to support both traditional and AIML workloads. The authors provide realworld examples of how theyve applied their strategies at Amazon Netflix and other leading edge companies. They present lessons learned from their experiences and share best practices for designing operationalizing and scaling data lakes and lakeshorts and serverless event driven architectures for analytics and ML. It covers everything needed to get started with data and ML in the cloud including foundational technologies and services, security governance and compliance, data integration and transformation, data management and orchestration, and monitoring and observability. Finally, it discusses the future of data and ML in the cloud and how you can prepare yourself and your organization for what's next. Book Description: "Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud" is a comprehensive guide to building and modernizing cloud-native data and machine learning (ML) platforms. The book addresses the common questions that arise when dealing with data and ML projects, such as "What is a data platform?" and "Why do I need one?" and provides a strategic journey for building these platforms using AWS, Azure, Google Cloud, and multicloud tools like Snowflake and Databricks.

для поддержки как традиционных, так и рабочих нагрузок AIML. Авторы приводят реальные примеры того, как они применяли свои стратегии в Amazon Netflix и других ведущих компаниях. Они представляют уроки, извлеченные из своего опыта, и делятся передовыми практиками для разработки операционализации и масштабирования озер и озер данных и безсерверных архитектур, управляемых событиями, для аналитики и ML. Они охватывают все, что необходимо для начала работы с данными и ML в облаке, включая фундаментальные технологии и услуги, управление безопасностью и соответствие требованиям регулирования, интеграция и преобразование данных, управление данными и оркестровка, а также мониторинг и наблюдение. Наконец, в нем обсуждается будущее данных и ML в облаке и то, как вы можете подготовить себя и свою организацию к тому, что будет дальше. Описание книги: «Architecting Data and Machine arning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud» - это всеобъемлющее руководство по созданию и модернизации облачных платформ данных и машинного обучения (ML). В книге рассматриваются общие вопросы, возникающие при работе с данными и проектами ML, такие как «Что такое платформа данных?» и «Зачем она мне нужна?», и дается стратегический путь к созданию этих платформ с использованием AWS, Azure, Google Cloud и мультиклаудовых инструментов, таких как Snowflake и Databricks.

pour prendre en charge les charges de travail traditionnelles et AIML. s auteurs donnent des exemples réels de la façon dont ils ont appliqué leurs stratégies à Amazon Netflix et à d'autres grandes entreprises. Ils présentent les leçons tirées de leur expérience et partagent les meilleures pratiques pour développer l'exploitation et la mise à l'échelle des lacs et des lacs de données et des architectures guidées par les événements pour les analystes et les LM. Ils couvrent tout ce qui est nécessaire pour commencer à travailler avec les données et ML dans le cloud, y compris les technologies et services fondamentaux, la gestion de la sécurité et la conformité, l'intégration et la conversion des données, la gestion et l'orchestration des données, ainsi que la surveillance et la surveillance. Enfin, il discute de l'avenir des données et du ML dans le cloud et de la façon dont vous pouvez vous préparer vous-même et votre organisation pour ce qui se passera ensuite. Description du livre : « Architecting Data and Machine arning Platforms : Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud » est un guide complet pour la création et la mise à niveau de plates-formes de données en nuage et d'apprentissage automatique (ML). livre examine les questions générales qui se posent lorsque vous travaillez avec des données et des projets ML, comme « Qu'est-ce qu'une plate-forme de données ? » et « Pourquoi en ai-je besoin ? », et donne un moyen stratégique de créer ces plates-formes en utilisant AWS, Azure, Google Cloud et des outils multicloud tels que Snowflake et Databricks.

para soportar cargas de trabajo tradicionales y AIML. autores dan ejemplos reales de cómo aplicaron sus estrategias en Amazon Netflix y otras compañías líderes. Presentan las lecciones aprendidas de su experiencia y comparten las mejores prácticas para el desarrollo de la operacionalización y escalado de lagos y lagos de datos y arquitecturas controladas por eventos sin servidor para análisis y ML. Cubren todo lo necesario para comenzar a trabajar con datos y ML en la nube, incluyendo tecnologías y servicios fundamentales, gestión de seguridad y cumplimiento regulatorio, integración y transformación de datos, gestión de datos y orquestación, y monitoreo y vigilancia. Finalmente, discute el futuro de los datos y ML en la nube y cómo puede prepararse a sí mismo y a su organización para lo que viene después. Descripción del libro: «Architecting Data and Machine arning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud» es una guía integral para la creación y modernización de plataformas de datos en la nube y aprendizaje automático (ML). libro aborda cuestiones comunes que surgen al trabajar con datos y proyectos de ML, como «Qué es una plataforma de datos?» y «Por qué la necesito?», y da una vía estratégica para crear estas plataformas utilizando AWS, Azure, Google Cloud y herramientas multiclaud como Snowflake y Dawflake atabricks.

