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Schulung - Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

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Dauer
1 Tag ( 6 Stunden)
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Nr.
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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

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an:

  • Dateningenieure und -architekten
  • Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Lösungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten möchten

Voraussetzungen

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
Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

In diesem Kurs lernen Sie den Aufbau von Streaming-Datenanalyselösungen mit AWS-Services, einschließlich Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK). Amazon Kinesis ist ein massiv skalierbarer und langlebiger Echtzeit-Daten-Streaming-Service. Amazon MSK bietet einen sicheren, vollständig verwalteten und hochverfügbaren Apache Kafka-Service. Sie werden lernen, wie Amazon Kinesis und Amazon MSK in AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lambda integriert werden. Der Kurs befasst sich mit der Aufnahme von Streaming-Daten, der Stream-Speicherung und den Stream-Verarbeitungskomponenten der Pipeline für die Datenanalyse. Außerdem lernen Sie, wie Sie bewährte Verfahren für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Kinesis und Amazon MSK anwenden.

Hinweis

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Unterlagen in Englisch

Weitere Informationen

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