Der Kurs vertieft Amazon Kinesis und Amazon MSK durch eine Mischung aus Präsentationen unter Anleitung des Kursleiters, praktischen Übungen, Demonstrationen und Klassenübungen, sodass Sie am Ende des Kurses wissen, wie Sie eine Streaming-Datenanalyselösung auf AWS aufbauen können. Sie lernen auch, wie Sie Streaming-Anwendungen mit Amazon Kinesis skalieren, die Datenspeicherung optimieren, geeignete Optionen für die Aufnahme, Umwandlung, Speicherung und Analyse von Daten auswählen und bereitstellen können und vieles mehr.
Kursinhalt
Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline - Anwendungsfälle der Datenanalyse
- Verwendung der Datenpipeline für die Datenanalyse
Modul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline - Die Bedeutung von Streaming Data Analytics
- Die Streaming-Datenanalyse-Pipeline
- Streaming-Konzepte
Modul 2: Einführung in AWS-Streaming-Services - Streaming-Datenservices in AWS
- Amazon Kinesis in Analyselösungen
- Demo: Erkunden von Amazon Kinesis Data Streams
- Praxis-Lab: 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 - Erforschung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast
- Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferströmen
- Demo: Verstehen von Produzenten und Konsumenten
- Erstellen von Stream-Produzenten
- Erstellen von Stream-Konsumenten
- Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics
- Demo: Erkundung von Zeppelin-Notebooks für Kinesis Data Analytics
- Praxis-Lab: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data
- Analytik und Apache Flink
Modul 4: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon Kinesis - Optimieren Sie Amazon Kinesis, um verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen
- Bewährte Verfahren für Sicherheit und Überwachung
Modul 5: Verwendung von Amazon MSK in Streaming Data Analytics-Lösungen - Anwendungsfälle für Amazon MSK
- Erstellen von MSK-Clustern
- Demo: Bereitstellen eines MSK-Clusters
- Einspeisen von Daten in Amazon MSK
- Praxis-Lab: Einführung in die Zugriffskontrolle mit Amazon MSK
- Transformieren und Verarbeiten in Amazon MSK
Modul 6: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon MSK - Optimierung von Amazon MSK
- Demo: Skalierung von Amazon MSK-Speicher
- Praxis-Lab: Amazon MSK-Streaming-Pipeline und Anwendungsbereitstellung
- Sicherheit und Überwachung
- Demo: Überwachung eines MSK-Clusters
Modul 7: Entwerfen von Streaming Data Analytics-Lösungen - Überprüfung von Anwendungsfällen
- Klassenübung: Entwerfen eines Arbeitsablaufs für die Streaming-Datenanalyse
Modul B: Entwickeln moderner Datenarchitekturen auf AWS - Moderne Datenarchitekturen