para suportar tanto as cargas tradicionais como as cargas de trabalho do AIML. Os autores citam exemplos reais de como eles aplicaram suas estratégias na Amazon Netflix e em outras empresas líderes. Eles apresentam lições de suas experiências e compartilham as melhores práticas para desenvolver a operacionalização e escala de lagos e lagos de dados e arquiteturas sem servidores geridas por eventos para analistas e ML. Eles abrangem tudo o que for necessário para começar a trabalhar com dados e ML na nuvem, incluindo tecnologia e serviços básicos, gerenciamento de segurança e conformidade, integração e conversão de dados, gerenciamento de dados e orquestração, e monitoramento e vigilância. Finalmente, ele discute o futuro dos dados e do ML na nuvem e como você pode se preparar a si mesmo e sua organização para o que vai acontecer. Descrição do livro: «Arquiteting Data and Machine arning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Inovation in the Cloud» é um guia abrangente para a criação e modernização de plataformas de dados na nuvem e aprendizagem de máquinas (ML). O livro aborda questões gerais que surgem com dados e projetos da ML, tais como «O que é uma plataforma de dados?» e «Para que eu preciso dela?», e fornece um caminho estratégico para a criação dessas plataformas usando AWS, Azure, Google Cloud e ferramentas multicloud como Snowflake e Databricks.

per il supporto sia dei carichi di lavoro tradizionali che di AIML. Gli autori citano esempi concreti di come hanno applicato le loro strategie in Amazon Netflix e in altre aziende leader. Presentano le lezioni acquisite dalla loro esperienza e condividono le best practice per sviluppare e scalare laghi e laghi di dati e architetture senza server gestite da eventi per analisti e ML. Coprono tutto ciò che è necessario per iniziare a lavorare con dati e ML nel cloud, incluse tecnologie e servizi fondamentali, gestione della sicurezza e conformità, integrazione e conversione dei dati, gestione dei dati e pianificazione, monitoraggio e sorveglianza. Infine, si discute del futuro dei dati e dell'ML nella nuvola e di come si può preparare se stessi e la propria organizzazione per quello che succederà dopo. Descrizione del libro: «Architecting Data and Machine arning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud» è una guida completa per la creazione e l'aggiornamento delle piattaforme cloud e dell'apprendimento automatico (ML). Il libro affronta le questioni generali che emergono dai dati e dai progetti ML, come Cos'è una piattaforma di dati? e Perché ne ho bisogno?, e fornisce un percorso strategico per creare queste piattaforme utilizzando AWS, Azure, Google Cloud e strumenti multicloud come Snowflake e Databricks.

zur Unterstützung sowohl traditioneller als auch AIML-Workloads. Die Autoren geben reale Beispiele dafür, wie sie ihre Strategien bei Amazon Netflix und anderen führenden Unternehmen angewendet haben. e präsentieren die hren aus ihren Erfahrungen und teilen Best Practices für die Entwicklung der Operationalisierung und Skalierung von Daten- und Seen und serverlosen ereignisgesteuerten Architekturen für Analytics und ML. e decken alles ab, was erforderlich ist, um mit Daten und ML in der Cloud zu beginnen, einschließlich grundlegender Technologien und Dienste, cherheitsmanagement und Compliance, Datenintegration und -konvertierung, Datenmanagement und Orchestrierung sowie Überwachung und Überwachung. Schließlich diskutiert es die Zukunft von Daten und ML in der Cloud und wie e sich und Ihre Organisation auf das vorbereiten können, was als nächstes kommt. Buchbeschreibung: „Architecting Data and Machine arning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud“ ist ein umfassender itfaden zum Aufbau und zur Modernisierung von Cloud-basierten Datenplattformen und Machine arning (ML). Das Buch befasst sich mit allgemeinen Fragen, die sich aus der Arbeit mit ML-Daten und -Projekten ergeben, wie „Was ist eine Datenplattform?“ und „Warum brauche ich sie?“ und gibt einen strategischen Weg vor, um diese Plattformen mit AWS, Azure, Google Cloud und Multi-Cloud-Tools wie Snowflake und Databricks zu erstellen.

