Dlaczego warto
Jeśli jesteś architektem, projektantem lub po prostu osobą, która chce budować nowoczesne i niezawodne systemy Big Data, to szkolenie jest dla Ciebie. Nauczysz się praktycznego podejścia do projektowania rozwiązań w oparciu o platformę AWS. Zdobędziesz wiedzę, jak wykorzystać kluczowe usługi do tworzenia skalowalnych i optymalnych kosztowo systemów. Dzięki temu będziesz w stanie budować zaawansowane architektury Data Lake oraz monitorować i audytować ich działanie.
Czego się nauczysz
- Zrozumiesz podstawowe pojęcia związane z przetwarzaniem w chmurze i platformą AWS.
- Poznasz „Well-Architected Framework” i jego filary (operacyjność, bezpieczeństwo, niezawodność, wydajność, optymalizacja kosztów).
- Nauczysz się konfigurować klaster Amazon EMR i przetwarzać dane w czasie rzeczywistym.
- Opanujesz tworzenie procesów ETL z wykorzystaniem AWS Glue i analizę danych z Amazon Redshift.
- Będziesz w stanie projektować i budować nowoczesne systemy Big Data oraz zarządzać nimi.
Dla kogo
Szkolenie jest przeznaczone dla wszystkich osób biorących udział w procesie projektowania i budowania architektury systemów. Jest idealne dla projektantów i architektów, którzy mają już doświadczenie w budowaniu złożonych systemów i chcą przenieść je do środowiska chmurowego.
Zakres szkolenia
- Wprowadzanie do przetwarzania w chmurze
- Podstawy AWS:
- Podstawowe pojęcia
- Produkty AWS
- Podstawy projektowania środowisk
- Tworzenie systemów o wysokiej dostępności
- Skalowanie środowisk
- Automatyzacja
- „Well-Architected Framework” – narzędzie do projektowania środowisk na AWS, według głównych filarów:
- Operacyjność
- Bezpieczeństwo
- Niezawodność
- Wydajność
- Optymalizacja kosztów
- Projektowanie systemów Big Data na platformie AWS
- Konfiguracja klastra Amazon EMR
- Przechowywanie danych na platformie AWS
- Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym za pomocą Apache Spark i Amazon Kinesis
- Zastosowanie Apache Pig, Hive w Amazon EMR
- Tworzenie ETL z wykorzystaniem AWS Glue
- Analiza danych z Amazon Redshift
- Monitorowanie i Audyt