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¿Qué es el procesamiento de datos en tiempo real?
Principales tecnologías utilizadas en arquitecturas event-driven.
Comparación entre ETL tradicional y procesamiento de flujos.
Casos de uso de Apache Kafka, Apache NIFI y Node-Red.
Introducción a los protocolos de comunicación en IoT y Big Data.
Integración de sistemas con event sourcing.
Introducción a la escalabilidad y tolerancia a fallos.
Beneficios de utilizar pipelines de datos distribuidos.
Diferencias entre streaming y batch processing.
Práctica: Ejemplo de un flujo de datos simple con Kafka.
Introducción a la Procesamiento de Datos en Tiempo Real
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¿A quién va dirigida esta formación en Apache Kafka, Apache NIFI, Node-Red y Protocolos?
Pensado para quienes deben dominar Apache Kafka, Apache NIFI, Node-Red y Protocolos en su día a día
Ingenieros de Datos
Buscan optimizar la ingesta y procesamiento de datos en arquitecturas distribuidas.
Administradores de Sistemas
Desean mejorar la gestión de flujos de datos complejos en tiempo real.
DevOps
Quieren automatizar y optimizar pipelines de datos mediante herramientas avanzadas.
Desarrolladores
Buscan integrar diversos sistemas para mejorar el procesamiento en tiempo real.
Arquitectos de Software
Necesitan diseñar arquitecturas event-driven para mejorar la escalabilidad y robustez.
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