Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud de Lucas H. Benevides e Braga

Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud

Autor Lucas H. Benevides e Braga
en Limba Engleză Paperback – 22 oct 2025

Începem parcurgerea acestui volum prin configurarea practică a unei mașini virtuale pe AWS, unde învățăm să stabilim o conexiune SSH securizată prin Visual Studio Code pentru a lansa o aplicație Streamlit. Observăm că autorul Lucas H. Benevides e Braga nu se limitează la teorie, ci ghidează cititorul prin pașii riguroși de configurare a grupurilor de securitate și a certificatelor SSL, elemente critice pentru orice serviciu de producție. Descoperim o abordare incrementală: după ce stăpânim bazele pe AWS și Google Cloud, trecem la arhitecturi mai complexe care utilizează containere Docker și Nginx ca reverse proxy pentru a asigura stabilitatea fluxurilor de date.

Structura cărții publicate de Apress pune un accent deosebit pe tranziția de la prototip la produs finit. Recomandăm atenția sporită asupra capitolelor dedicate Jenkins, utilizat aici ca platformă ETL, și Flask, transformat în motor pentru API-urile ce servesc modelele de Machine Learning. Spre deosebire de Introduction to Machine Learning with Security, care oferă mai degrabă cadrul teoretic și conceptual al securității în cloud, Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud oferă instrumentele practice și comenzile specifice necesare pentru execuție. De asemenea, dacă Data Science on AWS se concentrează pe ecosistemul Amazon, volumul de față extinde expertiza și către Google Cloud Run și AWS Fargate, oferind o perspectivă comparativă asupra soluțiilor serverless. Stilul este tehnic și aplicat, eliminând abstracțiunile inutile în favoarea unei înțelegeri profunde a infrastructurii „de la zero”.

Citește tot Restrânge

Preț: 21665 lei

Preț vechi: 27082 lei
-20%

Puncte Express: 325

Carte disponibilă

Livrare economică 29 mai-12 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9798868817144
Pagini: 344
Dimensiuni: 178 x 254 x 19 mm
Greutate: 0.65 kg
Ediția:First Edition
Editura: Apress

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte specialiștilor în Data Science și inginerilor ML care doresc să preia controlul total asupra securității proiectelor lor. Veți câștiga competențe concrete în administrarea infrastructurii cloud (AWS/GCP), containerizare cu Docker și automatizare cu Jenkins. Este resursa ideală pentru a transforma un script Python într-un serviciu web scalabil, securizat prin SSL și protejat prin bune practici de networking, fără a depinde exclusiv de platforme complet gestionate.

Descriere

This step-by-step guide is for Data Scientists, ML engineers, and DevOps practitioners who need to turn prototypes into secure, scalable production services on AWS and Google Cloud. With step-by-step instructions and practical examples, this book bridges the gap between building Data Science applications and Machine Learning models, and deploying them effectively in real-world scenarios The book begins with an introduction to essential cloud concepts, providing detailed guidance on setting up a virtual machine (VM) on AWS—and later on Google Cloud—to serve applications. This includes configuring security groups and establishing secure SSH (Secure Shell) connections using VSCode (Visual Studio Code). You will learn how to deploy a dummy HTTP Streamlit application as a foundational exercise before advancing to more complex setups. Subsequent chapters dive deeper into key deployment practices, such as configuring load balancers, setting up domain and subdomain names, and securing applications with SSL (Secure Sockets Layer) certificates. The book introduces more advanced deployment strategies using Docker containers and Nginx as a reverse proxy, as well as secure serverless deployments of Jenkins, Flask, and Streamlit. You’ll also learn how to train machine learning models and use Flask to build APIs that serve those models in production. In addition, the book offers hands-on demonstrations for using Jenkins as an ETL platform, Streamlit as a dashboard service, and Flask for API development. For those interested in serverless architectures, it provides detailed guidance on using AWS ECS (Elastic Container Service) Fargate and Google Cloud Run to build scalable and cost-effective solutions. By the end of this book, you will possess the skills to deploy and manage data science applications on the cloud with confidence. Whether you are scaling a personal project or deploying enterprise-level solutions, this book is your go-to resource for secure and seamless cloud deployments. What You Will Learn Deploy end-to-end data science applications with a strong foundation in cloud infrastructure setup, including VM provisioning, SSH access, security groups, SSL configuration, load balancers, and domain management for secure, real-world deployments Use industry-known tools such as Docker, Nginx, Flask, Streamlit, and Jenkins to build secure, scalable services Understand how to structure and expose machine learning models via APIs for production use Explore modern serverless architectures with AWS Fargate and Google Cloud Run to scale efficiently with minimal overhead Develop a cloud deployment mindset grounded in doing things from scratch—before adopting abstracted solutions Who This Book Is For Beginning to intermediate professionals with a basic understanding of Python, including Data Scientists, ML Engineers, Data Engineers, and Data Analysts who aim to securely deploy their projects in production environments, and individuals working on both personal projects and enterprise-level solutions, leveraging AWS and Google Cloud setups