Data Warehousing on AWS
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Data Warehousing on AWS
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeim Büro, Homeoffice, Meetingraum 18. Mär 2026 bis 20. Mär 2026Details ansehen event 18. März 2026, 09:00-17:00, im Büro, Homeoffice, Meetingraum, Seminar 39006 |
placeim Büro, Homeoffice, Meetingraum 1. Jul 2026 bis 3. Jul 2026Details ansehen event 1. Juli 2026, 09:00-17:00, im Büro, Homeoffice, Meetingraum, Seminar 39006 |
placeim Büro, Homeoffice, Meetingraum 9. Sep 2026 bis 11. Sep 2026Details ansehen event 9. September 2026, 09:00-17:00, im Büro, Homeoffice, Meetingraum, Seminar 39006 |
placeim Büro, Homeoffice, Meetingraum 21. Okt 2026 bis 23. Okt 2026Details ansehen event 21. Oktober 2026, 09:00-17:00, im Büro, Homeoffice, Meetingraum, Seminar 39006 |
Beschreibung
- Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren
- Fallbeispiele für Arbeitslasten von Data Warehouses evaluieren und von Fallstudien behandeln, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
- Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Größe auswählen
- Für Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
- Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen
- Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon Dyn…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
- Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren
- Fallbeispiele für Arbeitslasten von Data Warehouses evaluieren und von Fallstudien behandeln, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
- Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Größe auswählen
- Für Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
- Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen
- Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-Lösung verwenden
- Ansätze und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses evaluieren
- Datenquellen bestimmen und Anforderungen evaluieren, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken
- Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden entwerfen
- Daten laden und entladen sowie Aufgaben der Datenwartung durchführen
- Abfragen verfassen und Abfragepläne zur Optimierung der Abfrageleistung auswerten
- Die Datenbank zur Ressourcenzuweisung konfigurieren, etwa des Speichers für Abfrage-Queues, und die Kriterien definieren, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues für eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen
- Ereignisbenachrichtigungen über Aktivitäten im Data Warehouse mithilfe von Funktionen und Services, wie Amazon Redshift Database Audit Logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), überprüfen, überwachen und empfangen
- Betriebsaufgaben vorbereiten, etwa Größenänderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots für das Backup und die Wiederherstellung von Clustern
- Eine BI-Anwendung zur Durchführung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten verwenden
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