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In diesem Kurs lernen Sie, Streaming-Datenanalyselösungen mit AWS-Services zu erstellen, einschließlich Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK).
Amazon Kinesis ist ein massiv skalierbarer und langlebiger Daten-Streaming-Service in Echtzeit. Amazon MSK bietet einen sicheren, vollständig verwalteten und hochverfügbaren Apache Kafka-Service. Sie erfahren, wie sich Amazon Kinesis und Amazon MSK in AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lambda integrieren.
Der Kurs befasst sich mit den Komponenten Streaming-Datenerfassung, Stream-Speicherung und Stream-Verarbeitung der Datenanalyse-Pipeline. Sie lernen auch, Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Kinesis und Amazon MSK anzuwenden.
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Kursinhalt
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- Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Module 1: Using Streaming Services in the Data Analytics Pipeline
- Module 2: Introduction to AWS Streaming Services
- Module 3: Using Amazon Kinesis for Real-time Data Analytics
- Module 4: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon Kinesis
- Module 5: Using Amazon MSK in Streaming Data Analytics Solutions
- Module 6: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon MSK
- Module 7: Designing Streaming Data Analytics Solutions
- Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS
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Zielgruppe
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Dieser Kurs richtet sich an:
- Dateningenieure und Architekten
- Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Streaming-Datenanalyselösungen erstellen und verwalten möchten
-
Voraussetzungen
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Wir empfehlen den Teilnehmern dieses Kurses:
Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung im Aufbau von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analytics-Lösungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS für diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte benötigen.
Sie sollten vorher diese Kurse besucht haben:
- Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals
- Building Data Lakes on AWS
Wichtig: Bitte bringen Sie Ihr Notebook zum Kurs mit! Falls dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.
| Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline |
| Data analytics use cases |
| Using the data pipeline for analytics |
| Module 1: Using Streaming Services in the Data Analytics Pipeline |
| The importance of streaming data analytics |
| The streaming data analytics pipeline |
| Streaming concepts |
| Module 2: Introduction to AWS Streaming Services |
| Streaming data services in AWS |
| Amazon Kinesis in analytics solutions |
| Demonstration: Explore Amazon Kinesis Data Streams |
| Practice Lab: Setting up a streaming delivery pipeline with Amazon Kinesis |
| Using Amazon Kinesis Data Analytics |
| Introduction to Amazon MSK |
| Overview of Spark Streaming |
| Module 3: Using Amazon Kinesis for Real-time Data Analytics |
| Exploring Amazon Kinesis using a clickstream workload |
| Creating Kinesis data and delivery streams |
| Demonstration: Understanding producers and consumers |
| Building stream producers |
| Building stream consumers |
| Building and deploying Flink applications in Kinesis Data Analytics |
| Demonstration: Explore Zeppelin notebooks for Kinesis Data Analytics |
| Practice Lab: Streaming analytics with Amazon Kinesis Data |
| Analytics and Apache Flink |
| Module 4: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon Kinesis |
| Optimize Amazon Kinesis to gain actionable business insights |
| Security and monitoring best practices |
| Module 5: Using Amazon MSK in Streaming Data Analytics Solutions |
| Use cases for Amazon MSK |
| Creating MSK clusters |
| Demonstration: Provisioning an MSK Cluster |
| Ingesting data into Amazon MSK |
| Practice Lab: Introduction to access control with Amazon MSK |
| Transforming and processing in Amazon MSK |
| Module 6: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon MSK |
| Optimizing Amazon MSK |
| Demonstration: Scaling up Amazon MSK storage |
| Practice Lab: Amazon MSK streaming pipeline and application deployment |
| Security and monitoring |
| Demonstration: Monitoring an MSK cluster |
| Module 7: Designing Streaming Data Analytics Solutions |
| Use case review |
| Class Exercise: Designing a streaming data analytics workflow |
| Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS |
| Modern data architectures |
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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!
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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.
