AWS APN Training Partner

Data Warehousing on AWS

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Dieser Kurs führt Sie in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift ein, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Er 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.

Kursinhalt

  • Kurseinführung
  • Einführung in das Data Warehousing
  • Einführung in Amazon Redshift
  • Verstehen der Amazon Redshift-Komponenten und -Ressourcen
  • Inbetriebnahme eines Amazon Redshift-Clusters
  • Wiederholung von Data Warehousing-Ansätzen
  • Identifizierung von Datenquellen und Anforderungen
  • Konzeptionierung des Data Warehouse
  • Laden von Daten ins Data Warehouse
  • Verfassen von Abfragen und Leistungstuning
  • Wartung des Data Warehouse
  • Datenanalyse und -visualisierung
  • Kurszusammenfassung

Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 14 Tage Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.

E-Book Symbol Die englischsprachigen Original-Unterlagen von Amazon Web Services erhalten Sie als E-Book.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist konzipiert für: Datenbankarchitekten, Datenbankadministratoren, Datenbankentwickler, Datenanalysten und Informatiker.

Voraussetzungen

Vorheriger Besuch des Kurses AWS Technical Essentials (oder entsprechende praktische Erfahrung mit AWS) sowie Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns.

 

Bestandteil der Schulung sind praktische Labor-Übungen mit der AWS Umgebung. Um diese
erfolgreich durchführen zu können, ist ein internetfähiges Notebook (Windows, Linux, MacOS)
Voraussetzung.
 
Wichtig: Bitte bringen Sie daher Ihr Notebook zum Kurs mit! Falls dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Beachten Sie bitte unsere Übersicht AWS Trainings!

Module 1: Introduction to Data Warehousing
Relational databases
Data warehousing concepts
The intersection of data warehousing and big data
Overview of data management in AWS
Hands-on lab 1: Introduction to Amazon Redshift
Module 2: Introduction to Amazon Redshift
Conceptual overview
Real-world use cases
Hands-on lab 2: Launching an Amazon Redshift cluster
Module 3: Launching clusters
Building the cluster
Connecting to the cluster
Controlling access
Database security
Load data
Hands-on lab 3: Optimizing database schemas
Module 4: Designing the database schema
Schemas and data types
Columnar compression
Data distribution styles
Data sorting methods
Module 5: Identifying data sources
Data sources overview
Amazon S3
Amazon DynamoDB
Amazon EMR
Amazon Kinesis Data Firehose
AWS Lambda Database Loader for Amazon Redshift
Hands-on lab 4: Loading real-time data into an Amazon Redshift database
Module 6: Loading data
Preparing Data
Loading data using COPY
Maintaining tables
Concurrent write operations
Troubleshooting load issues
Hands-on lab 5: Loading data with the COPY command
Module 7: Writing queries and tuning for performance
Amazon Redshift SQL
User-Defined Functions (UDFs)
Factors that affect query performance
The EXPLAIN command and query plans
Workload Management (WLM)
Hands-on lab 6: Configuring workload management
Module 8: Amazon Redshift Spectrum
Amazon Redshift Spectrum
Configuring data for Amazon Redshift Spectrum
Amazon Redshift Spectrum Queries
Hands-on lab 7: Using Amazon Redshift Spectrum
Module 9: Maintaining clusters
Audit logging
Performance monitoring
Events and notifications
Lab 8: Auditing and monitoring clusters
Resizing clusters
Backing up and restoring clusters
Resource tagging and limits and constraints
Hands-on lab 9: Backing up, restoring and resizing clusters
Module 10: Analyzing and visualizing data
Power of visualizations
Building dashboards
Amazon QuickSight editions and features

Classroom Training

Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.

Inhouse-Schulung

Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Inhouse-Schulung jetzt anfragen >>>
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

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Conceptual overview
Real-world use cases
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Module 3: Launching clusters
Building the cluster
Connecting to the cluster
Controlling access
Database security
Load data
Hands-on lab 3: Optimizing database schemas
Module 4: Designing the database schema
Schemas and data types
Columnar compression
Data distribution styles
Data sorting methods
Module 5: Identifying data sources
Data sources overview
Amazon S3
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Amazon EMR
Amazon Kinesis Data Firehose
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Preparing Data
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Maintaining tables
Concurrent write operations
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Module 7: Writing queries and tuning for performance
Amazon Redshift SQL
User-Defined Functions (UDFs)
Factors that affect query performance
The EXPLAIN command and query plans
Workload Management (WLM)
Hands-on lab 6: Configuring workload management
Module 8: Amazon Redshift Spectrum
Amazon Redshift Spectrum
Configuring data for Amazon Redshift Spectrum
Amazon Redshift Spectrum Queries
Hands-on lab 7: Using Amazon Redshift Spectrum
Module 9: Maintaining clusters
Audit logging
Performance monitoring
Events and notifications
Lab 8: Auditing and monitoring clusters
Resizing clusters
Backing up and restoring clusters
Resource tagging and limits and constraints
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