Beschreibung

Kursart

Seminar
Ort

Nürnberg

Dauer

2 Tage
Beginn

Juli

Über das Seminar

In diesem Seminar werden die Teilnehmer verschiedene Datenplattformtechnologien für Lösungen entwerfen, die mit geschäftlichen und technischen Anforderungen übereinstimmen. Dazu gehören On-premises-, Cloud- und hybride Datenszenarien, die relationale, No-SQL- oder Data-Warehouse-Daten integrieren. Außerdem lernen sie, Prozessarchitekturen mithilfe von Technologien für sowohl Streaming- als auch Batchdaten zu designen.

Weiteres Thema ist das Design von Datensicherheit einschließlich Datenzugriff, Datenrichtlinien und Standards sowie von Azure-Datenlösungen, die Optimierung, Verfügbarkeit und Disaster Recovery von Big Data, Batchverarbeitung und Streaming umfassen.

Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als Azure Data Engineer genutzt werden.

Standorte und Zeitplan

Nürnberg (Bayern)

Karte ansehen

Neuwieder Straße 10, 90411

Beginn

JuliAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs

An wen richtet sich dieser Kurs?

Zielgruppe

Datenprofis, -architekten und Business-Intelligence-Professionals, die die Datenplattformtechnologien auf Microsoft Azure kennenlernen wollen
Anwendungsentwickler, die Inhalt von den Datenplattformtechnologien auf Microsoft Azure ausliefern wollen

Qualifikation

Zertifizierungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Zertifizierung vor:

Azure Data Engineer Associate

Fragen & Antworten

Ihre Frage hinzufügen

Unsere Berater und andere Nutzer werden Ihnen antworten können

Wer möchten Sie Ihre Frage beantworten?

Alle
Studierende
Bildungszentrum

Geben Sie Ihre Kontaktdaten ein, um eine Antwort zu erhalten

Es werden nur Ihr Name und Ihre Frage veröffentlicht.

Meinungen

Themen

Design
Sicherheit
Verschlüsselung
Perspektive
Effizienz

Inhalte

Inhalt

Überlegungen zur Datenplattformarchitektur
- Kernprinzipien der Erstellung von Architekturen
- Design mit Sicherheit im Hinterkopf
- Performance und Skalierbarkeit
- Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit
- Design für Effizienz und Betriebsabläufe
- Fallstudie
Azure-Batchverarbeitungsreferenzarchitekturen
- Lambda-Architekturen aus einer Batch-Modus-Perspektive
- Design einer Enterprise-BI-Lösung in Azure
- Automatisierung von Enterprise-BI-Lösungen in Azure
- Erstellen eines Unterhaltungsbots in Azure
Azure-Echtzeitreferenzarchitekturen
- Lambda-Architekturen für eine Echtzeitperspektive
- Erstellen einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Stream Analytics
- Design einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Databricks
- Erstellen einer Azure-IoT-Referenzarchitektur
Designüberlegungen zur Sicherheit der Datenplattform
- Defense-in-Depth-Sicherheitsansatz
- Identitätsverwaltung
- Infrastrukturschutz
- Verschlüsselung
- Schutz auf Netzwerkebene
- Anwendungssicherheit
Design für Resilienz und Skalierbarkeit
- Anpassen der Arbeitslastkapazität durch Skalierung
- Optimierung der Netzwerkperformance
- Design für optimierte Speicher- und Datenbankperformance
- Identifizieren von Performanceflaschenhälsen
- Design einer hochverfügbaren Lösung
- Integrieren von Disaster Recovery in Architekturen
- Design Backup and Restore strategies
- Design von Backup- und Wiederherstellungsstrategien
Design für Effizienz und Betriebsabläufe
- Maximieren der Effizienz einer Cloudumgebung
- Nutzen von Überwachung und Analysen, um Einsicht in Betriebsabläufe zu erhalten
- Nutzen von Automatisierung, um Aufwand und Fehler zu reduzieren

Überlegungen zur Datenplattformarchitektur

Kernprinzipien der Erstellung von Architekturen
Design mit Sicherheit im Hinterkopf
Performance und Skalierbarkeit
Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit
Design für Effizienz und Betriebsabläufe
Fallstudie

Kernprinzipien der Erstellung von Architekturen
Design mit Sicherheit im Hinterkopf
Performance und Skalierbarkeit
Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit
Design für Effizienz und Betriebsabläufe
Fallstudie

