machine learning e l'AI nelle pipeline di dati. Il futuro delle pipeline in tempo reale e la sfida della gestione di flussi di dati in tempo reale. Come prepararsi per il futuro delle pipeline di dati scalabili ed efficienti.