Big Data Pipeline Cheat-Sheet für AWS, Azure und Google Cloud

Jede Plattform bietet ein umfassendes Dienstleistungsangebot, das den gesamten Lebenszyklus abdeckt. Die Cheatsheet ist ein praktisches Werkzeug für Sie in Ihrem täglichen Arbeitsalltag.

1 - Ingestion: Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen

2 - Data Lake: Speicherung von Rohdaten

3 - Computation: Verarbeitung und Analyse von Daten

4 - Data Warehouse: Speicherung von strukturierten Daten

5 - Präsentation: Visualisierung und Berichterstellung von Erkenntnissen

AWS nutzt Dienste wie Kinesis für Datenstrom, S3 für Speicherung, EMR für Verarbeitung, RedShift für Data-Warehousing und QuickSight für Visualisierung.

Azures Pipeline umfasst Event Hubs für die Ingestion, Data Lake Store für die Speicherung, Databricks für die Verarbeitung, Cosmos DB für das Data-Warehousing und Power BI für die Präsentation.

GCP bietet PubSub für Datenstrom, Cloud Storage für Data Lakes, DataProc und DataFlow für die Verarbeitung, BigQuery für das Data-Warehousing und Data Studio für die Visualisierung.

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