do obsługi zarówno tradycyjnych, jak i AIML obciążeń roboczych. Autorzy podają prawdziwe przykłady zastosowań strategii w Amazon Netflix i innych wiodących firmach. Przedstawiają wnioski wyciągnięte z doświadczeń i dzielą się najlepszymi praktykami w zakresie rozwoju operacjonalizacji i skalowania jezior i jezior danych oraz bezsilnych architektur opartych na wydarzeniach dla analityki i ML. Obejmują one wszystko, czego potrzebujesz, aby zacząć od danych i ML w chmurze, w tym podstawowe technologie i usługi, zarządzanie bezpieczeństwem i przestrzeganiem przepisów, integracja i transformacja danych, zarządzanie i orkiestra danych oraz monitorowanie i nadzór. Wreszcie, omawia przyszłość danych i ML w chmurze i jak można przygotować się i swoją organizację na to, co będzie dalej. Opis książki: „Projektowanie platform do uczenia się danych i maszyn: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud” to kompleksowy przewodnik po budowaniu i modernizacji platform do uczenia się w chmurze danych i maszyn (ML). Książka zajmuje się wspólnymi pytaniami poruszanymi podczas pracy z danymi i projektami ML, takimi jak „Co to jest platforma danych?” i „Dlaczego ja jej potrzebuję?”, i daje strategiczną ścieżkę do budowy tych platform przy użyciu AWS, Azure, Google Cloud i narzędzi wielobarwnych, takich jak płatki śniegu i danych.

לתמיכה בעומס עבודה מסורתי ו-AIML. המחברים נותנים דוגמאות אמיתיות לאופן שבו הם יישמו את האסטרטגיות שלהם בנטפליקס אמזון וחברות מובילות אחרות. הם מציגים לקחים הנלמדים מחוויותיהם וחולקים פרקטיקות טובות ביותר לפיתוח אופרציונליזציה וגלישה של אגמי נתונים ואגמים וארכיטקטורות חסרות אירועים עבור אנליטיקה ו-ML. הם מכסים כל מה שצריך כדי להתחיל עם נתונים ו ML בענן, כולל טכנולוגיות בסיסיות ושירותים, ביטחון וניהול ציות, אינטגרציה נתונים וטרנספורמציה, ניהול נתונים ותזמור, וניטור ומעקב. לבסוף, הוא דן בעתיד של נתונים ו-ML בענן ואיך אתה יכול להכין את עצמך ואת הארגון שלך למה שיבוא בהמשך. Designing Data and Machine arning Platforms: Enalytics and AI-Drived Innovation in the Cloud הוא מדריך מקיף לבניית ושדרוג נתוני ענן ולמידת מכונה. הספר עוסק בשאלות נפוצות שהועלו כאשר הוא עובד עם נתונים ופרויקטים כגון ”מהי פלטפורמת נתונים?” ו ”מדוע אני זקוק לה?”, ונותן נתיב אסטרטגי לבניית פלטפורמות אלה באמצעות AWS, Azure, Google Cloud, וכלים רבי ענן כגון Snowflake ו-Databricks.''

hem geleneksel hem de AIML iş yüklerini desteklemek için. Yazarlar, stratejilerini Amazon Netflix ve diğer önde gelen şirketlerde nasıl uyguladıklarına dair gerçek örnekler veriyor. Deneyimlerinden öğrendikleri dersleri sunarlar ve veri göllerinin ve göllerin operasyonel hale getirilmesi ve ölçeklendirilmesi ve analitik ve ML için sunucusuz olay odaklı mimarilerin geliştirilmesi için en iyi uygulamaları paylaşırlar. Temel teknolojiler ve hizmetler, güvenlik ve uyumluluk yönetimi, veri entegrasyonu ve dönüşümü, veri yönetimi ve orkestrasyonu, izleme ve gözetim dahil olmak üzere bulutta veri ve ML ile başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi kapsar. Son olarak, buluttaki verilerin ve ML'nin geleceğini ve kendinizi ve kuruluşunuzu bir sonraki adım için nasıl hazırlayabileceğinizi tartışır. "Veri ve Makine Öğrenimi Platformlarının Tasarlanması: Bulutta Analitik ve AI Odaklı İnovasyonu Etkinleştir", bulut veri ve makine öğrenimi (ML) platformlarının oluşturulması ve yükseltilmesi için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, "Veri platformu nedir?'ve" Neden ihtiyacım var?'gibi ML verileri ve projeleriyle çalışırken ortaya çıkan yaygın soruları ele alıyor ve AWS, Azure, Google Cloud ve Snowflake ve Databricks gibi çoklu bulut araçlarını kullanarak bu platformları oluşturmanın stratejik bir yolunu sunuyor.

