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Amazon Web Services (AWS) - Data Warehousing

Par IB Formation

Objectifs

  • Discuter des concepts de base de l'entreposage de données et de l'intersection entre l'entreposage de données et les solutions de Big Data
  • Être capable de lancer un cluster Amazon Redshift et d'utiliser les composants, fonctionnalités et fonctionnalités pour implémenter un entrepôt de données dans le cloud
  • Comprendre comment utiliser d'autres services de données et d'analyse AWS, tels qu'Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis et Amazon S3, pour contribuer à la solution d'entreposage de données
  • Savoir architecturer l'entrepôt de données
  • Apprendre à identifier les problèmes de performances, à optimiser les requêtes et à ajuster la base de données pour de meilleures performances
  • Pouvoir utiliser Amazon Redshift Spectrum pour analyser les données directement à partir d'un compartiment Amazon S3
  • Comprendre comment utiliser Amazon QuickSight pour effectuer des tâches d'analyse et de visualisation des données par rapport à l'entrepôt de données

Programme

Introduction à l'entreposage de données

  • Bases de données relationnelles
  • Concepts d'entreposage de données
  • L'intersection entre l'entreposage de données et le big data
  • Présentation de la gestion des données dans AWS
  • Lab : introduction à Amazon Redshift

Introduction à Amazon Redshift

  • Aperçu du concept
  • Cas d'utilisation réels
  • Lab : lancement d'un cluster Amazon Redshift

Lancer des clusters

  • Construire le cluster
  • Connexion au cluster
  • Contrôle d'accès
  • Sécurité de la base de données
  • Charger les données
  • Lab : optimisation des schémas de base de données

Conception du schéma de la base de données

  • Schémas et types de données
  • Compression colonnaire
  • Styles de distribution des données
  • Méthodes de tri des données

Identification des sources de données

  • Présentation des sources de données
  • Amazon S3
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon DME
  • Amazon Kinesis Data Firehose
  • Chargeur de base de données AWS Lambda pour Amazon Redshift
  • Lab : chargement de données en temps réel dans une base de données Amazon Redshift

Chargement des données

  • Préparation des données
  • Chargement des données à l'aide de COPY
  • Tenue des tableaux
  • Opérations d'écriture simultanées
  • Dépannage des problèmes de charge
  • Lab : charger des données avec la commande COPY

Écriture de requêtes et optimisation des performances

  • Amazon Redshift SQL
  • Fonctions définies par l'utilisateur (UDF)
  • Facteurs affectant les performances des requêtes
  • La commande EXPLAIN et les plans de requête
  • Gestion de la charge de travail (WLM)
  • Lab : configuration de la gestion de la charge de travail

Amazon Redshift Spectrum

  • Spectre Amazon Redshift
  • Configuration des données pour Amazon Redshift Spectrum
  • Requêtes Amazon Redshift Spectrum
  • Lab : utilisation d'Amazon Redshift Spectrum

Maintenance des clusters

  • Journalisation des audits
  • Suivi des performances
  • Événements et notifications
  • Lab : audit et monitoring des clusters
  • Redimensionnement des clusters
  • Sauvegarde et restauration des clusters
  • Étiquetage des ressources et limites et contraintes
  • Lab : sauvegarde, restauration et redimensionnement des clusters

Analyser et visualiser les données

  • Puissance des visualisations
  • Création de tableaux de bord
  • Éditions et fonctionnalités d'Amazon QuickSight

Pédagogie

  • Une formation pratique durant laquelle les participants découvriront de nouveaux concepts, stratégies et bonnes pratiques pour la conception d'une solution d'entreposage de données dans le cloud avec Amazon Redshift, l'entrepôt de données à l'échelle du pétaoctet d'AWS.
  • Une pédagogie basée sur l'alternance de phases théoriques et d'ateliers de mise en pratique.
  • Des consultants formateurs experts : les instructeurs sont certifiés pédagogiquement par Amazon et disposent de la certification requise du niveau concerné par la formation
  • La qualité d'une formation officielle AWS (support de cours numérique en anglais).

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  • Présenter les concepts de base de l'entreposage de données
  • Concevoir et optimiser le stockage et le traitement des données dans un Data Warehouse
  • Décrire les architectures de données OLAP, les processus et les phases de traitement de la donnée avant le stockage dans un Data Warehouse
  • Identifier les problèmes de performance, optimiser les requêtes et optimiser la base de données pour de meilleures performances
  • Utiliser Amazon Redshift Spectrum pour analyser des données directement à partir d'un compartiment Amazon S3.