Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

Deze cursus is bedoeld voor:

Data engineers en architecten

Ontwikkelaars die real-time applicaties en oplossingen voor streaming data-analyse willen bouwen en beheren

In deze cursus leer je:

• Begrijp de kenmerken en voordelen van een moderne data-architectuur. Ontdek hoe AWS-streamingdiensten passen in een moderne data-architectuur.
• Ontwerp en implementeer een oplossing voor de analyse van streaminggegevens • Identificeer en pas de juiste technieken toe, zoals compressie, sharding en partitionering, om de gegevensopslag te optimaliseren
• Selecteer en implementeer de juiste opties voor het opnemen, transformeren en opslaan van real-time en bijna real-time gegevens
• Kies de juiste streams, clusters, onderwerpen, schaalbenadering en netwerktopologie voor een bepaald zakelijk gebruiksscenario
• Begrijp hoe gegevensopslag en -verwerking van invloed zijn op de analyse- en visualisatiemechanismen die nodig zijn om bruikbare zakelijke inzichten te verkrijgen
• Veilige streaming van gegevens in rust en tijdens overdracht
• Bewaak analyseworkloads om problemen te identificeren en op te lossen
• Best practices voor kostenbeheer toepassen

Module A: Overzicht van data-analyse en de datapijplijn

• Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse
• De gegevenspijplijn gebruiken voor analyses

Module 1: Streamingdiensten gebruiken in de data-analysepijplijn

• Het belang van streaming data-analyse
• De pijplijn voor de analyse van streaminggegevens
• Concepten voor streaming

Module 2: Inleiding tot AWS-streamingdiensten

• Streaming datadiensten in AWS
• Amazon Kinesis in analyseoplossingen
• Demonstratie: verken Amazon Kinesis-gegevensstromen
• Practice Lab: een pijplijn voor streaminglevering opzetten met Amazon Kinesis
• Amazon Kinesis Data Analytics gebruiken
• Inleiding tot Amazon MSK
• Overzicht van Spark Streaming

Module 3: Amazon Kinesis gebruiken voor realtime gegevensanalyse

• Amazon Kinesis verkennen met behulp van een clickstream-workload
• Kinesisgegevens en leveringsstromen maken
• Demonstratie: Inzicht in producenten en consumenten
• Stroomproducenten bouwen
• Stroomverbruikers bouwen
• Flink-applicaties bouwen en implementeren in Kinesis Data Analytics
• Demonstratie: Ontdek Zeppelin-notebooks voor Kinesis Data Analytics
• Practice Lab: Streaming analytics met Amazon Kinesis Data Analytics en Apache Flink

Module 4: Amazon-kinesis beveiligen, bewaken en optimaliseren

• Optimaliseer Amazon Kinesis om bruikbare zakelijke inzichten te verkrijgen
• Best practices op het gebied van beveiliging en monitoring

Module 5: Amazon MSK gebruiken in oplossingen voor streaming data-analyse

• Gebruiksscenario's voor Amazon MSK
• MSK-clusters maken
• Demonstratie: Een MSK-cluster inrichten
• Gegevens opnemen in Amazon MSK
• Practice Lab: Inleiding tot toegangscontrole met Amazon MSK
• Transformeren en verwerken in Amazon MSK

Module 6: Amazon MSK beveiligen, bewaken en optimaliseren

• Amazon MSK optimaliseren
• Demonstratie: Opschalen van Amazon MSK-opslag
• Praktijklab: Amazon MSK-streamingpijplijn en applicatie-implementatie
• Beveiliging en monitoring
• Demonstratie: Monitoren van een MSK-cluster

Module 7: Oplossingen voor streaming data-analyse ontwerpen

• Beoordeling van gebruiksscenario's
• Klassikale oefening: Een workflow voor het analyseren van streaminggegevens ontwerpen

Module B: Moderne data-architecturen ontwikkelen op AWS

• Moderne data-architecturen

• Ten minste één jaar ervaring met data-analyse of directe ervaring met het bouwen van real-time applicaties of streaming analytics-oplossingen.
• We raden de whitepaper Streaming Data Solutions on AWS aan voor degenen die een opfriscursus nodig hebben over streamingconcepten.

• GK4502 - Architecting on AWS
• GK7377 - Building Data Lakes on AWS

Deze les is gericht op hands-on training, maar stelt je in staat om je in te zetten voor de AWS CERTIFIED DATA ANALYTICS - SPECIALTY.

• AWS Certified Database - Specialiteit