In diesem Kurs werden Sie lernen:<\/p>\n
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erfüllen:<\/p>\n
Dieser Kurs richtet sich an:<\/p>\n
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"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.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n- Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile einer modernen Datenarchitektur. Erfahren Sie, wie AWS-Streaming-Services in eine moderne Datenarchitektur passen.\n- Entwurf und Implementierung einer L\u00f6sung zur Analyse von Streaming-Daten\n- Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken wie Komprimierung, Sharding und Partitionierung zur Optimierung der Datenspeicherung\n- Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Echtzeit- und echtzeitnahen Daten\n- W\u00e4hlen Sie die geeigneten Streams, Cluster, Themen, Skalierungsans\u00e4tze und Netzwerktopologien f\u00fcr einen bestimmten gesch\u00e4ftlichen Anwendungsfall\n- Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die f\u00fcr die Gewinnung verwertbarer Gesch\u00e4ftseinblicke erforderlich sind\n- Sicheres Streaming von Daten im Ruhezustand und bei der \u00dcbertragung\n- \u00dcberwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben\n- Anwendung bew\u00e4hrter Kostenmanagementverfahren","essentials_plain":"Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erf\u00fcllen:\n\n\n- Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analysel\u00f6sungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS f\u00fcr diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte ben\u00f6tigen.\n- Sie haben entweder Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals abgeschlossen.\n- Abgeschlossener Aufbau von Data Lakes auf AWS","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an:\n\n\n- Dateningenieure und -architekten\n- Entwickler, die Echtzeitanwendungen und L\u00f6sungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten m\u00f6chten","outline_plain":"Modul A: \u00dcberblick \u00fcber Datenanalyse und die Datenpipeline\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle der Datenanalyse\n- Nutzung der Datenpipeline f\u00fcr Analysen\nModul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline\n\n\n- Die Bedeutung der Analyse von Streaming-Daten\n- Die Pipeline f\u00fcr die Streaming-Datenanalyse\n- Streaming-Konzepte\nModul 2: Einf\u00fchrung in AWS Streaming Services\n\n\n- Streaming-Datendienste in AWS\n- Amazon Kinesis in Analysel\u00f6sungen\n- Demonstration: Amazon Kinesis-Datenstr\u00f6me erforschen\n- Praxis-Labor: Einrichten einer Streaming-Bereitstellungspipeline mit Amazon Kinesis\n- Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics\n- Einf\u00fchrung in Amazon MSK\n- \u00dcberblick \u00fcber Spark Streaming\nModul 3: Verwendung von Amazon Kinesis f\u00fcr Echtzeit-Datenanalysen\n\n\n- Untersuchung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast\n- Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferstr\u00f6men\n- Demonstration: Produzenten und Konsumenten verstehen\n- Bau von Stromerzeugern\n- Geb\u00e4ude Stromverbraucher\n- Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics\n- Demonstration: Erkunden Sie Zeppelin-Notebooks f\u00fcr Kinesis Data Analytics\n- Praxis-Labor: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data Analytics und Apache Flink\nModul 4: Sichern, \u00dcberwachen und Optimieren von Amazon Kinesis\n\n\n- Optimieren Sie Amazon Kinesis, um verwertbare Gesch\u00e4ftseinblicke zu gewinnen\n- Bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr Sicherheit und \u00dcberwachung\nModul 5: Verwendung von Amazon MSK in Streaming Data Analytics-L\u00f6sungen\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Amazon MSK\n- MSK-Cluster erstellen\n- Demonstration: Bereitstellen eines MSK-Clusters\n- Einspeisung von Daten in Amazon MSK\n- Praxis-Labor: Einf\u00fchrung in die Zugangskontrolle mit Amazon MSK\n- Umwandlung und Verarbeitung in Amazon MSK\nModul 6: Sichern, \u00dcberwachen und Optimieren von Amazon MSK\n\n\n- Optimierung von Amazon MSK\n- Demonstration: Skalierung des Amazon MSK-Speichers\n- Praxis-Labor: Amazon MSK-Streaming-Pipeline und Anwendungsbereitstellung\n- Sicherheit und \u00dcberwachung\n- Demonstration: \u00dcberwachung eines MSK-Clusters\nModul 7: Entwurf von Streaming Data Analytics-L\u00f6sungen\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfung von Anwendungsf\u00e4llen\n- Klassen\u00fcbung: Entwerfen eines Arbeitsablaufs f\u00fcr die Streaming-Datenanalyse\nModul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS\n\n\n- Moderne Datenarchitekturen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Kurs lernen Sie den Aufbau von Streaming-Datenanalysel\u00f6sungen 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, vollst\u00e4ndig verwalteten und hochverf\u00fcgbaren 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 f\u00fcr die Datenanalyse. Ausserdem lernen Sie, wie Sie bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Kinesis und Amazon MSK anwenden.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":590},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":750},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":750},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":900},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":870},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":750},"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":930},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750}}},"lastchanged":"2025-09-08T09:22:52+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/30508","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-bsdasa"}}
