Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

• Anwendungsfälle der Datenanalyse
• Nutzung der Datenpipeline für die Analyse von Streaming-Daten

Einsatz von Streaming-Diensten in der Datenanalyse-Pipeline

• Die Bedeutung von Streaming-Datenanalyse
• Aufbau einer Streaming-Datenanalyse-Pipeline
• Streaming-Konzepte und deren Anwendung

Einführung in AWS Streaming-Dienste

• Überblick über Streaming-Daten-Dienste in AWS
• Verwendung von Amazon Kinesis in Datenanalyse-Lösungen
• Nutzung von Amazon Kinesis Data Analytics
• Einführung in Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka)
• Überblick über Spark Streaming

Verwendung von Amazon Kinesis für Echtzeit-Datenanalyse

• Arbeiten mit einem Clickstream-Workload in Amazon Kinesis
• Erstellen von Kinesis-Daten- und Delivery-Streams
• Demonstration: Verständnis von Produzenten und Konsumenten
• Erstellung von Stream-Produzenten und -Konsumenten
• Aufbau und Deployment von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics

Sicherheit, Monitoring und Optimierung von Amazon Kinesis

• Optimierung von Amazon Kinesis zur Generierung wertvoller Geschäftseinblicke
• Best Practices für Sicherheit und Monitoring in Amazon Kinesis

Verwendung von Amazon MSK in Streaming-Datenanalyse-Lösungen

• Anwendungsfälle für Amazon MSK
• Erstellen von MSK-Clustern
• Daten in Amazon MSK ingestieren
• Transformation und Verarbeitung von Daten in Amazon MSK

Sicherheit, Monitoring und Optimierung von Amazon MSK

• Optimierung von Amazon MSK
• Best Practices für Sicherheit und Monitoring in Amazon MSK

Entwurf von Streaming-Datenanalyse-Lösungen

• Review von Use Cases und Beispielen aus der Praxis

Entwicklung moderner Datenarchitekturen auf AWS

• Gestaltung und Umsetzung moderner Datenarchitekturen für Streaming-Datenanalyse

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Teilnahme am Seminar Architecting on AWS oder vergleichbare Kenntnisse
• Teilnahme am Seminar Building Data Lakes on AWS oder vergleichbare Kenntnisse
• Mindestens einjährige Erfahrung in der Verwaltung von Datenanalyse-Lösungen oder Streaming-Daten

• Data Engineers
• Solution Architects
• Entwickler