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Data Engineering
9
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Die „Shift-Left“-Revolution: Warum deine PySpark-Pipelines Unit Tests brauchen (und wie du das umsetzt)
Erfahre, wie ein „shift left“-Mindset mit unit-getestetem, modularem PySpark-Code, lokalem Testen und CI/CD-Automation Cloud-Kosten senkt, Production-Bugs verhindert und deine Datenpipelines wie echtes, sauber engineered Software-Verhalten aussehen lässt.
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6
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Das Orchestrierungs-Dilemma: Deklarative vs. Imperative Muster in der modernen Datenverarbeitung
Erfahren Sie, wie Sie zwischen deklarativen Delta Live Tables und imperativen Databricks Workflows wählen, um skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen zu entwerfen, die zur Kultur und den betrieblichen Anforderungen Ihres Teams im modernen Azure- und Databricks-Ökosystem passen.
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8
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Optimierung von CI/CD für Databricks Workflows mit DAB-Templates und Azure DevOps/GitHub Actions
Die Automatisierung von Databricks-Deployments mit DAB-Templates und CI/CD-Tools sorgt für schnelle, fehlerfreie Pipelines – lesen Sie hier, wie es funktioniert.
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6
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Unity Catalog und Volumes: Die Sicht eines Data Engineers auf modernes Data Governance in Databricks
Entdecken Sie, wie der Unity Catalog und Volumes in Databricks das Datenmanagement revolutionieren, indem sie eine sichere, zentrale Verwaltung sowie eine mühelose Auffindbarkeit sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten in Ihrem Lakehouse ermöglichen.
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Data Engineering
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Skalierbare Data Pipelines entwerfen: Batch-, Streaming- und Schichten-Architekturen
Entdecken Sie die Stärken und Einsatzmöglichkeiten von drei wichtigen Datenarchitekturen – erfahren Sie, wie sie funktionieren und welche am besten zu Ihren Anforderungen passt.
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Data Engineering
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Die Macht der Orchestrierung: Verwaltung komplexer Workflows in Databricks
Master Databricks Workflow-Orchestrierung — Automate Tasks, integrated Airflow and ADF and optimize the pipelines. Steigern Sie die Effizienz mit dynamischer Planung!
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11
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Azure Data Factory oder Apache Airflow: Welches Orchestrierungstool hat die Nase vorn?
Vergleichen Sie Azure Data Factory mit Apache Airflow: Die wichtigsten Funktionen, Stärken und Einschränkungen der Datenorchestrierung. Wählen Sie das beste Tool für Ihre Workflow-Anforderungen.
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Verwaltung großer Datensätze in Databricks
Optimieren Sie große Datensätze in Databricks mit Partitionierung, Z-Ordering, Auto Optimize, Delta Lake Vacuum, Caching und Cost Monitoring für eine bessere Leistung.
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Data Engineering
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Konfiguration von Celery Kubernetes
Konfigurieren Sie den Celery Kubernetes Executor in Airflow 2.0, um die Skalierbarkeit von Celery mit der Ressourcenoptimierung von Kubernetes für effiziente Workflows zu kombinieren.
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Data Engineering
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Die Zukunft des Data Engineering – Trends für 2025.
Entdecken Sie die wichtigsten Datentechnik-Trends für 2025, darunter KI-gestützte Automatisierung, Lakehouse-Architektur, serverloses und Edge-Computing sowie nachhaltige Datenpraktiken. Die Nutzung dieser Innovationen wird Unternehmen dabei helfen, ihren Datenbetrieb zu optimieren und in einer sich schnell verändernden Landschaft die Nase vorn zu haben.
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