Corso Planning and Designing Databases on AWS

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Il Corso Planning and Designing Databases on AWS (DBDBAW) è progettato per aiutare i professionisti IT, i database administrator a pianificare, progettare e implementare soluzioni di database efficienti e scalabili utilizzando Amazon Web Services. Durante il corso, i partecipanti impareranno a sfruttare i servizi e le funzionalità di AWS per creare soluzioni di database sicure, ad alte prestazioni e adatte alle esigenze delle loro applicazioni.
Uno degli obiettivi principali del corso è fornire ai partecipanti una solida comprensione delle diverse opzioni di database disponibili su AWS, come Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Aurora e Amazon Redshift. Impareranno a valutare le esigenze delle loro applicazioni e a selezionare il servizio di database più appropriato in base a fattori come la scalabilità, le prestazioni, la sicurezza e la disponibilità.
Il corso si concentra anche sulla progettazione e l’implementazione di soluzioni di storage efficienti e sicure utilizzando i servizi di storage di AWS. I partecipanti impareranno a progettare schemi di database ottimizzati per le prestazioni e la scalabilità e a implementare strategie di backup e ripristino per proteggere i dati e garantire la continuità operativa.
Un altro obiettivo importante del corso è l’ottimizzazione delle prestazioni e la gestione delle risorse di database. I partecipanti apprenderanno come monitorare e ottimizzare le prestazioni del database, gestire gli indici, le query e le risorse per garantire che le loro soluzioni di database siano efficienti e affidabili.
Infine, il corso copre le best practice per la sicurezza e la conformità nel progettare e gestire soluzioni di database su AWS. I partecipanti impareranno a implementare e configurare funzionalità di sicurezza come l’autenticazione, l’autorizzazione, il monitoraggio e la crittografia dei dati per proteggere le informazioni e garantire la conformità alle normative applicabili. Il corso contribuisce alla preparazione per la Certificazione AWS Certified Data Engineer – Associate.

Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso Planning and Designing Databases on AWS (DBDBAW):

• Fornire una comprensione approfondita delle diverse opzioni di database disponibili su AWS, tra cui Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Aurora e Amazon Redshift.
• Guidare nella selezione del servizio di database più appropriato, valutando le esigenze delle applicazioni in termini di scalabilità, prestazioni, sicurezza e disponibilità.
• Progettare e implementare soluzioni di storage efficienti e sicure utilizzando i servizi di storage di AWS, e implementare strategie di backup e ripristino per proteggere i dati.
• Ottimizzare le prestazioni e gestire le risorse di database, monitorando e ottimizzando le prestazioni del database e gestendo indici, query e risorse.
• Coprire le best practice per la sicurezza e la conformità, implementando e configurando funzionalità di sicurezza come autenticazione, autorizzazione, monitoraggio e crittografia dei dati.

Certificazione del corso

Esame AWS Certified Data Engineer – Associate;
L’esame AWS Certified Data Engineer – Associate DEA-C01 valuta la capacità di un candidato di implementare pipeline di dati, monitorare, risolvere problemi e ottimizzare costi e prestazioni in conformità con le best practice. Gli esaminati devono dimostrare competenze nell’ingestione e trasformazione dei dati, orchestrazione delle pipeline di dati e applicazione di concetti di programmazione. Inoltre, devono essere in grado di scegliere il data store ottimale, progettare modelli di dati, catalogare schemi di dati e gestire i cicli di vita dei dati. Altre competenze richieste includono l’operazionalizzazione, manutenzione e monitoraggio delle pipeline di dati, analisi dei dati e garanzia della qualità dei dati. Gli esaminati devono anche implementare meccanismi appropriati di autenticazione, autorizzazione, crittografia dei dati, privacy e governance, oltre ad abilitare il logging. Le conoscenze richieste includono le caratteristiche di throughput e latenza per i servizi AWS che ingeriscono dati, schemi di ingestione dei dati, elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark, e architetture event-driven. Gli esaminati devono saper integrare vari servizi AWS per creare pipeline ETL, configurare servizi AWS per pipeline di dati basate su schedulazioni o dipendenze, e ottimizzare i costi durante l’elaborazione dei dati. Inoltre, è necessaria la conoscenza dei concetti di programmazione quali CI/CD, query SQL e infrastruttura come codice (IaC). L’esame richiede anche competenze nell’automazione dell’elaborazione dei dati utilizzando i servizi AWS, visualizzazione dei dati, verifica e pulizia dei dati, e monitoraggio delle pipeline di dati. Infine, gli esaminati devono dimostrare la capacità di applicare meccanismi di autenticazione e autorizzazione, garantire la crittografia e mascheramento dei dati, preparare i log per audit, e implementare strategie di privacy e governance dei dati.

Contenuti del corso

Module 1: AWS Purpose-Built Databases

• Discussing well-architected databases
• Analyzing workload requirements
• Choosing the data model
• Choosing the right purpose-built database
• Knowledge check

Module 2: Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

• Discussing a relational database
• What is Amazon RDS?
• Why Amazon RDS?
• Amazon RDS design considerations
• Knowledge check

Module 3: Amazon Aurora

• What is Amazon Aurora?
• Why Amazon Aurora?
• Aurora design considerations
• Knowledge check
• Challenge Lab 1: Working with Amazon Aurora databases

Module 4: Amazon DynamoDB

• Discussing a key value database
• What is DynamoDB?
• Why DynamoDB?
• Knowledge check

Module 5: Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)

• Discussing a wide-column database
• What is Apache Cassandra?
• What is Amazon Keyspaces?
• Amazon Keyspaces design considerations
• Knowledge check

Module 6: Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)

• Discussing a document database
• What is Amazon DocumentDB?
• Why Amazon DocumentDB?
• Amazon DocumentDB design considerations
• Knowledge check

Module 7: Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)

• Discussing a ledger database
• What is Amazon QLDB?
• Why Amazon QLDB?
• Amazon QLDB design considerations
• Knowledge check
• Class Activity 2: Choose the Right Nonrelational Database
• Challenge Lab 2: Working with Amazon DynamoDB Tables

Module 8: Amazon Neptune

• Discussing a graph database
• What is Amazon Neptune?
• Why Amazon Neptune?
• Amazon Neptune design considerations
• Knowledge check

Module 9: Amazon Timestream

• Discussing a timeseries database
• What is Amazon Timestream?
• Why Amazon Timestream?
• Amazon Timestream design considerations
• Knowledge check

Module 10: Amazon ElastiCache

• Discussing an in-memory database
• What is ElastiCache?
• Why ElastiCache?
• ElastiCache design considerations
• Knowledge check

Module 11: Amazon MemoryDB for Redis

• What is Amazon MemoryDB (for Redis?)
• Why Amazon MemoryDB?
• Amazon MemoryDB design considerations
• Knowledge check
• Class Activity 3: Let’s Cache In

Module 12: Amazon Redshift

• Discussing a data warehouse
• What is Amazon Redshift?
• Why Amazon Redshift?
• Amazon Redshift design considerations
• Knowledge check

Module 13: Tools for Working with AWS Databases

• Data access and analysis with Amazon Athena
• Data migration with SCT and DMS
• Class Activity 4: Overall Picture
• Challenge Lab 3: Working with Amazon Redshift clusters

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso Architecting on AWS e al Corso Data Analytics Fundamentals.

Durata del corso

Durata Intensiva 3gg.

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

• Planning and Designing Databases on AWS (Formula Intensiva) – Su richiesta – 09:00 – 17:00

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].