AWS | Planification et conception de bases de données sur Amazon Web Services Mixte : présentiel / à distance

Dans cette formation, vous apprendrez à planifier et à concevoir vos solutions avec des bases de données cloud Amazon Web Services (AWS) spécialement conçues. 

Le déroulé vous présente les fonctionnalités et caractéristiques de chacune de ces bases de données et partage les considérations de conception que vous devez prendre en compte lors de leur utilisation. 

En suivant cette formation, vous pouvez développer les compétences analytiques nécessaires pour choisir la base de données AWS adaptée à vos besoins uniques.

Vous aurez la possibilité d'appliquer des concepts à travers diverses activités : des présentations dirigées par un instructeur, des démonstrations, des activités individuelles et de groupe, des contrôles de connaissances et des exercices pratiques (labs) pour appliquer les concepts.

Dans cette formation, vous apprendrez à effectuer les tâches suivantes :

• Résumer le cadre AWS WellArchitected pour la conception de solutions de bases de données
• Choisir un service de base de données spécialement conçu pour une charge de travail donnée.
• Concevoir une solution de base de données relationnelle pour résoudre un problème métier
• Concevoir une solution de base de données NoSQL pour résoudre un problème métier
• Analyser les données de plusieurs bases de données pour résoudre un problème commercial
• Maitriser les considérations de sécurité pour votre solution de base de données

JOUR 1

Module 0 : Introduction au cours

Module 1 : Bases de données AWS spécialement conçues

• Discuter de bases de données bien architecturées (well-architected)
• Analyser les exigences de charge de travail
• Choisir le modèle de données
• Choisir la bonne base de données spécialement conçue

Module 2 : Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

• Présentation d'une base de données relationnelle
• Qu'est-ce qu'Amazon RDS ?
• Pourquoi Amazon RDS ?
• Considérations sur la conception d'Amazon RDS

Module 3 : Amazon Aurora

• Qu'est-ce qu'Amazon Aurora ?
• Pourquoi Amazon Aurora ?
• Considérations sur la conception d'Aurora
• Challenge Lab 1 : Travailler avec les bases de données Amazon Aurora

JOUR 2

Module 4 : Amazon DynamoDB

• Discussion sur une base de données de valeurs clés
• Qu'est-ce que DynamoDB ?
• Pourquoi DynamoDB ?
• Considérations sur la conception DynamoDB

Module 5 : Amazon Keyspaces (pour Apache Cassandra)

• Discussion sur une base de données à colonnes larges
• Qu'est-ce qu'Apache Cassandra ?
• Qu'est-ce qu'Amazon Keyspaces ?
• Pourquoi Amazon Keyspaces ?
• Considérations relatives à la conception d'Amazon Keyspaces

Module 6 : Amazon DocumentDB (avec compatibilité MongoDB)

• Discussion sur une base de données de documents
• Qu'est-ce qu'Amazon DocumentDB
• Pourquoi Amazon DocumentDB
• Considérations sur la conception d'Amazon DocumentDB

Module 7 : Base de données Amazon Quantum Ledger (Amazon QLDB)

• Discussion sur une base de données de grand livre
• Qu'est-ce qu'Amazon QLDB
• Pourquoi Amazon QLDB ?
• Considérations relatives à la conception d'Amazon QLDB
• Challenge lab 2 : Travailler avec les tables Amazon DynamoDB

JOUR 3

Module 8 : Amazon Neptune

• Discussion sur une base de données graphique
• Qu'est-ce qu'Amazon Neptune ?
• Pourquoi Amazon Neptune ?
• Considérations sur la conception d'Amazon Neptune

Module 9 : Amazon Timestream

• Discussion sur une base de données de séries temporelles
• Qu'est-ce qu'Amazon Timestream
• Pourquoi Amazon Timestream
• Considérations sur la conception d'Amazon Timestream

Module 10 : Amazon ElastiCache

• Discussion sur une base de données en mémoire.
• Qu'est-ce qu'ElastiCache ?
• Pourquoi ElastiCache ?
• Considérations sur la conception d'ElastiCache

Module 11 : Amazon MemoryDB pour Redis

• Qu'est-ce qu'Amazon MemoryDB (pour Redis) ?
• Pourquoi Amazon MemoryDB ?
• Considérations sur la conception d'Amazon MemoryDB

Module 12 : Amazon Redshift

• Discussion sur un entrepôt de données
• Qu'est-ce qu'Amazon Redshift ?
• Pourquoi Amazon Redshift ?
• Considérations sur la conception d'Amazon Redshift

Module 13 : Outils pour travailler avec les bases de données AWS

• Accès et analyse des données avec Amazon Athena
• Migration de données avec SCT et DMS
• Challenge Lab 3 : Travailler avec des clusters Amazon Redshift

Cette formation est destinée aux :

• Architectes de solution
• Architectes de base de données
• Développeurs

Nous recommandons les prérequis suivants :

• Avoir suivi la formation "Architecture sur AWS"
• Connaissance des services de base de données AWS
• Compréhension des concepts de conception de bases de données et/ou de modélisation de données relationnelles ou non relationnelles.
• Familiarité avec les concepts de cloud computing
• Familiarité avec les concepts généraux de mise en réseau et de chiffrement

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

•  Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Apports des connaissances communes.
• Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
• Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
• Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
• Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
• Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
• Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).

En amont de la formation 

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation

•  Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.