AWS
교육개요
AWS 기반 데이터 웨어하우징 과정에서는 AWS의 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift를 사용하여 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션을 설계하기 위한 개념, 전략 및 모범 사례를 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, AmazonS3와 같은 다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스용 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 방법을 보여줍니다. 또한, 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법도 보여줍니다.
교육목표
- 데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 설명합니다.
- Amazon Redshift와 다른 빅 데이터 시스템 갂의 관계를 평가합니다.
- 데이터 웨어하우징 워크로드에 대한 사용 사례를 평가하고, 데이터 웨어하우징 솔루션의 일부로
구현한 AWS 데이터 및 분석 서비스를 설명하는 사례연구를 검토합니다.
- 데이터 요건에 맞는 적합한 Amazon Redshift 노드 유형 및 크기를 선택합니다.
- 암호화, IAM 권한, 데이터베이스 권한 등 Amazon Redshift와 관련된 보안 기능을 설명합니다.
- Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소와 기능을 사용하여 클라우드에서 데이터
웨어하우스를 구현합니다.
- Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, Amazon S3 등과 같은 다른 AWS
데이터 및 분석 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우징솔루션을 지원합니다.
- 데이터 웨어하우징 설계에 사용되는 접근 방식과 방법론을 평가합니다.
- 데이터 소스를 파악하고 데이터 웨어하우스 설계에 영향을 주는 요구 사항을 평가합니다.
- 압축, 데이터 배포 및 정렬 방법을 효과적으로 사용하도록 데이터 웨어하우스를 설계합니다.
- 데이터를 로드 및 언로드하고 데이터 유지 관리 작업을 수행합니다.
- 쿼리를 작성하고 쿼리 계획을 평가하여 쿼리 성능을 최적화합니다.
- 리소스(메모리 등)를 쿼리 대기열에 할당하도록 데이터베이스를 구성하고, 처리 성능 개선을 위해
특정 유형의 쿼리를 구성된 쿼리 대기열로 라우팅하도록 조건을 정의합니다.
- Amazon Redshift 데이터베이스 감사 로깅, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, Amazon
Simple Notification Service(SNS) 등의 기능과 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스의 활동을
감사 및 모니터링하고 이벤트 알림을 수신합니다.
- Amazon Redshift 클러스터의 크기 조정, 스냅샷을 사용하여 클러스터 백업 및 복원 등 운영 작업에
대비합니다.
- 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 사용하여 데이터 분석과 시각화 작업을 수행합니다.
수강대상
- 데이터베이스 아키텍트
- 데이터베이스 관리자
- 데이터베이스 개발자
- 데이터 분석가 및 과학자
선수과목
- 사전 이수 과정: AWS 기술 에센셜
자세히 보기 : https://aws.amazon.com/ko/training/course-descriptions/essentials/
- 관계형 데이터베이스와 데이터베이스 설계 개념 이해
강의내용
[Day 1]
- 과정 소개
- 데이터 웨어하우징 소개
- Amazon Redshift 입문
- Amazon Redshift 구성 요소 및 리소스 이해
- Amazon Redshift 클러스터 시작
[Day 2]
- 데이터 웨어하우징 접근 방식 검토
- 데이터 소스 및 요구 사항 파악
- 데이터 웨어하우스 설계
- 데이터 웨어하우스로 데이터 로드
[Day 3]
- 쿼리 작성 및 성능 튜닝
- 데이터 웨어하우스 유지 관리
- 데이터 분석 및 시각화
- 과정 요약
기타
- 부가세 포함가격입니다.
- 본 과정은 "글로벌널리지"를 통해 등록 하신 후에, "멀티캠퍼스"에서 수강하시게 됩니다.
1. 글로벌널리지 사이트에 수강신청
2. 글로벌널리지에서 확인 후, 안내에 따라 멀티캠퍼스 사이트 등록
3. 글로벌널리지에 교육비 결재
4. 멀티캠퍼스에서 교육 수강