M2i Formation

Amazon Web Services - Data Warehousing

Par M2i Formation

Objectifs

  • 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.

Programme

Jour 1

Introduction au Data Warehouse

  • Base de données relationnelle
  • Concepts du Data Warehouse
  • Data Warehouse et Big Data
  • Présentation du Data Management dans AWS

Introduction à AWS Redshift

  • Concepts théoriques
  • Solution orientée économie de coût
  • Solution hautement performante
  • Solution sécurisée
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Etude de cas : "Data Warehouse au fil de l'eau"
  • Lab : "Introduction à Redshift"

Démarrer un cluster

  • Les exigences techniques et métier d'un cluster
  • Configuration réseau d'un cluster
  • Chiffrement
  • Connexion à un cluster
  • Monitoring et audit
  • Analyse de la donnée

Jour 2

Conception du schéma de base de données

  • Schémas et types des données
  • Compression Columnar
  • Type de Data Distribution
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Lab : "Optimiser le schéma de base de données"

Chargement de la donnée

  • Préparation de la donnée
  • Chargement de la donnée via COPY
  • Maintenance des tables
  • Opérations d'écritures concurrentielles
  • Dépannage des problématiques de chargement
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Lab : "Chargement de données avec la commande COPY"

Jour 3

Ecriture des requêtes et optimisation des performances

  • Amazon Redshift SQL
  • User Defined Functions (UDF)
  • Facteurs affectant les performances des requêtes
  • Présentation de Command et des Query Plan
  • Workload Management (WLM)
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Lab : "Configurer Workload Management"

Redshift Spectrum

  • Le côté obscur de la donnée
  • Amazon Redshift Spectrum
  • Configuration d'Amazon Redshift Spectrum
  • Les requêtes via Amazon Redshift Spectrum
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Lab : "Utiliser Amazon Redshift Spectrum"

Maintenance des clusters

  • Audit Logging
  • Performance monitoring
  • Evénements et notifications
  • Audit et monitoring des clusters
  • Redimensionnement des clusters
  • Sauvegarde et restauration des clusters
  • Balisage des ressources
  • Ressources et contraintes
  • Haute disponibilité et reprise après sinistre
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Lab : "Sauvegarde, restauration et redimensionnement d'un cluster"

Analyse et visualisation de la donnée

  • Les bénéfices de la visualisation
  • Construction des tableaux de bord
  • Amazon Quicksight
  • Démonstration d'Amazon Quicksight

Pédagogie

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Le support de cours et les labs sont en anglais.

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