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Accueil > éditeurs > Amazon (AWS) > Planifier et concevoir des bases de données sur AWS

Planifier et concevoir des bases de données sur AWS

aws

Dans ce cours, vous découvrirez le processus de planification et de conception de bases de données AWS relationnelles et non relationnelles. Vous apprendrez à utiliser les exigences de charge de travail pour définir les considérations de conception de base de données et également à explorer les fonctionnalités et capacités des huit services de base de données AWS. À la fin du cours, vous serez en mesure de déterminer quel service de base de données AWS convient à vos charges de travail et de concevoir la base de données pour répondre à vos besoins.

Objectifs

  • Appliquer les concepts et la gestion des bases de données database concepts, et les techniques de modélisation de données
  • Évaluer les bases de données d'hébergement sur les instances Amazon EC2
  • Évaluer les services de base de données relationnelle AWS et leurs fonctionnalités (Amazon RDS, Amazon Aurora et Amazon Redshift)
  • Évaluer les services de base de données AWS non relationnels et leurs fonctionnalités (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune et Amazon QLDB)
  • Examiner comment les critères de conception s'appliquent à chaque service
  • Appliquer des principes de gestion basés sur les caractéristiques uniques de chaque service

Public

  • Ingénieurs de données
  • Architectes de solutions
  • Développeurs
  • Professionnels IT

Prérequis

  • Connaissance des services de base de données AWS
  • Compréhension des concepts de conception de bases de données et / ou de la modélisation de données pour les bases de données relationnelles ou non relationnelles
  • Connaissance des concepts de cloud computing
  • Connaissance des concepts généraux de mise en réseau et de cryptage
  • Compréhension des trois V des données ( volume, velocity et variety)
  • Connaissance des concepts de base de l'analyse de données
  • Compréhension des meilleures pratiques d'architecture générale et du cadre AWS Well-Architected (formation AWS-ARC)

Programme de la formation

Module 1: Concepts de base de données et recommandations générales

  • Databases in the cloud
  • Database design principles
  • Transactional compliance

Module 2: Planification et conception de bases de données

  • Workload requirements
  • Design considerations

Module 3: Bases de données sur Amazon EC2

  • Amazon EC2 for hosting databases

Module 4: Bases de données concçues pour bases de données sur Amazon EC2 et 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)

  • Lab: working with Amazon Aurora databases

Module 7: Amazon DocumentDB (avec MongoDB compatibility)

  • Amazon DocumentDB overview
  • Amazon DocumentDB design considerations
  • Amazon DocumentDB distinguishing features
  • 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
  • Lab: working with Amazon DynamoDB

Module 9: Bases de données dans Amazon Neptune

  • Amazon Neptune overview
  • Amazon Neptune design considerations

Module 10: Bases de données dans Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)

  • Amazon QLDB overview
  • Amazon QLDB Design Considerations

Module 11: Bases de données Amazon ElastiCache

  • Amazon ElastiCache overview
  • Amazon ElastiCache for Memcached
  • Amazon ElastiCache for Redis

Module 12: Data warehousing dans 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: Résumé