Data Engineering with AWS : A practical guide to building scalable and secure enterprise data platforms (English Edition)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data engineering and AWS form the backbone of modern enterprise data architecture, enabling organizations to harness the exponential growth of data for competitive advantage. As businesses generate petabytes of information daily, the ability to build scalable, secure, and cost-effective data platforms has become critical for survival in today's data-driven economy.This comprehensive guide takes you through the complete journey of building enterprise-grade data platforms on AWS. You will understand data lake foundations with S3, implement real-time streaming with Kinesis, and optimize batch processing using Glue. The book covers advanced topics, including data warehouse engineering with Redshift, modern architectural patterns like data mesh, and cross-boundary data sharing strategies. The guide explores the GenAI revolution transforming data platforms from human-centric to AI-native systems, covering enhanced medallion architectures that serve both traditional analytics and generative AI workloads.By the end of this book, you will be able to design and build scalable, secure, and cost-effective data platforms on AWS. You will master the skills to process massive datasets, implement enterprise-grade security, and architect solutions for real-time analytics and ML workflows, ultimately driving significant business value.WHAT YOU WILL LEARN¿ Build petabyte-scale data lakes using S3 and Lake Formation.¿ Implement real-time streaming pipelines with Kinesis and Lambda.¿ Design cost-optimized data warehouses using Amazon Redshift.¿ Create modern data mesh architectures on AWS.¿ Master DataOps practices with CI/CD and IaC.¿ Architect GenAI-native platforms with enhanced medallion architectures.¿ Integrate ML pipelines using SageMaker and Glue.WHO THIS BOOK IS FORThis book is ideal for data engineers, cloud architects, DevOps engineers, and solutions architects building data platforms on AWS. Data scientists, ML engineers, and technical managers seeking to understand modern data infrastructure implementation will also find immense value.…
N° de ref. del artículo 9789365890969
- Título
- Data Engineering with AWS : A practical guide to building scalable and secure enterprise data platforms (English Edition)
- Autor
- Sanjiv Kumar Jha
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9365890969
- ISBN 13
- 9789365890969
- Peso del artículo
- 1119 gramos
- Dimensiones
- 280x216x24 mm
Data engineering and AWS form the backbone of modern enterprise data architecture, enabling organizations to harness the exponential growth of data for competitive advantage. As businesses generate petabytes of information daily, the ability to build scalable, secure, and cost-effective data platforms has become critical for survival in today's data-driven economy.
This comprehensive guide takes you through the complete journey of building enterprise-grade data platforms on AWS. You will understand data lake foundations with S3, implement real-time streaming with Kinesis, and optimize batch processing using Glue. The book covers advanced topics, including data warehouse engineering with Redshift, modern architectural patterns like data mesh, and cross-boundary data sharing strategies. The guide explores the GenAI revolution transforming data platforms from human-centric to AI-native systems, covering enhanced medallion architectures that serve both traditional analytics and generative AI workloads.
By the end of this book, you will be able to design and build scalable, secure, and cost-effective data platforms on AWS. You will master the skills to process massive datasets, implement enterprise-grade security, and architect solutions for real-time analytics and ML workflows, ultimately driving significant business value.
What you will learn
● Build petabyte-scale data lakes using S3 and Lake Formation.
● Implement real-time streaming pipelines with Kinesis and Lambda.
● Design cost-optimized data warehouses using Amazon Redshift.
● Create modern data mesh architectures on AWS.
● Master DataOps practices with CI/CD and IaC.
● Architect GenAI-native platforms with enhanced medallion architectures.
● Integrate ML pipelines using SageMaker and Glue.
● Implement enterprise security and governance strategies.
Who this book is for
This book is ideal for data engineers, cloud architects, DevOps engineers, and solutions architects building data platforms on AWS. Data scientists, ML engineers, and technical managers seeking to understand modern data infrastructure implementation will also find immense value.
Table of Contents
1. Modern Data Engineering Landscape
2. Building Data Lake Foundations
3. Data Formats and Storage Optimization
4. Real-time Data Ingestion and Streaming
5. Batch Data Processing
6. Data Transformation and Quality
7. Data Warehouse Engineering with Redshift
8. Modern Data Architecture Patterns
9. Data Governance and Security
10. Cross-boundary Data Sharing and Collaborations
11. Analytics and Visualization
12. Machine Learning Integration
13. DataOps and Automation
14. GenAI Revolution in Data Engineering
15. Future-Proofing Data Platforms
Appendix: Performance Tuning Guide
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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