Dieser Kurs 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.
1. Tag
KurseinführungEinführung in das Data WarehousingEinführung in Amazon RedshiftVerstehen der Amazon Redshift-Komponenten und -RessourcenInbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters
2. Tag
Wiederholung von Data Warehousing-AnsätzenIdentifizierung von Datenquellen und AnforderungenKonzeptionierung des Data WarehouseLaden von Daten ins Data Warehouse
3. Tag
Verfassen von Abfragen und LeistungstuningWartung des Data WarehouseDatenanalyse und -visualisierungKurszusammenfassung
Dieser Kurs 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 ...
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Diskussion der Kernkonzepte des Data Warehousing.Evaluierung der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen.Evaluierung von Fallbeispielen für Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandlung von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren.Auswahl eines Amazon Redshift-Knotentyps in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Größe.Besprechung von Sicherheitsfunktionen in Bezug auf Amazon Redshift, z. B. Verschlüsselung, IAM- Berechtigungen und Datenbankberechtigungen.Inbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters und Nutzung der Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud.Verwendung weiterer AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-Lösung.Evaluierung von Ansätzen und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses.Identifizierung von Datenquellen und Evaluierung von Anforderungen, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken.Konzeptionierung des Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden.Verfassen von Abfragen und Auswerten von Abfrageplänen zur Optimierung der Abfrageleistung.Konfigurieren der Datenbank zur Ressourcenzuweisung, etwa des Speichers für Abfrage-Queues, und Definieren von Kriterien, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues für eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen.Nutzung von Funktionen und Services, etwa Amazon Redshift Datenbankaudit-Protokollierung, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) zur Überwachung, Beobachtung und zum Erhalt von Ereignisbenachrichtigungen über Aktivitäten im Data Warehouse.Einsatz einer Business Intelligence- (BI-) Anwendung zur Durchführung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten.
Diskussion der Kernkonzepte des Data Warehousing.Evaluierung der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen.Evaluierung von Fallbeispielen für Arbeitslasten von Data Warehouses ...
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