لدعم كل من أعباء العمل التقليدية و AIML. يقدم المؤلفون أمثلة حقيقية عن كيفية تطبيقهم لاستراتيجياتهم في Amazon Netflix والشركات الرائدة الأخرى. وهم يعرضون الدروس المستفادة من تجاربهم ويتبادلون أفضل الممارسات لتطوير التشغيل والتوسع في بحيرات البيانات والبحيرات والهياكل التي تعتمد على الأحداث بدون خدمة من أجل التحليلات و ML. إنها تغطي كل ما تحتاجه للبدء بالبيانات و ML في السحابة، بما في ذلك التقنيات والخدمات الأساسية، وإدارة الأمن والامتثال، وتكامل البيانات وتحويلها، وإدارة البيانات وتنسيقها، والمراقبة والمراقبة. أخيرًا، يناقش مستقبل البيانات و ML في السحابة وكيف يمكنك إعداد نفسك ومؤسستك لما سيأتي بعد ذلك. وصف الكتاب: «تصميم منصات التعلم الآلي والبيانات: تمكين التحليلات والابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي في السحابة» هو دليل شامل لبناء وتحديث منصات البيانات السحابية والتعلم الآلي (ML). يتناول الكتاب الأسئلة الشائعة التي أثيرت عند العمل مع بيانات ومشاريع ML، مثل «ما هي منصة البيانات ؟» و «لماذا أحتاجها ؟»، ويعطي مسارًا استراتيجيًا لبناء هذه المنصات باستخدام AWS و Azure و Google Cloud وأدوات متعددة السحب مثل Snowflake و Data ricks.

기존 및 AIML 워크로드를 모두 지원합니다. 저자는 Amazon Netflix 및 기타 주요 회사에서 전략을 어떻게 적용했는지에 대한 실제 예를 제시합니다. 그들은 경험을 통해 배운 교훈을 제시하고 데이터 호수와 호수의 운영 및 확장을위한 모범 사례와 분석 및 ML을위한 서버리스 이벤트 중심 아키텍처를 공유합니다. 기본 기술 및 서비스, 보안 및 규정 준수 관리, 데이터 통합 및 변환, 데이터 관리 및 오케스트레이션, 모니터링 및 감시 등 클라우드에서 데이터 및 ML로 시작하는 데 필요한 모든 것을 다룹니다. 마지막으로 클라우드에서 데이터와 ML의 미래와 다음 단계에 대해 자신과 조직을 준비하는 방법에 대해 설명합니다. 책 설명: "데이터 및 머신 러닝 플랫폼 설계: 클라우드에서 분석 및 AI 주도 혁신 가능" 은 클라우드 데이터 및 머신 러닝 (ML) 플랫폼을 구축 및 업그레이드하는 포괄적 인 안내서입니다. 이 책은 "데이터 플랫폼이란 무엇입니까?" 와 같은 ML 데이터 및 프로젝트를 수행 할 때 제기 된 일반적인 질문을 다룹니다. "왜 필요합니까?" AWS, Azure, Google Cloud 및 Snowflake 및 Datbricks와 같은 다중 클라우드 도구를 사용하여 이러스를 구축 할 수 있습니다.

従来のワークロードとAIMLワークロードの両方をサポートします。著者たちは、Amazon Netflixや他の大手企業で戦略をどのように適用したかの実例を示しています。彼らは経験から学んだ教訓を提示し、データレイクと湖の運用化とスケーリング、アナリティクスとMLのためのサーバーレスイベント駆動型アーキテクチャを開発するためのベストプラクティスを共有します。基本的な技術とサービス、セキュリティとコンプライアンス管理、データ統合と変換、データ管理とオーケストレーション、監視と監視など、クラウドでデータとMLを始めるために必要なすべてをカバーします。最後に、クラウドにおけるデータとMLの将来と、次に何が起こるかについて自分自身と組織をどのように準備できるかについて説明します。本の説明：「データと機械学習プラットフォームの設計：クラウドで分析とAI主導のイノベーションを可能にする」は、クラウドデータと機械学習（ML）プラットフォームを構築およびアップグレードするための包括的なガイドです。「データプラットフォームとは何ですか？」「なぜ必要なのですか？」など、MLデータやプロジェクトを扱うときに提起される一般的な質問に対処し、AWS、 Azure、 Google Cloud、 SnowflakeやDatabricksなどのマルチクラウドツールを使用してこれらのプラットフォームを構築するための戦略的な道を提供します。