Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Japanese
本コースでは、DevOpsの原則と、Databricks projectsへのその適用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション(CI)、継続的デプロイメント(CD)、およびテストの概要から始まり、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインにどのように適用できるかを掘り下げます。
続いて、CI/CDプロセスにおける継続的デプロイメントに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメントに利用できるDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールについて解説します。Declarative Automation Bundles(DAB)について、またそれらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを学びます。DABの主要な構成要素やフォルダ構造、そしてDatabricks内のさまざまなターゲット環境へのデプロイをどのように効率化するかを詳しく掘り下げます。また、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数の環境向けに、変数の追加、修正、検証、デプロイ、およびDeclarative Automation Bundlesの実行を行う方法についても学びます。
最後に、本コースでは、Declarative Automation Bundleをローカルでビルド、テスト、デプロイするためのインタラクティブ開発環境(IDE)としてVisual Studio Codeを紹介し、開発プロセスの最適化を図ります。コースの最後には、GitHub Actionsを使用したデプロイパイプラインの自動化について解説し、Declarative Automation Bundleを活用したCI/CDワークフローの強化について紹介します。
このコースを修了する頃には、Declarative Automation Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化できるようになり、DevOps の実践を通じて効率を向上させることができるようになります。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコースの内容は、次のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
• Databricks platformに関する深い知識。具体的には、Databricks Workspaces、Apache Spark、Delta Lake、メダリオンアーキテクチャ、Unity Catalog、Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP)、Lakeflowジョブの実務経験を含む。特に、SDPにおける "Expectations" (エクスペクテーショ) の活用に関する知識。
• データ取り込みおよび変換の経験があり、データ処理およびDataFrame操作におけるPySparkに精通していること。また、データ分析および変換のための中級レベルのSQLクエリ作成経験も必要です。
• Pythonプログラミングに精通しており、関数やクラスの設計・実装能力、およびPythonパッケージの作成、インポート、活用の経験があること。
• DevOpsの実践、特に継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー/デプロイメント(CI/CD)の原則に精通していること。
• Gitバージョンコントロールの基本的な理解。
• 前提条件となるコース:「データエンジニアリングのためのDevOpsエッセンシャルズ」。
Outline
DevOpsおよびCI/CDの概要
• DevOpsの概要
• 継続的インテグレーションおよび継続的デプロイメント/デリバリー(CI/CD)の概要
• コースのセットアップと認証
Declarative Automation Bundles(DAB)を使用したデプロイ
• Databricks projetcsのデプロイ
• Declarative Automation Bundles(DAB)の概要
• シンプルな DAB のデプロイ
• シンプルな DAB をデプロイする
• DAB における変数の置換
• 複数の環境への DAB のデプロイ
• 複数の環境への DAB のデプロイ
• DAB プロジェクト テンプレートの概要
• Databricks のデフォルト DAB テンプレートの使用
• DAB を使用した CI/CD プロジェクトの概要
• DAB を使用した継続的インテグレーションと継続的デプロイ
• DAB を使用したエンジニアリング ワークフローへの ML の追加
Databricks Asset Bundlesをさらに活用する
• Visual Studio Code (VSCode) を使用したローカル開発
• DatabricksでのVSCodeの活用
• データエンジニアリングにおけるCI/CDのベストプラクティス
• 次のステップ:GitHub Actionsによる自動デプロイ
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Jul 29 | 01 PM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $750.00 |
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