DP-050 Migrate SQL workloads to Azure

Nächster Termin:
22.12.2022
Kurs endet am:
23.12.2022
Gesamtdauer:
16 Stunden in 2 Tagen
Praktikum:
Nein
Unterrichtssprachen:
  • Deutsch
Veranstaltungsart:
  • Weiterbildung 
Angebotsform:
  • Präsenzveranstaltung 
Durchführungszeit:
  • Tagesveranstaltung
Teilnehmer min.:
1
Teilnehmer max.:
6
Preis:
1.290 € - Seminarunterlagen und Getränke sind im Seminarpreis enthalten.
Abschlussart:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Abschlussprüfung:
Nein
Abschlussbezeichnung:
keine Angaben
Zertifizierungen des Angebots:
  • Nicht zertifiziert
Angebot nur für Frauen:
Nein
Kinderbetreuung:
Nein
Link zum Angebot:
Infoqualität:
Suchportal Standard Plus

Zielgruppen:
Der Kurs richtet sich an Datenexperten/-innen und Datenarchitekten/-innen, die sich mit der Migration von Datenplattformtechnologien unter Microsoft Azure und der Migration und Modernisierung vorhandener SQL-basierter Workloads befassen möchten. Die zweite Zielgruppe dieses Kurses sind Personen, die Datenplattformen verwalten oder Anwendungen entwickeln, die Inhalte aus den vorhandenen Datenplattformtechnologien bereitstellen.
Fachliche Voraussetzungen:
Für diesen Kurs sollten die Kursteilnehmer/-innen folgende Vorkenntnisse mitbringen: - Berufserfahrung mit SQL Server - Grundlagenkenntisse zu Azure
Technische Voraussetzungen:
Keine besonderen Anforderungen.
Systematik der Agenturen für Arbeit:
keine Angaben

Inhalte

In diesem Kurs werden die Ziele der Modernisierung von Datenplattformen und deren Eignung für bestimmte Geschäftsanforderungen untersucht. Die Teilnehmer/-innen werden auch jede Phase des Modernisierungsprozesses der Datenplattform untersuchen und festlegen, welche Aufgaben in jeder Phase erforderlich sind, z. B. die Bewertungs- und Planungsphase. Die Teilnehmer/-innen lernen außerdem die verfügbaren Migrationstools kennen und wie sie für die einzelnen Phasen des Datenmigrationsprozesses geeignet sind. Die Migration auf die drei Zielplattformen für SQL-basierte Workloads: Azure Virtual Machines, Azure SQL Databases und Azure SQL Database Managed Instances wird ebenfalls behandelt und verfügbare Migrationswerkzeuge und deren Eignung in den unterschiedlichen Phasen des Datenmigrationsprozesses vorgestellt. Die Teilnehmer/-innen lernen Vorteile, Grenzen und Nutzung der einzelnen Zielplattformen kennen, um sowohl die fachlichen als auch die technischen Anforderungen an moderne SQL-Workloads zu erfüllen. Konfiguration bzw. Änderungen an bestehenden SQL-basierten Anwendungen werden besprochen, um die Datenplattformen in Azure optimal einzusetzen.


Inhalt
Migrate SQL workloads to Azure

Introducing Data Platform Modernization
- Modernisierung von Datenplattformen
- Verständnis der Phasen der Migration
- Datenmigrationswege

Choose the right tools for Data Migration
- Leitfaden Datenbankmigration
- Erstellen eines Datenbestandes anhand Map-Toolkit
- Identifizierung von Migrationskandidaten mit Datenmigrationsassistenten
- Auswertung von Daten-Workloads mit Datenbank-Experimentierungsassistenten
- Datenmigration mit Azure Datenbank Migrationsdienst
- Migrieren von Workloads von Nicht-SQL-Servern nach Azure mit dem SQL Migrationsassistenten

Migrating SQL Workloads to Azure Virtual Machines
- Überlegungen zu SQL-Server-Azure VM-Migrationen
- SQL-Arbeitslast zu Azure VM-Migrationsoptionen
- Implementierung von Hochverfügbarkeits- und Disaster Recovery-Szenarien

Migrate SQL Workloads to Azure SQL Databases
- Auswahl SQL-Server-Instance-Option in Azure
- Migration SQL-Server offline auf Azure SQL DB
- Migration SQL-Server online auf Azure SQL DB
- Laden und Verschieben von Daten in Azure SQL-Datenbank

Migrate SQL Workloads to Azure SQL Database Managed Instance
- Evaluierung von Migrationsszenarien zu SQL Database Managed Instance
- Migration auf eine von der SQL-Datenbank verwaltete Instanz
- Laden und Verschieben von Daten in eine SQL-Datenbank verwaltete Instanz
- Anwendungskonfiguration und -optimierung

Alle Angaben ohne Gewähr. Für die Richtigkeit der Angaben sind ausschließlich die Anbieter verantwortlich.

Erstmals erschienen am 18.03.2022, zuletzt aktualisiert am 22.12.2022