| Kods | DE0835 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Datu integrācijas tehnoloģijas | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Profesionālais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Jānis Kampars | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Mūsdienās pastāvīgi tiek ģenerēti liela apjoma dati, kuru apstrāde ir teorētiski un tehnoloģiski sarežģīts process. No datiem potenciāli iegūstamais labums pieaug, ja dati no heterogēniem avotiem tiek integrēti un apstrādāti tuvu reālajam laikam, tādējādi minimizējot iegūtās informācijas un zināšanu latentumu. Šiem mērķiem izmanto datu straumēšanas, konteksta apstrādes un sistēmu adaptācijas tehnoloģijas. Studiju kursā tiek aplūkotas datu integrācijas tehnoloģijas, galveno vērību pievēršot datu straumju apstrādes un integrācijas tehnoloģijām, piemēram, Apache Spark un Apache Kafka. Tās tiek apskatīts datu dzīves cikla ietvaros, kas iekļauj datu integrāciju, apstrādi, interpretāciju un iegūtās informācijas izmantošanu sistēmu pielāgošanai tuvu reālajam laikam. Datu straumju integrācijā vienlīdz svarīga nozīme ir datu loģiskajai integrācijai un infrastruktūras risinājumiem, kam jānodrošina integrācijas loģikas izpilde dalītā, horizontāli mērogojamā vidē. Studiju kursa laikā tiek aplūkoti tuvu reālā laika straumju integrācijas lietošanas gadījumi, kas balstās uz Apache Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra, Docker un CloudStack platformām.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir apgūt zināšanas un prasmes, kas nepieciešamas mērogojamu reāllaika datu integrācijas risinājumu izstrādei un darbināšanai mākoņdatošanas vidē. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēja izvēlēties piemērotu datu straumju integrācijas tehnoloģiju - Eksāmens Spēja definēt datu integrācijas risinājumu loģiskajā līmenī - Eksāmens un patstāvīgais darbs Spēja apvienot datu straumes - Patstāvīgais darbs |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Datu bāzu vadības sistēmas, operētājsistēmas, datortīkli un datu analīze | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||