Résumé du cours
Entrepôts de données sur AWS présente de nouveaux concepts, stratégies et bonnes pratiques pour la conception d'une solution d'entreposage de données dans le cloud avec Amazon Redshift, l'entrepôt de données à l'échelle du pétaoctet d'AWS. Ce cours explique comment collecter, stocker et préparer des données pour un entrepôt de données en utilisant d'autres services AWS, comme Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose et Amazon S3. Il traite également de l'utilisation des outils d'informatique décisionnelle pour analyser les données.
A qui s'adresse cette formation
Ce cours s'adresse aux personnes suivantes :
- Architectes de bases de données
- Administrateurs de bases de données
- Développeurs de bases de données
- Analystes et scientifiques des données
Pré-requis
Pour assister à ce cours, il est recommandé :
- Cours suivis : AWS Technical Essentials (ou expérience équivalente avec AWS)
- Familiarité avec les bases de données relationnelles et les notions de conception de bases de données
Objectifs
Ce cours vous explique comment :
- Aborder les principaux concepts de l'entreposage de données.
- Evaluer la relation entre Amazon Redshift et les autres systèmes de Big Data.
- Evaluer les cas d'utilisation pour les charges d'entreposage de données, et consulter les études de cas portant sur l'implémentation de services AWS de données et d'analyses dans le cadre d'une solution d'entreposage de données.
- Choisir un nœud Amazon Redshift de type et de taille appropriés pour vos besoins en matière de données.
- Aborder les fonctionnalités de sécurité relatives à Amazon Redshift, comme le chiffrement, les autorisations IAM et les autorisations de base de données.
- Lancer un cluster Amazon Redshift et utiliser les composants, les fonctions et les fonctionnalités pour créer un entrepôt de données dans le cloud.
- Utiliser d'autres services AWS de données et d'analyses, comme Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose et Amazon S3, pour soutenir la solution d'entreposage de données.
- Evaluer les approches et les méthodologies pour la conception d'entrepôts de données.
- Identifier les sources de données et évaluer les exigences affectant la conception d'entrepôts de données.
- Concevoir l'entrepôt de données de façon à bien utiliser les procédures de compression, de distribution de données et de tri.
- Charger et décharger des données, et réaliser des opérations de maintenance sur les données.
- Ecrire des requêtes et évaluer les plans de requêtes pour optimiser les performances à ce niveau.
- Configurer la base de données de façon à attribuer des ressources, comme de la mémoire, pour les files d'attente de requêtes et à définir des critères pour acheminer certains types de requêtes vers vos files d'attente configurées pour un meilleur traitement.
- Utiliser des fonctions et des services comme la journalisation d'audit de base de données Amazon Redshift, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch et Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) pour auditer, surveiller et recevoir des notifications d'événement sur l'activité de l'entrepôt de données.
- Préparer des tâches opérationnelles, comme le redimensionnement de clusters Amazon Redshift et l'utilisation d'instantanés pour sauvegarder et restaurer des clusters.
- Utiliser une application d'informatique décisionnelle pour réaliser des analyses et des opérations de visualisation de vos données.
Contenu
Journée 1
- Introduction au cours
- Introduction à l'entreposage de données
- Introduction à Amazon Redshift
- Compréhension des composants et ressources Amazon Redshift
- Lancement d'un cluster Amazon Redshift
Journée 2
- Etude des approches d'entreposage de données
- Identification des sources de données et des exigences
- Conception de l'entrepôt de données
- Chargement de données dans l'entrepôt de données
Journée 3
- Ecriture de requêtes et réglage des performances
- Entretien de l'entrepôt de données
- Analyse et visualisation de données
- Résumé de la formation
Allemand
Suisse