Kıbrıs Planning and Designing Databases on AWS Eğitimi

Bu kursa katılanların aşağıdaki önkoşullara sahip olmalarını öneririz:

• AWS Veritabanı Teklifleri eğitimine denk olacak şekilde AWS Veritabanı Hizmetlerine aşina olmak
• İlişkisel veya ilişkisel olmayan veritabanları için veritabanı tasarım kavramları ve/veya veri modellemesi hakkında bilgi sahibi olmak
• Bulut bilişim kavramlarına aşina olmak
• Genel ağ oluşturma ve şifreleme kavramlarına aşina olmak
• Verinin hacmi, hızı ve çeşitliliği konseptine hakim olmak
• Veri Analiz Temelleri Eğitimine denk olacak şekilde temel veri analitiği kavramlarına aşinalık
• AWS Mimarlık eğitimine denk olacak şekilde genel mimarinin en iyi uygulamaları ve AWS Yapılandırılmış Framework kavramlarına hakim olmak
• Veritabanı kavramlarını, veritabanı yönetimini ve veri modelleme tekniklerini uygulayabilmek
• Amazon EC2 oluşumlarında veritabanı barındırmayı değerlendirebilme
• İlişkisel AWS veritabanı hizmetlerini ve özelliklerini (Amazon RDS, Amazon Aurora ve Amazon Redshift) değerlendirebilme
• İlişkisel olmayan AWS veritabanı hizmetlerini ve özelliklerini (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune ve Amazon QLDB) değerlendirebilme
• Tasarım kriterlerinin her hizmet için nasıl uygulandığını inceleme
• Her hizmetin benzersiz özelliklerine dayalı yönetim ilkelerini uygulama

• Apply database concepts, database management, and data modelling techniques
• Evaluate hosting databases on Amazon EC2 instances
• Evaluate relational AWS database services and their features (Amazon RDS, Amazon Aurora, and Amazon Redshift)
• Evaluate non-relational AWS database services and their features (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune, and Amazon QLDB)
• Examine how the design criteria apply to each service
• Apply management principles based on the unique features of each service

Module 1: Database concepts and general guidelines

• Databases in the cloud
• Database design principles
• Transactional compliance

Module 2: Database planning and design

• Workload requirements
• Design considerations

Module 3: Databases on Amazon EC2

• Amazon EC2 for hosting databases

Module 4: Purpose-built databases databases on Amazon EC2 and Amazon RDS

• The journey to AWS
• Data modelling basics

Module 5: Amazon RDS

• Amazon RDS overview
• Amazon RDS distinguishing features
• Amazon RDS design considerations
• Hands-on Lab: working with Amazon RDS databases

Module 6: Amazon Aurora

• Amazon Aurora overview
• Amazon Aurora distinguishing features
• Amazon Aurora design considerations
• Hands-on Lab: working with Amazon Aurora databases

Module 7: Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)

• Amazon DocumentDB overview
• Amazon DocumentDB design considerations
• Amazon DocumentDB distinguishing features
• Hands-on Lab: working with Amazon DocumentDB databases

Module 8: Amazon DynamoDB

• Amazon DynamoDB overview
• Amazon DynamoDB data modelling
• Amazon DynamoDB distinguishing features
• Amazon DynamoDB design considerations
• Hands-on Lab: working with Amazon DynamoDB

Module 9: Databases in Amazon Neptune

• Amazon Neptune overview
• Amazon Neptune design considerations

Module 10: Databases in Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)

• Amazon QLDB overview
• Amazon QLDB Design Considerations

Module 11: Databases in Amazon ElastiCache

• Amazon ElastiCache overview
• Amazon ElastiCache for Memcached
• Amazon ElastiCache for Redis

Module 12: Data warehousing in Amazon Redshift

• Amazon Redshift overview
• Amazon Redshift distinguishing features
• Amazon Redshift data modelling
• Amazon Redshift design considerations
• Hands-on Lab: working with Amazon Redshift Clusters

Module 13: Course Overview