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Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

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Seminarinhalte

Ziele

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In diesem Kurs werden Sie lernen: Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile einer modernen Datenarchitektur. Erfahren Sie, wie AWS-Streaming-Services in eine moderne Datenarchitektur passen. Entwurf und Implementierung einer Lösung zur Analyse von Streaming-Daten Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken wie Komprimierung, Sharding und Partitionierung zur Optimierung der Datenspeicherung Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Echtzeit- und echtzeitnahen Daten Wählen Sie die geeigneten Streams, Cluster, Themen, Skalierungsansätze und Netzwerktopologien für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die für die Gewinnung verwertbarer Geschäftseinblicke erforderlich sind Sicheres Streaming von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben Anwendung bewährter Kostenmanagementverfahren

Inhalte

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Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

  • Anwendungsfälle der Datenanalyse
  • Nutzung der Datenpipeline für Analysen


Modul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline

  • Die Bedeutung der Analyse von Streaming-Daten
  • Die Pipeline für die Streaming-Datenanalyse
  • Streaming-Konzepte


Modul 2: Einführung in AWS Streaming Services

  • Streaming-Datendienste in AWS
  • Amazon Kinesis in Analyselösungen
  • Demonstration: Amazon Kinesis-Datenströme erforschen
  • Praxis-Labor: Einrichten einer Streaming-Bereitstellungspipeline mit Amazon Kinesis
  • Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics
  • Einführung in Amazon MSK
  • Überblick über Spark Streaming


Modul 3: Verwendung von Amazon Kinesis für Echtzeit-Datenanalysen

  • Untersuchung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast
  • Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferströmen
  • Demonstration: Produzenten und Konsumenten verstehen
  • Bau von Stromerzeugern
  • Gebäude Stromverbraucher
  • Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics
  • Demonstration: Erkunden Sie Zeppelin-Notebooks für Kinesis Data Analytics
  • Praxis-Labor: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data Analytics und Apache Flink


Modul 4: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon Kinesis

  • Optimieren Sie Amazon Kinesis, um verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen
  • Bewährte Verfahren für Sicherheit und Überwachung


Modul 5: Verwendung von Amazon MSK in Streaming Data Analytics-Lösungen

  • Anwendungsfälle für Amazon MSK
  • MSK-Cluster erstellen
  • Demonstration: Bereitstellen eines MSK-Clusters
  • Einspeisung von Daten in Amazon MSK
  • Praxis-Labor: Einführung in die Zugangskontrolle mit Amazon MSK
  • Umwandlung und Verarbeitung in Amazon MSK


Modul 6: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon MSK

  • Optimierung von Amazon MSK
  • Demonstration: Skalierung des Amazon MSK-Speichers
  • Praxis-Labor: Amazon MSK-Streaming-Pipeline und Anwendungsbereitstellung
  • Sicherheit und Überwachung
  • Demonstration: Überwachung eines MSK-Clusters


Modul 7: Entwurf von Streaming Data Analytics-Lösungen

  • Überprüfung von Anwendungsfällen
  • Klassenübung: Entwerfen eines Arbeitsablaufs für die Streaming-Datenanalyse


Modul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS

  • Moderne Datenarchitekturen

Badge

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Vorkenntnisse

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Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erfüllen: Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analyselösungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS für diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte benötigen. Sie haben entweder Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals abgeschlossen. Abgeschlossener Aufbau von Data Lakes auf AWS

Zielgruppe

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Dieser Kurs richtet sich an: Dateningenieure und -architekten Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Lösungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten möchten

Methoden

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