Data Lake-Architektur auf AWS mit.NET und S3

Dieser Kurs bietet einen klaren Weg, um zu verstehen, wie verschiedene Cloud-Services zusammenarbeiten, um Daten effizient zu speichern, zu transformieren und zu analysieren.Dieser Kurs biete einen klarem Weg, wie unterschiedliche Cloud-Dienste zusammenarbeiten und Daten erfolgreich speichert, transformiert und analysiert. Sie lernen, wie Sie eine komplette Datenpipeline implementieren, die Informationen aus lokalen Quellen in eine strukturierte, durchsuchbare Cloud-Umgebung überträgt, und lernen durch den Fokus auf serverlose Komponenten, wie man Systeme baut, die automatisch skalieren und gleichzeitig die Kosten niedrig halten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Data Lake-Architektur und der Cloud-Speichergrundlagen. - Konfigurieren Sie S3-Buckets und Kinesis Data Firehose für eine zuverlässige Datenaufnahme in Echtzeit. - Beherrschen Sie AWS Glue für die automatisierte Datenkatalogisierung und Schema-Erkennung. - Abfrage großer Datensätze mit Standard-SQL mit Athena ohne Verwaltung von Servern. - Implementieren Sie das AWS SDK für.NET, um mit Cloud-Services programmatisch mit modernen C # -Mustern zu interagieren. - Wenden Sie die Parquet-Dateiformatierung an, um die Speicherkosten zu optimieren und die Abfrageleistung zu verbessern. - Üben Sie das Verschieben von Daten von lokalen SQL-Datenbanken in cloudbasierte RDS-Umgebungen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und Servicedefinitionen, bevor Sie sich der Logik der Datenverschiebung und -transformation widmen.Sie lesen praktische Implementierungsszenarien und codebasierte Beispiele, um die Lücke zwischen lokalen Datenbanken und Cloud-nativen Analysen zu schließen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenenthusiasten mit einem Grundverständnis von C#, die sich mit Cloud Data Engineering beschäftigen möchten.Für den Start ist keine vorherige Cloud-Erfahrung erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr grundlegendes Wissen über Cloud-basiertes Data Engineering auf.