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Data Warehousing on AWS

Data Warehousing on AWS

Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können.

Die Fakten im Überblick

Ihr Training kurz und knapp

Anforderung

Teilnehmer sollten den AWS Technical Essentials absolviert haben (oder entsprechende praktische Erfahrung mit AWS) Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns besitzen

Für wen ist dieses Training?

Datenbankarchitekten, Datenbankadministratoren, Datenbankentwickler, Datenanalysten und Informatiker

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

  • Diskussion der Kernkonzepte des Data Warehousing.
  • Evaluierung der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen.
  • Evaluierung von Fallbeispielen für Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandlung von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren.
  • Auswahl eines Amazon Redshift-Knotentyps in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Größe.
  • Besprechung von Sicherheitsfunktionen in Bezug auf Amazon Redshift, z. B. Verschlüsselung, IAM- Berechtigungen und Datenbankberechtigungen.
  • Inbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters und Nutzung der Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud.
  • Verwendung weiterer AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-Lösung.
  • Evaluierung von Ansätzen und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses.
  • Identifizierung von Datenquellen und Evaluierung von Anforderungen, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken.
  • Konzeptionierung des Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden.
  • Laden und Entladen von Daten sowie Durchführen von Aufgaben der Datenwartung.
  • Verfassen von Abfragen und Auswerten von Abfrageplänen zur Optimierung der Abfrageleistung.
  • Konfigurieren der Datenbank zur Ressourcenzuweisung, etwa des Speichers für Abfrage-Queues, und Definieren von Kriterien, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues für eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen.
  • Nutzung von Funktionen und Services, etwa Amazon Redshift Datenbankaudit-Protokollierung, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) zur Überwachung, Beobachtung und zum Erhalt von Ereignisbenachrichtigungen über Aktivitäten im Data Warehouse.
  • Vorbereitung von Betriebsaufgaben, etwa Größenänderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots für das Backup und die Wiederherstellung von Clustern.
  • Einsatz einer Business Intelligence- (BI-) Anwendung zur Durchführung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten.

Agenda

  • 1. Tag
    • Kurseinführung
    • Einführung in das Data Warehousing
    • Einführung in Amazon Redshift
    • Verstehen der Amazon Redshift-Komponenten und -Ressourcen
    • Inbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters
  • 2. Tag
    • Wiederholung von Data Warehousing-Ansätzen
    • Identifizierung von Datenquellen und Anforderungen
    • Konzeptionierung des Data Warehouse
    • Laden von Daten ins Data Warehouse
  • 3. Tag
    • Verfassen von Abfragen und Leistungstuning
    • Wartung des Data Warehouse
    • Datenanalyse und -visualisierung
    • Kurszusammenfassung
Trainingsmethoden im Überblick

Wie wollen Sie trainieren?

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  • Training inklusive Unterlage und ggf. Trainingsumgebung

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