Objectifs

  • Discuter des concepts du “Data Warehousing”

  • Distinguer le croisement entre les solutions “Data warehousing” et “Big Data”

  • utiliser Amazon Redshift pour implémenter un “Data warehouse” sur AWS

  • Utiliser les autres services AWS de données et d’analyses (Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Kinesis, S3) pour contribuer à la solution “Data Warehouse”

  • Evaluer l’approche et la méthodolgie pour concevoir des “Data warehouse”

  • Identifier les sources de données et déterminer les prérequis pour l’accès à la donnée.

  • Concevoir l’architecture du “Data Warehouse”

  • Gérer la données avec les commandes COPY, UNLOAD, VACUUM

  • Identifier les problèmes de performances, optimiser les requêtes

  • Utiliser Amazon Redshift Spectrum pour analyser de la donnée stockées dans S3

  • Surveiller et auditer votre “Data warehouse” en utilisant les services Amazon (Cloudwatch, cloudtrail, Redshift DB Auditing, SNS

  • Utiliser Amazon QuickSight pour executer des analyses de données et des visualisations sur le “Data warehouse”

Public visé

  • Architecte / Administrateurs / Développeurs base de données

  • “Data analysts” et “Data scientists”

Programme

Jour 1

  • Introduction au “Data warehousing” sur AWS

  • Introduction à Amazon Redshift

  • Lab 1: Introduction to Amazon Redshift

  • Lancement de clusters Redshift

  • Lab 2: Lancement de clusters Redshift

Jour 2

  • Conception de schémas de base de données

  • Lab 3: Optimiser les schémas de base données

  • Identifier les sources de données

  • Lab 4: Charger des données en temps réel dans la base Redshift

  • Chargements de données

  • Lab 5 : Charger des données avec la commande COPY

Jour 3

  • Ecriture des requêtes et tuning des performances

  • Lab 6: Configurer la gestion des workloads

  • Amazon Redshift Spectrum

  • Lab 7 : Utiliser Amazon Redshift Spectrum

  • Maintenance des clusters

  • Lab 8: Audit et monitoring des clusters

  • Lab 9: Back Up, restauration, et redimensionnement des clusters

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