Beschreibung:
In diesem Kurs lernen Sie den Prozess der Planung und Gestaltung von relationalen und nicht-relationalen AWS-Datenbanken kennen. Sie lernen, wie Sie mithilfe von Arbeitslastanforderungen Überlegungen zum Datenbankdesign anstellen und die Funktionen und Möglichkeiten der acht AWS-Datenbankservices einsetzen.

Am Ende des Kurses werden Sie entscheiden können, welcher AWS-Datenbankservice für Ihre Arbeitslasten geeignet ist und die Datenbank Ihren Anforderungen entsprechend zu entwerfen.

Die Schwerpunkte in diesem Seminar:

• Anwendung von Datenbankkonzepten, Datenbankmanagement und Datenmodellierungstechniken
• Evaluieren des Hostings von Datenbanken auf Amazon EC2-Instanzen
• Bewertung relationaler AWS-Datenbankservices und ihrer Funktionen (Amazon RDS, Amazon Aurora und Amazon Redshift)
• Bewertung von nicht-relationalen AWS-Datenbankservices und deren Funktionen (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune und Amazon QLDB)
• Feststellen, welche Entwurfskriterien für jeden Service gelten
• Anwendung von Verwaltungsprinzipien auf der Grundlage der einzigartigen Merkmale jedes Services

Hinweis:
Kurssprache ist Deutsch, die Unterlagen sind in englischer Sprache (teilweise in digitaler Form).
Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit der Fast Lane GmbH AWS Training Partner (ATP) durch.

Inhalt:
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

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 "Architecting on AWS".

Abschluss: PC-COLLEGE Zertifikat