Scalable Data Architectures: Giriş

Eğitim Hakkında

Veri ambarı, göl, lakehouse ve mimari desenlerine giriş

Bu eğitim, ölçeklenebilir veri mimarilerinin temel kavramlarını ve karar kriterlerini öğretir. OLTP ile analitik yükler arasındaki fark, veri ambarı (warehouse), veri gölü (data lake) ve lakehouse mimarileri ele alınır. Katmanlı mimari (ingestion, storage, processing, serving), batch ve stream işleme, Lambda/Kappa desenleri işlenir. Ölçeklenebilirlik ilkeleri (yatay ölçekleme, bölümleme/partition, dağıtık depolama), dosya formatları (Parquet/ORC/Avro), şema yönetimi ve veri modelleme (yıldız şema) temel düzeyde gösterilir. Bulut veri platformları, maliyet, yönetişim ve referans mimariler bütüncül olarak tartışılır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; mimari desen analizi ve referans mimari tartışmaları.

Seviye

Temel Seviye — Ölçeklenebilir veri mimarilerine giriş: veri ambarı, veri gölü, lakehouse, batch/stream ve bulut mimari desenlerini kapsar.

Öğrenme Metodu

Gerçek senaryolarda batch/stream ve ambar/göl/lakehouse seçimlerini tartışıp bir referans mimari taslağı çıkararak ilerlenir.

Neden Bu Eğitim?

🏗️Doğru Temel

Araç seçmeden önce mimari desenleri kavrayarak ölçeklenebilir kararlar alırsınız.

📊Ambar mı Göl mü

Ambar, göl ve lakehouse arasında senaryoya uygun seçim yapmayı öğrenirsiniz.

⏱️Batch/Stream

Toplu ve akış işleme arasındaki dengeyi ve desenleri anlarsınız.

Anahtar Konular

veri mimarisi eğitimiölçeklenebilir mimariveri ambarıveri gölülakehousebatch stream işlemelambda kappaveri mühendisliği giriş

“Ölçeklenebilir mimari, büyümeden önce planlanır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri Temeli

Veritabanı ve tablo kavramlarına aşinalık gerekir.

2

SQL

Temel SQL bilgisi faydalıdır.

3

Bulut Farkındalığı

Bulut hizmet modellerine genel aşinalık avantaj sağlar.

4

Katılım

Mimari tartışmalarına aktif katılım beklenir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı veri depolama mimarilerini ayırt eder ve senaryoya uygun seçim yapabilir.

Modül 1

Analitik vs OLTP

OLTP ve OLAP yük farkı
Satır vs kolon depolama
Normalizasyon vs denormalizasyon
Okuma/yazma deseni
Gecikme ve tutarlılık
Ölçeklenebilirlik ihtiyacı

Modül 2

Veri Ambarı

Veri ambarı amacı
ETL ve yıldız şema
Boyut ve olgu (fact) tablosu
MPP (massively parallel) mimari
Kolonsal depolama avantajı
Kullanım senaryoları

Modül 3

Veri Gölü

Data lake kavramı
Şemasız (schema-on-read)
Ham/işlenmiş/eğri (zone) katmanları
Dosya formatları (Parquet/ORC/Avro)
Veri bataklığı (swamp) riski
Yönetişim ihtiyacı

Modül 4

Lakehouse

Lakehouse mimarisi
Delta/Iceberg/Hudi tablo formatı
ACID ve şema evrimi
Göl + ambar birleşimi
Medallion (bronze/silver/gold)
Seçim kriterleri

Günün hedefiKatılımcı işleme modellerini ve ölçeklenebilirlik ilkelerini açıklayabilir.

Modül 1

Katmanlı Mimari

Ingestion katmanı
Storage katmanı
Processing katmanı
Serving katmanı
Katmanlar arası veri akışı
Referans mimari

Modül 2

Batch İşleme

Toplu işleme kavramı
ETL vs ELT
Zamanlama ve iş akışı (orchestration)
Büyük veri (Spark) sezgisi
İdempotency
Kullanım senaryoları

Modül 3

Stream İşleme

Akış işleme kavramı
Mesaj kuyruğu (Kafka) rolü
Pencere (windowing) sezgisi
Olay zamanı vs işleme zamanı
Lambda ve Kappa desenleri
Gerçek zamanlı senaryolar

Modül 4

Ölçeklenebilirlik

Yatay vs dikey ölçekleme
Bölümleme (partition/sharding)
Dağıtık depolama
Maliyet ve performans dengesi
Yönetişim ve güvenlik
Bulut referans mimarileri

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

OLTP/OLAP

Analitik ve işlemsel yük farkını kavrarsınız.

✅

Veri Ambarı

Ambar ve yıldız şema mantığını açıklarsınız.

✅

Veri Gölü

Göl katmanları ve formatlarını kavrarsınız.

✅

Lakehouse

Lakehouse ve medallion mimarisini anlarsınız.

✅

Katmanlar

Ingestion-storage-processing-serving akışını kurarsınız.

✅

Batch/Stream

Toplu ve akış işleme desenlerini ayırt edersiniz.

✅

Ölçekleme

Bölümleme ve yatay ölçekleme ilkelerini uygularsınız.

✅

Karar

Senaryoya uygun mimari seçimi yaparsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri mühendisliğine giriş yapan geliştiriciler
analistler
BT ekipleri
veri mimarisi kararına katkı veren yöneticiler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri mühendisliğine giriş yapanlar, analistler ve mimari kararına katkı veren BT ekipleri ile yöneticiler için uygundur.

Ambar, göl ve lakehouse farkı nedir?

Ambar yapılandırılmış analitik, göl ham/çeşitli veri, lakehouse ise ikisini tek platformda birleştiren mimaridir.

Belirli bir araç öğretiliyor mu?

Bu eğitim kavramsaldır; araçlar örnek olarak anılır, odak mimari desenler ve karar kriterleridir.

Batch ve stream farkı işleniyor mu?

Evet; toplu ve akış işleme ile Lambda/Kappa desenleri karşılaştırmalı ele alınır.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

SCALABLE DATA ARCHITECTURES: GETTING STARTED EĞİTİMİ