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Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

  • Anwendungsfälle der Datenanalyse
  • Nutzung der Datenpipeline für Analysen

Modul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline

  • Die Bedeutung der Analyse von Streaming-Daten
  • Die Pipeline für die Streaming-Datenanalyse
  • Streaming-Konzepte

Modul 2: Einführung in AWS Streaming Services

  • Streaming-Datendienste in AWS
  • Amazon Kinesis in Analyselösungen
  • Demonstration: Amazon Kinesis-Datenströme erforschen
  • Praxis-Labor: Einrichten einer Streaming-Bereitstellungspipeline mit Amazon Kinesis
  • Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics
  • Einführung in Amazon MSK
  • Überblick über Spark Streaming

Modul 3: Verwendung von Amazon Kinesis für Echtzeit-Datenanalysen

  • Untersuchung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast
  • Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferströmen
  • Demonstration: Produzenten und Konsumenten verstehen
  • Bau von Stromerzeugern
  • Gebäude Stromverbraucher
  • Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics
  • Demonstration: Erkunden Sie Zeppelin-Notebooks für Kinesis Data Analytics
  • Praxis-Labor: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data Analytics und Apache Flink

Modul 4: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon Kinesis

Optim...

Termin Ort Preis*
26.03.2025 online 892,50 €
18.06.2025 online 892,50 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

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.

Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

In diesem Kurs werden Sie lernen:

  • Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile einer modernen Datenarchitektur. Erfahren Sie, wie AWS-Streaming-Services in eine moderne Datenarchitektur passen.
  • Entwurf und Implementierung einer Lösung zur Analyse von Streaming-Daten
  • Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken wie Komprimierung, Sharding und Partitionierung zur Optimierung der Datenspeicherung
  • Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Echtzeit- und echtzeitnahen Daten
  • Wählen Sie die geeigneten Streams, Cluster, Themen, Skalierungsansätze und Netzwerktopologien für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall
  • Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die für die Gewinnung verwertbarer Geschäftseinblicke erforderlich sind
  • Sicheres Streaming von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
  • Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben
  • Anwendung bewährter Kostenmanagementverfahren
Teilnahmevoraussetzungen:

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analyselösungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS für diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte benötigen.
  • Sie haben entweder Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals abgeschlossen.
  • Abgeschlossener Aufbau von Data Lakes auf AWS
Zielgruppe:

Dieser Kurs richtet sich an:

  • Dateningenieure und -architekten
  • Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Lösungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten möchten
Seminarkennung:
39133
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