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Inhouse-Schulung
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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 >>>
Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.-
In diesem Kurs lernen Sie, Streaming-Datenanalyselösungen mit AWS-Services zu erstellen, einschließlich Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK).
Amazon Kinesis ist ein massiv skalierbarer und langlebiger Daten-Streaming-Service in Echtzeit. Amazon MSK bietet einen sicheren, vollständig verwalteten und hochverfügbaren Apache Kafka-Service. Sie erfahren, wie sich Amazon Kinesis und Amazon MSK in AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lambda integrieren.
Der Kurs befasst sich mit den Komponenten Streaming-Datenerfassung, Stream-Speicherung und Stream-Verarbeitung der Datenanalyse-Pipeline. Sie lernen auch, Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Kinesis und Amazon MSK anzuwenden.
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Kursinhalt
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- Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Module 1: Using Streaming Services in the Data Analytics Pipeline
- Module 2: Introduction to AWS Streaming Services
- Module 3: Using Amazon Kinesis for Real-time Data Analytics
- Module 4: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon Kinesis
- Module 5: Using Amazon MSK in Streaming Data Analytics Solutions
- Module 6: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon MSK
- Module 7: Designing Streaming Data Analytics Solutions
- Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS
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Zielgruppe
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Dieser Kurs richtet sich an:
- Dateningenieure und Architekten
- Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Streaming-Datenanalyselösungen erstellen und verwalten möchten
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Voraussetzungen
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Wir empfehlen den Teilnehmern dieses Kurses:
Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung im Aufbau von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analytics-Lösungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS für diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte benötigen.
Sie sollten vorher diese Kurse besucht haben:
- Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals
- Building Data Lakes on AWS
Wichtig: Bitte bringen Sie Ihr Notebook zum Kurs mit! Falls dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.
| Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline |
| Data analytics use cases |
| Using the data pipeline for analytics |
| Module 1: Using Streaming Services in the Data Analytics Pipeline |
| The importance of streaming data analytics |
| The streaming data analytics pipeline |
| Streaming concepts |
| Module 2: Introduction to AWS Streaming Services |
| Streaming data services in AWS |
| Amazon Kinesis in analytics solutions |
| Demonstration: Explore Amazon Kinesis Data Streams |
| Practice Lab: Setting up a streaming delivery pipeline with Amazon Kinesis |
| Using Amazon Kinesis Data Analytics |
| Introduction to Amazon MSK |
| Overview of Spark Streaming |
| Module 3: Using Amazon Kinesis for Real-time Data Analytics |
| Exploring Amazon Kinesis using a clickstream workload |
| Creating Kinesis data and delivery streams |
| Demonstration: Understanding producers and consumers |
| Building stream producers |
| Building stream consumers |
| Building and deploying Flink applications in Kinesis Data Analytics |
| Demonstration: Explore Zeppelin notebooks for Kinesis Data Analytics |
| Practice Lab: Streaming analytics with Amazon Kinesis Data |
| Analytics and Apache Flink |
| Module 4: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon Kinesis |
| Optimize Amazon Kinesis to gain actionable business insights |
| Security and monitoring best practices |
| Module 5: Using Amazon MSK in Streaming Data Analytics Solutions |
| Use cases for Amazon MSK |
| Creating MSK clusters |
| Demonstration: Provisioning an MSK Cluster |
| Ingesting data into Amazon MSK |
| Practice Lab: Introduction to access control with Amazon MSK |
| Transforming and processing in Amazon MSK |
| Module 6: Securing, Monitoring, and Optimizing Amazon MSK |
| Optimizing Amazon MSK |
| Demonstration: Scaling up Amazon MSK storage |
| Practice Lab: Amazon MSK streaming pipeline and application deployment |
| Security and monitoring |
| Demonstration: Monitoring an MSK cluster |
| Module 7: Designing Streaming Data Analytics Solutions |
| Use case review |
| Class Exercise: Designing a streaming data analytics workflow |
| Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS |
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