AWS - Planning and Designing Databases on AWS

Zielgruppen:

Dateningenieure, die neu in der Entwicklung von Cloud-Datenbanken oder nicht-relationalen Datenbanken sind. Lösungsarchitekten, die Dienste oder Architekturen entwerfen, die mit Datenbanken integriert sind. Entwickler, die datenbankgestützte Anwendungen für die Cloud entwickeln.

Fachliche Voraussetzungen:

- Erfahrung mit den AWS Database Services, gleichwertig mit der digitalen Schulung für AWS Database Offerings. - Verständnis von Datenbankentwurfskonzepten und/oder Datenmodellierung für relationale oder nicht-relationale Datenbanken. - Erfahrung mit den Cloud-Computing-Konzepten. - Erfahrung mit den allgemeinen Netzwerk- und Verschlüsselungskonzepten. - Verständnis der drei V's von Daten (Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt). - Erfahrung mit den grundlegenden Datenanalysekonzepten, entsprechend der digitalen Schulung Data Analytics Fundamentals. - Verständnis der allgemeinen Best Practices für die Architektur und des AWS Well-Architected Framework, entsprechend der Schulung <a href="/seminare-schulungen-kurse/aws/aws-architecting-on-aws-aw1.php">"Architecting on AWS"</a>.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

• C 1430 System-, Netzwerk-, Datenbankadministration

Inhalte

- Module 1: Database concepts and general guidelines
- - Databases in the cloud
- - Database design principles
- - Transactional compliance
- Module 2: Database planning and design
- - Workload requirements
- - Design considerations
- Module 3: Databases on Amazon EC2
- - Amazon EC2 for hosting databases
- Module 4: Purpose-built databases databases on Amazon EC2 and Amazon RDS
- - The journey to AWS
- - Data modeling basics
- Module 5: Amazon RDS
- - Amazon RDS overview
- - Amazon RDS distinguishing features
- - Amazon RDS design considerations
- - Hands-on Lab: working with Amazon RDS databases
- Module 6: Amazon Aurora
- - Amazon Aurora overview
- - Amazon Aurora distinguishing features
- - Amazon Aurora design considerations
- Module 6: Amazon Aurora (continued)
- - Hands-on Lab: working with Amazon Aurora databases
- Module 7: Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)
- - Amazon DocumentDB overview
- - Amazon DocumentDB design considerations
- - Amazon DocumentDB distinguishing features
- - Hands-on Lab: working with Amazon DocumentDB databases
- Module 8: Amazon DynamoDB
- - Amazon DynamoDB overview
- - Amazon DynamoDB data modeling
- - Amazon DynamoDB distinguishing features
- - Amazon DynamoDB design considerations
- - Hands-on Lab: working with Amazon DynamoDB
- Module 9: Databases in Amazon Neptune
- - Amazon Neptune overview
- - Amazon Neptune design considerations
- Module 10: Databases in Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)
- - Amazon QLDB overview
- - Amazon QLDB Design Considerations
- Module 11: Databases in Amazon ElastiCache
- - Amazon ElastiCache overview
- - Amazon ElastiCache for Memcached
- - Amazon ElastiCache for Redis
- Module 12: Data warehousing in Amazon Redshift
- - Amazon Redshift overview
- - Amazon Redshift distinguishing features
- - Amazon Redshift data modeling
- - Amazon Redshift design considerations
- - Hands-on Lab: working with Amazon Redshift Clusters
- Module 13: Course Overview