Kursüberblick
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.
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
Kursziele
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
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