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Seminar

Wien, Österreich

Data Warehousing on AWS

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Beschreibung


  1. 1. Tag


    1. Kurseinführung

    2. Einführung in das Data Warehousing

    3. Einführung in Amazon Redshift

    4. Verstehen der Amazon Redshift-Komponenten und -Ressourcen

    5. Inbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters


  2. 2. Tag


    1. Wiederholung von Data Warehousing-Ansätzen

    2. Identifizierung von Datenquellen und Anforderungen

    3. Konzeptionierung des Data Warehouse

    4. Laden von Daten ins Data Warehouse


  3. 3. Tag


    1. Verfassen von Abfragen und Leistungstuning

    2. Wartung des Data Warehouse

    3. Datenanalyse und -visualisierung

    4. Kurszusammenfassung



Ziele

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.



After completing this course, students will be able to:

  • Discuss the core concepts of data warehousing.

  • Evaluate the relationship between Amazon Redshift and other big data systems.

  • Evaluate use cases for data warehousing workloads and review case studies that demonstrate implementation of AWS data and analytic services as part of a data warehousing solution.

  • Choose an appropriate Amazon Redshift node type and size for your data needs.

  • Discuss security features as they pertain to Amazon Redshift, such as encryption, IAM permissions, and database permissions.

  • Launch an Amazon Redshift cluster and use the components, features, and functionality to implement a data warehouse in the cloud.

  • Use other AWS data and analytic services, such as Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, and Amazon S3, to contribute to the data warehousing solution.

  • Evaluate approaches and methodologies for designing data warehouses.

  • Identify data sources and assess requirements that affect the data warehouse design.

  • Design the data warehouse to make effective use of compression, data distribution, and sort methods.

  • Load and unload data and perform data maintenance tasks.

  • Write queries and evaluate query plans to optimize query performance.

  • Configure the database to allocate resources such as memory to query queues and define criteria to route certain types of queries to your configured query queues for improved processing.

  • Use features and services, such as Amazon Redshift database audit logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, and Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), to audit, monitor, and receive event notifications about activities in the data warehouse.

  • Prepare for operational tasks, such as resizing Amazon Redshift clusters and using snapshots to back up and restore clusters.

  • Use a business intelligence (BI) application to perform data analysis and visualization tasks against your data.




  • .... Zur Videobeschreibung

Voraussetzungen

Folgende Vorkenntnisse werden empfohlen:

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