Data Warehousing on AWS - AWSS03

Beschreibung

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.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer*innen in der Lage sein:
  • Diskutieren Sie die Kernkonzepte von Data Warehousing und die Überschneidung zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen.
  • Starten eines Amazon Redshift-Clusters und Verwenden der Komponenten, Merkmale und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud
  • Verwendung anderer AWS-Daten- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3, um zur Data-Warehousing-Lösung beizutragen
  • Architektur des Data Warehouse
  • Identifizieren von Leistungsproblemen, Optimieren von Abfragen und Abstimmen der Datenbank für eine bessere Leistung
  • Verwendung von Amazon Redshift Spectrum zur Analyse von Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket
  • Verwendung von Amazon QuickSight zur Durchführung von Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit dem Data Warehouse
 

expand_more chevron_right Zielgruppe

  • Datenbankarchitekt*innen
  • Datenbankadministrator*innen
  • Datenbankentwickler*innen
  • Datenanalyst*innen und Informatiker*innen

    expand_more chevron_right Vorkenntnisse

    • Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und Datenbankentwurfskonzepten

    expand_more chevron_right Detail-Inhalte

    Day One 

    Module 1: Introduction to Data Warehousing
    • Relational databases
    • Data warehousing concepts
    • The intersection of data warehousing and big data Overview of data management in AWS
    • Hands-on lab 1: Introduction to Amazon Redshift 

    Module 2: Introduction to Amazon Redshift
    • Conceptual overview
    • Real-world use cases
    • Hands-on lab 2: Launching an Amazon Redshift cluster

    Module 3: Launching clusters
    • Building the cluster
    • Connecting to the cluster
    • Controlling access
    • Database security
    • Load data
    • Hands-on lab 3: Optimizing database schemas

    Day Two 

    Module 4: Designing the database schema
    • Schemas and data types
    • Columnar compression
    • Data distribution styles
    • Data sorting methods 

    Module 5: Identifying data sources
    • Data sources overview
    • Amazon S3
    • Amazon DynamoDB
    • Amazon EMR
    • Amazon Kinesis Data Firehose
    • AWS Lambda Database Loader for Amazon Redshift
    • Hands-on lab 4: Loading real-time data into an Amazon Redshift database 

    Module 6: Loading data
    • Preparing Data
    • Loading data using COPY
    • Maintaining tables
    • Concurrent write operations
    • Troubleshooting load issues
    • Hands-on lab 5: Loading data with the COPY command

    Day Three


    Module 7: Writing queries and tuning for performance
    • Amazon Redshift SQL
    • User-Defined Functions (UDFs)
    • Factors that affect query performance
    • The EXPLAIN command and query plans
    • Workload Management (WLM)
    • Hands-on lab 6: Configuring workload management

    Module 8: Amazon Redshift Spectrum
    • Amazon Redshift Spectrum
    • Configuring data for Amazon Redshift Spectrum Amazon Redshift Spectrum Queries
    • Hands-on lab 7: Using Amazon Redshift Spectrum

    Module 9: Maintaining clusters
    • Audit logging
    • Performance monitoring
    • Events and notifications
    • Lab 8: Auditing and monitoring clusters
    • Resizing clusters
    • Backing up and restoring clusters
    • Resource tagging and limits and constraints
    • Hands-on lab 9: Backing up, restoring and resizing clusters

    Module 10: Analyzing and visualizing data
    • Power of visualizations
    • Building dashboards
    • Amazon QuickSight editions and features
    • expand_more chevron_right event_available 01.02.-03.02.2023 01.02.2023 Seminarzeitentimer3 Tage roomETC-Wien Als Live-Stream verfügbaronline_predictionLive-Stream
      • expand_more chevron_right ETC Classroom - im Seminarzentrum 2.265,00
        • Ihr ILT Seminar (Instructor Led Training)
        • Seminarunterlagen, Teamwork, Labs
        • Verpflegung vorort
        • Seminar-Services
      • expand_more chevron_right ETC>Live - Virtual Classroom 2.265,00
        • Online Training – aber live beim Seminar dabei
        • Keine Anfahrt ins Seminarzentrum notwendig
        • ETC>Live  Support und Hotline
        • ETC-Services

         

    • expand_more chevron_right event_available 17.04.-19.04.2023 17.04.2023 Seminarzeitentimer3 Tage roomETC-Wien Als Live-Stream verfügbaronline_predictionLive-Stream
      • expand_more chevron_right ETC Classroom - im Seminarzentrum 2.265,00
        • Ihr ILT Seminar (Instructor Led Training)
        • Seminarunterlagen, Teamwork, Labs
        • Verpflegung vorort
        • Seminar-Services
      • expand_more chevron_right ETC>Live - Virtual Classroom 2.265,00
        • Online Training – aber live beim Seminar dabei
        • Keine Anfahrt ins Seminarzentrum notwendig
        • ETC>Live  Support und Hotline
        • ETC-Services

         

    • expand_more chevron_right event_available 16.10.-18.10.2023 16.10.2023 Seminarzeitentimer3 Tage roomETC-Wien Als Live-Stream verfügbaronline_predictionLive-Stream
      • expand_more chevron_right ETC Classroom - im Seminarzentrum 2.265,00
        • Ihr ILT Seminar (Instructor Led Training)
        • Seminarunterlagen, Teamwork, Labs
        • Verpflegung vorort
        • Seminar-Services
      • expand_more chevron_right ETC>Live - Virtual Classroom 2.265,00
        • Online Training – aber live beim Seminar dabei
        • Keine Anfahrt ins Seminarzentrum notwendig
        • ETC>Live  Support und Hotline
        • ETC-Services

         

    Ähnliche Seminare