Data Engineering on AWS - A Streaming Data Pipeline Solution (Amazonian)
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Aperçu
Dans ce cours, vous apprendrez à construire des solutions d'analytique de données en streaming utilisant les services AWS, y compris Amazon Kinesis, Amazon Data Firehose et Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (Amazon MSK). Kinesis est un service de streaming de données en temps réel, massivement extensible et durable. Amazon MSK offre un service Apache Kafka sécurisé, entièrement géré et hautement disponible.
Vous apprendrez comment Kinesis et Amazon MSK s'intègrent aux services AWS tels que AWS Glue et AWS Lambda. Le cours aborde les composants d'ingestion de données en streaming, de stockage de flux et de traitement de flux de la pipeline d'analytique de données. Vous apprendrez également à appliquer les meilleures pratiques de sécurité, de performance et de gestion des coûts à l'exploitation de Kinesis et d'Amazon MSK.
Le cours est divisé en différents modules. Les modules d'apprentissage introduisent de nouveaux concepts et les services AWS que vous pouvez utiliser pour construire votre solution. Les modules de laboratoire sont des activités pratiques approfondies avec des instructions étape par étape pour appliquer ce que vous avez appris.
Activités
Contenu interactif, vidéos, vérifications des connaissances, évaluations et laboratoires pratiques
Objectifs du cours
- Reconnaître un défi client en analytique et décrire la solution AWS appropriée pour le résoudre en mettant en avant une architecture de données en streaming.
- Décrire les sources de données adaptées aux applications de streaming et comment ces données sont ingérées.
- Identifier les services de stockage à court et long terme pour les données en streaming.
- Décrire comment concevoir et mettre en œuvre des solutions de traitement de données en temps réel.
- Reconnaître comment servir les données en streaming pour la consommation par les utilisateurs finaux.
- Décrire comment optimiser un pipeline de données en streaming en utilisant Amazon Kinesis, Amazon MSK et Amazon Redshift.
- Identifier les meilleures pratiques pour sécuriser un pipeline de données en streaming.
Public visé
- Ingénieur de données
- Analyste de données
- Architecte de données
- Ingénieur en intelligence d'affaires
Compétences recommandées
- 2-3 ans d'expérience en ingénierie des données
- 1-2 ans d'expérience pratique avec les services AWS
- Avoir suivi AWS Cloud Practitioner Essentials ou équivalent
- Avoir complété Fundamentals of Analytics on AWS Part 1 and 2
- Avoir complété Data Engineering on AWS – Foundations
Plan du cours
Module 1 : Construire une Solution de Pipeline de Données en Streaming
Ce cours montre comment identifier, sélectionner et configurer les services AWS appropriés pour construire une solution de pipeline de données en streaming afin de répondre aux objectifs commerciaux d'un client fictif.
- Introduction
- Ingestion des Données à partir de Sources de Flux
- Stockage des Données de Streaming
- Traitement des Données
- Analyse des Données
- Évaluation Finale
- Conclusion
Module 2 : Analytique en Streaming avec Amazon Managed Service pour Apache Flink (Lab)
Ce laboratoire est une activité pratique et détaillée pour construire un pipeline de traitement de flux en ingérant des données de flux de clic et en enrichissant ces données avec des données de catalogue stockées dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Vous effectuez des analyses sur les données enrichies pour identifier les ventes par catégorie en temps réel et visualisez les
