COGNOS - Capacitación

Data Warehousing on AWS

Código: AWS-021

En este curso, aprenderá conceptos, estrategias y prácticas recomendadas para diseñar una solución de almacenamiento de datos basada en la nube con Amazon Redshift, el almacén de datos que permite escalar a petabytes en AWS. Además, mostraremos de qué manera recopilar, almacenar y preparar datos para su almacenamiento mediante otros servicios de AWS, como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). También analizaremos cómo utilizar herramientas de inteligencia de negocio (BI) para realizar análisis en sus datos.

Propuesta de Valor: AWS (AMAZON WEB SERVICES)

Duración: 24 Horas

Áreas de Conocimiento:

BASE DE DATOS BIG DATA

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AUDIENCIA

Arquitectos de datos
Administradores de bases de datos
Desarrolladores de bases de datos
Analistas de datos
Científicos de datos

PRE REQUISITOS

Estar familiarizado con conceptos de diseño de bases de datos y bases de datos relacionales

OBJETIVOS

Evaluar la relación entre Amazon Redshift y otros sistemas de big data
Evaluar casos de uso de cargas de trabajo de almacenamiento de datos y revisar implementaciones reales de servicios de análisis y datos de AWS como parte de una solución de almacenamiento de datos
Elegir un tamaño y tipo de nodo de Amazon Redshift adecuado para sus necesidades relacionadas con datos.
Comprender cuáles son las características de seguridad adecuadas para Amazon Redshift, como el cifrado, los permisos de IAM y los permisos para bases de datos

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Certificado oficial de AWS.

CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN AL ALMACENAMIENTO DE DATOS

1.1. BASES DE DATOS RELACIONALES
1.2. CONCEPTOS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS
1.3. LA INTERSECCIÓN DE ALMACENAMIENTO DE DATOS Y BIG DATA
1.4. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ADMINISTRACIÓN DE DATOS EN AWS
1.5. LABORATORIO PRÁCTICO 1: INTRODUCCIÓN A AMAZON REDSHIFT

2. INTRODUCCIÓN A AMAZON REDSHIFT

2.1. RESUMEN CONCEPTUAL
2.2. CASOS DE USO DEL MUNDO REAL
2.3. LABORATORIO PRÁCTICO 2: LANZAMIENTO DE UN CLÚSTER DE AMAZON REDSHIFT

3. LANZAMIENTO DE CLÚSTERES

3.1. CONSTRUCCIÓN DEL CLÚSTER.
3.2. CONEXIÓN AL CLÚSTER
3.3. CONTROL DE ACCESO
3.4. SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS
3.5. CARGAR DATOS
3.6. LABORATORIO PRÁCTICO 3: OPTIMIZACIÓN DE ESQUEMAS DE BASES DE DATOS

4. DISEÑO DEL ESQUEMA DE LA BASE DE DATOS

4.1. ESQUEMAS Y TIPOS DE DATOS
4.2. COMPRESIÓN COLUMNAR
4.3. ESTILOS DE DISTRIBUCIÓN DE DATOS
4.4. MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE DATOS.

5. IDENTIFICACIÓN DE FUENTES DE DATOS

5.1. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LAS FUENTES DE DATOS
5.2. AMAZON S3
5.3. AMAZON DYNAMODB
5.4. AMAZON EMR
5.5. AMAZON KINESIS DATA FIREHOSE
5.6. CARGADOR DE BASE DE DATOS AWS LAMBDA PARA AMAZON REDSHIFT
5.7. LABORATORIO PRÁCTICO 4: CARGA DE DATOS EN TIEMPO REAL EN UNA BASE DE DATOS DE AMAZON REDSHIFT

6. CARGA DE DATOS

6.1. PREPARACIÓN DE DATOS
6.2. CARGANDO DATOS USANDO COPY
6.3. MANTENIMIENTO DE MESAS.
6.4. OPERACIONES DE ESCRITURA SIMULTÁNEAS
6.5. SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE CARGA
6.6. LABORATORIO PRÁCTICO 5: CARGA DE DATOS CON EL COMANDO COPY

7. REDACCIÓN DE CONSULTAS Y OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO

7.1. SQL DE AMAZON REDSHIFT
7.2. FUNCIONES DEFINIDAS POR EL USUARIO (UDF)
7.3. FACTORES QUE AFECTAN EL RENDIMIENTO DE LAS CONSULTAS
7.4. EL COMANDO EXPLAIN Y LOS PLANES DE CONSULTA
7.5. GESTIÓN DE LA CARGA DE TRABAJO (WLM)
7.6. LABORATORIO PRÁCTICO 6: CONFIGURACIÓN DE LA GESTIÓN DE CARGA DE TRABAJO

8. ESPECTRO DE AMAZON REDSHIFT

8.1. ESPECTRO DE DESPLAZAMIENTO AL ROJO DE AMAZON
8.2. CONFIGURACIÓN DE DATOS PARA AMAZON REDSHIFT SPECTRUM
8.3. CONSULTAS DE AMAZON REDSHIFT SPECTRUM
8.4. LABORATORIO PRÁCTICO 7: USO DE AMAZON REDSHIFT SPECTRUM

9. MANTENIMIENTO DE CLÚSTERES

9.1. REGISTRO DE AUDITORÍA
9.2. SUPERVISIÓN DEL RENDIMIENTO
9.3. EVENTOS Y NOTIFICACIONES
9.4. LABORATORIO 8: CLÚSTERES DE AUDITORÍA Y MONITOREO
9.5. CAMBIAR EL TAMAÑO DE LOS CLÚSTERES

AWS (AMAZON WEB SERVICES)