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Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS
Schulungsinhalt
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
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an:
- Dateningenieure und -architekten
- Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Lösungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten möchten
Seminarziele
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
Vorkenntnisse
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
Seminardauer
1 Tag
Preis
Präsenzseminar/FLEXINAR®:
750,00 € (892,50 € inkl. 19% MwSt.)
LIVEINAR®:
750,00 € (892,50 € inkl. 19% MwSt.)
Individual Training: Preis auf Anfrage
Inhouse Training: Preis auf Anfrage
Seminarnummer
SV-9400
Ihr Berater
Martin Heubeck
Group Leader Sales
Martin Heubeck
Group Leader Sales
- martin.heubeck@protranet.de
Beratungszentrale und Buchungshotline:
- 0800 3400311
- beratung@protranet.de
Kataloge
Formate
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar, online als LIVEINAR® oder im flexiblen Mix als FLEXINAR® buchen. 
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