Kernprinzipien der Erstellung von Architekturen

Design mit Sicherheit im Hinterkopf

Performance und Skalierbarkeit

Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit

Design für Effizienz und Betriebsabläufe

Fallstudie

Azure-Batchverarbeitungsreferenzarchitekturen

Lambda-Architekturen aus einer Batch-Modus-Perspektive
Design einer Enterprise-BI-Lösung in Azure
Automatisierung von Enterprise-BI-Lösungen in Azure
Erstellen eines Unterhaltungsbots in Azure

Lambda-Architekturen aus einer Batch-Modus-Perspektive
Design einer Enterprise-BI-Lösung in Azure
Automatisierung von Enterprise-BI-Lösungen in Azure
Erstellen eines Unterhaltungsbots in Azure

Lambda-Architekturen aus einer Batch-Modus-Perspektive

Design einer Enterprise-BI-Lösung in Azure

Automatisierung von Enterprise-BI-Lösungen in Azure

Erstellen eines Unterhaltungsbots in Azure

Azure-Echtzeitreferenzarchitekturen

Lambda-Architekturen für eine Echtzeitperspektive
Erstellen einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Stream Analytics
Design einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Databricks
Erstellen einer Azure-IoT-Referenzarchitektur

Lambda-Architekturen für eine Echtzeitperspektive
Erstellen einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Stream Analytics
Design einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Databricks
Erstellen einer Azure-IoT-Referenzarchitektur

Lambda-Architekturen für eine Echtzeitperspektive

Erstellen einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Stream Analytics

Design einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Databricks

Erstellen einer Azure-IoT-Referenzarchitektur

Designüberlegungen zur Sicherheit der Datenplattform

Defense-in-Depth-Sicherheitsansatz
Identitätsverwaltung
Infrastrukturschutz
Verschlüsselung
Schutz auf Netzwerkebene
Anwendungssicherheit

Defense-in-Depth-Sicherheitsansatz
Identitätsverwaltung
Infrastrukturschutz
Verschlüsselung
Schutz auf Netzwerkebene
Anwendungssicherheit

Defense-in-Depth-Sicherheitsansatz

Identitätsverwaltung

Infrastrukturschutz

Verschlüsselung

Schutz auf Netzwerkebene

Anwendungssicherheit

Design für Resilienz und Skalierbarkeit

Anpassen der Arbeitslastkapazität durch Skalierung
Optimierung der Netzwerkperformance
Design für optimierte Speicher- und Datenbankperformance
Identifizieren von Performanceflaschenhälsen
Design einer hochverfügbaren Lösung
Integrieren von Disaster Recovery in Architekturen
Design Backup and Restore strategies
Design von Backup- und Wiederherstellungsstrategien

Anpassen der Arbeitslastkapazität durch Skalierung
Optimierung der Netzwerkperformance
Design für optimierte Speicher- und Datenbankperformance
Identifizieren von Performanceflaschenhälsen
Design einer hochverfügbaren Lösung
Integrieren von Disaster Recovery in Architekturen
Design Backup and Restore strategies
Design von Backup- und Wiederherstellungsstrategien

Anpassen der Arbeitslastkapazität durch Skalierung

Optimierung der Netzwerkperformance

Design für optimierte Speicher- und Datenbankperformance

Identifizieren von Performanceflaschenhälsen

Design einer hochverfügbaren Lösung

Integrieren von Disaster Recovery in Architekturen

Design Backup and Restore strategies

Design von Backup- und Wiederherstellungsstrategien

Design für Effizienz und Betriebsabläufe

Maximieren der Effizienz einer Cloudumgebung
Nutzen von Überwachung und Analysen, um Einsicht in Betriebsabläufe zu erhalten
Nutzen von Automatisierung, um Aufwand und Fehler zu reduzieren

Maximieren der Effizienz einer Cloudumgebung
Nutzen von Überwachung und Analysen, um Einsicht in Betriebsabläufe zu erhalten
Nutzen von Automatisierung, um Aufwand und Fehler zu reduzieren

Maximieren der Effizienz einer Cloudumgebung

Nutzen von Überwachung und Analysen, um Einsicht in Betriebsabläufe zu erhalten

Nutzen von Automatisierung, um Aufwand und Fehler zu reduzieren

Verwandte Kategorien

Kontakt

Designing an Azure Data Solution

Fragen & Antworten

Meinungen

Themen

Inhalte

Fügen Sie ähnliche Kurse hinzu und vergleichen Sie sie, um eine bessere Auswahl zu treffen.