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.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n- Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile einer modernen Datenarchitektur. Erfahren Sie, wie AWS-Streaming-Services in eine moderne Datenarchitektur passen.\n- Entwurf und Implementierung einer L\u00f6sung zur Analyse von Streaming-Daten\n- Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken wie Komprimierung, Sharding und Partitionierung zur Optimierung der Datenspeicherung\n- Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Echtzeit- und echtzeitnahen Daten\n- W\u00e4hlen Sie die geeigneten Streams, Cluster, Themen, Skalierungsans\u00e4tze und Netzwerktopologien f\u00fcr einen bestimmten gesch\u00e4ftlichen Anwendungsfall\n- Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die f\u00fcr die Gewinnung verwertbarer Gesch\u00e4ftseinblicke erforderlich sind\n- Sicheres Streaming von Daten im Ruhezustand und bei der \u00dcbertragung\n- \u00dcberwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben\n- Anwendung bew\u00e4hrter Kostenmanagementverfahren","essentials_plain":"Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erf\u00fcllen:\n\n\n- Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analysel\u00f6sungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS f\u00fcr diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte ben\u00f6tigen.\n- Sie haben entweder Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals abgeschlossen.\n- Abgeschlossener Aufbau von Data Lakes auf AWS","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an:\n\n\n- Dateningenieure und -architekten\n- Entwickler, die Echtzeitanwendungen und L\u00f6sungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten m\u00f6chten","outline_plain":"Modul A: \u00dcberblick \u00fcber Datenanalyse und die Datenpipeline\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle der Datenanalyse\n- Nutzung der Datenpipeline f\u00fcr Analysen\nModul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline\n\n\n- Die Bedeutung der Analyse von Streaming-Daten\n- Die Pipeline f\u00fcr die Streaming-Datenanalyse\n- Streaming-Konzepte\nModul 2: Einf\u00fchrung in AWS Streaming Services\n\n\n- Streaming-Datendienste in AWS\n- Amazon Kinesis in Analysel\u00f6sungen\n- Demonstration: Amazon Kinesis-Datenstr\u00f6me erforschen\n- Praxis-Labor: Einrichten einer Streaming-Bereitstellungspipeline mit Amazon Kinesis\n- Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics\n- Einf\u00fchrung in Amazon MSK\n- \u00dcberblick \u00fcber Spark Streaming\nModul 3: Verwendung von Amazon Kinesis f\u00fcr Echtzeit-Datenanalysen\n\n\n- Untersuchung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast\n- Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferstr\u00f6men\n- Demonstration: Produzenten und Konsumenten verstehen\n- Bau von Stromerzeugern\n- Geb\u00e4ude Stromverbraucher\n- Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics\n- Demonstration: Erkunden Sie Zeppelin-Notebooks f\u00fcr Kinesis Data Analytics\n- Praxis-Labor: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data Analytics und Apache Flink\nModul 4: Sichern, \u00dcberwachen und Optimieren von Amazon Kinesis\n\n\n- Optimieren Sie Amazon Kinesis, um verwertbare Gesch\u00e4ftseinblicke zu gewinnen\n- Bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr Sicherheit und \u00dcberwachung\nModul 5: Verwendung von Amazon MSK in Streaming Data Analytics-L\u00f6sungen\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Amazon MSK\n- MSK-Cluster erstellen\n- Demonstration: Bereitstellen eines MSK-Clusters\n- Einspeisung von Daten in Amazon MSK\n- Praxis-Labor: Einf\u00fchrung in die Zugangskontrolle mit Amazon MSK\n- Umwandlung und Verarbeitung in Amazon MSK\nModul 6: Sichern, \u00dcberwachen und Optimieren von Amazon MSK\n\n\n- Optimierung von Amazon MSK\n- Demonstration: Skalierung des Amazon MSK-Speichers\n- Praxis-Labor: Amazon MSK-Streaming-Pipeline und Anwendungsbereitstellung\n- Sicherheit und \u00dcberwachung\n- Demonstration: \u00dcberwachung eines MSK-Clusters\nModul 7: Entwurf von Streaming Data Analytics-L\u00f6sungen\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfung von Anwendungsf\u00e4llen\n- Klassen\u00fcbung: Entwerfen eines Arbeitsablaufs f\u00fcr die Streaming-Datenanalyse\nModul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS\n\n\n- Moderne Datenarchitekturen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. 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