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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 cette formation, vous découvrirez le processus de planification et de conception des bases de données AWS relationnelles et non relationnelles. Vous apprendrez à utiliser les exigences de la charge de travail pour définir les considérations de conception de la base de données et vous explorerez également les caractéristiques et les 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 le mieux à vos charges de travail et de concevoir la base de données en fonction de vos besoins

Objectifs

  • Appliquer les concepts de base de données, la gestion des bases de données et les techniques de modélisation des données.
  • Evaluer l'hébergement de bases de données sur des instances Amazon EC2
  • Evaluer les services de bases de données relationnelles AWS et leurs caractéristiques (Amazon RDS, Amazon Aurora et Amazon Redshift)
  • Evaluer les services de base de données AWS non relationnels et leurs caractéristiques (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune et Amazon QLDB).
  • Examiner de quelle manière les critères de conception s'appliquent à chaque service
  • Appliquer les principes de gestion en fonction des caractéristiques uniques de chaque service.

Public

  • Ingénieurs data
  • Architectes de solutions
  • Développeurs
  • Professionnels de l'informatique

Prérequis

  • Des connaissances des services de base de données AWS, équivalente à la formation numérique AWS Database Offerings.
  • Une compréhension des concepts de conception de bases de données, et/ou de modélisation de données pour les bases de données relationnelles ou non relationnelles.
  • Des connaissances des concepts du Cloud Computing
  • Des connaissances sur les concepts généraux de mise en réseau et de cryptage
  • Une compréhension des trois V de la data (volume, vélocité et variété)
  • Des connaissances des concepts de base de l'analyse des données, équivalente à la formation numérique Data Analytics Fundamentals.
  • Un compréhension des meilleures pratiques générales d'architecture et de l'AWS Well-Architected Framework, équivalente à la formation numérique Architecting on AWS

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

Méthode pédagogique

Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.

Méthode d'évaluation

Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.

Suivre cette formation à distance

  • Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
  • Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
  • Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
  • Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
  • Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
  • Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
  • Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
  • Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
  • Horaires identiques au présentiel.