Résumé du cours
Durant cette formation les participants découvriront le processus de planification et de conception de bases de données AWS relationnelles et non relationnelles. Ils apprendront à utiliser les exigences de charge de travail pour définir les considérations de conception de base de données et à explorer également les fonctionnalités et les capacités des huit services de base de données AWS. À l'issue de la formation les participants seront en mesure de déterminer quel service de base de données AWS convient à leurs charges de travail et de concevoir la base de données pour répondre à leurs besoins.
Moyens d'évaluation :
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module
- Évaluation sous forme de questionnaire à l’issue de la formation
A qui s'adresse cette formation
- Ingénieurs de données débutants dans la conception de bases de données cloud ou de bases de données non relationnelles
- Architectes de solutions qui conçoivent des services ou des architectures intégrés aux bases de données
- Développeurs qui créent des applications basées sur les bases de données cloud
Certifications
Cette formation prépare à la/aux certifications:
Pré-requis
- Connaissance des services de base de données AWS, ou avoir suivi la formation en ligne "AWS Database Offerings"
- Compréhension des concepts de conception de bases de données et/ou de la modélisation de données pour les bases de données relationnelles ou non relationnelles
- Familiarité avec les concepts de cloud computing et les concepts généraux de mise en réseau et de cryptage
- Compréhension des trois V des données (volume, vitesse et variété)
- Familiarité avec les concepts de base de l'analyse de données ou avoir suivi la formation en ligne "Data Analytics Fundamentals"
- Avoir suivi la formation Architecting on AWS (AWSA) ou connaissances équivalentes
Objectifs
- Être capable d'appliquer les concepts de base de données, de gérer des bases de données et de suivre les techniques de modélisation des données
- Savoir évaluer l'hébergement de bases de données sur les instances Amazon EC2
- Apprendre à évaluer les services de base de données relationnelle AWS et leurs fonctionnalités (Amazon RDS, Amazon Aurora et Amazon Redshift)
- Comprendre comment évaluer les services de base de données AWS non relationnelle et leurs fonctionnalités (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune et Amazon QLDB)
- Pouvoir examiner comment les critères de conception s'appliquent à chaque service
- Être capable d'appliquer des principes de gestion basés sur les caractéristiques uniques de chaque service
Contenu
CONCEPTS DE BASE DE DONNÉES ET DIRECTIVES GÉNÉRALES
- Bases de données dans le cloud
- Principes de conception de base de données
- Conformité transactionnelle
PLANIFICATION ET CONCEPTION DE BASES DE DONNÉES
- Pré-requis de la charge de travail
- Considérations relatives à la conception
BASES DE DONNÉES SUR AMAZON EC2
- Amazon EC2 pour l'hébergement de bases de données
BASES DE DONNÉES SPÉCIALEMENT CONÇUES
- Le voyage vers AWS
- Notions de base sur la modélisation des données
BASES DE DONNÉES SUR AMAZON RDS
- Bases de données Amazon RDS
- Caractéristiques distinctives d'Amazon RDS
- Considérations relatives à la conception d'Amazon RDS
- Lab : utilisation des bases de données Amazon RDS
BASES DE DONNÉES DANS AMAZON AURORA
- Bases de données Amazon Aurora
- Caractéristiques distinctives d'Aurora
- Considérations relatives à la conception d'Aurora
- Lab : utilisation des bases de données Amazon Aurora
BASES DE DONNÉES DANS AMAZON DOCUMENTDB (AVEC COMPATIBILITÉ MONGODB)
- Amazon DocumentDB
- Considérations relatives à la conception d'Amazon DocumentDB
- Lab : utilisation des bases de données Amazon DocumentDB
TABLES AMAZON DYNAMODB
- Amazon DynamoDB
- Modélisation des données Amazon DynamoDB
- Caractéristiques distinctives de DynamoDB
- Considérations relatives à la conception de DynamoDB
- Lab : utilisation des tables Amazon DynamoDB
BASES DE DONNÉES DANS AMAZON NEPTUNE
- Amazon Neptune
- Considérations relatives à la conception de Neptune
BASES DE DONNÉES DANS LA BASE DE DONNÉES AMAZON QUANTUM LEDGER (AMAZON QLDB)
- Base de données Amazon Quantum Ledger (Amazon QLDB)
- Considérations relatives à la conception d'Amazon QLDB
BASES DE DONNÉES DANS AMAZON ELASTICACHE
- Amazon ElastiCache
- ElastiCache pour Memcached
- ElastiCache pour Redis
ENTREPOSAGE DE DONNÉES DANS AMAZON REDSHIFT
- Amazon Redshift
- Caractéristiques distinctives d'Amazon Redshift
- Modélisation des données Amazon Redshift
- Considérations relatives à la conception d'Amazon Redshift
- Lab : utilisation des clusters Amazon Redshift
Moyens Pédagogiques :