Descrizione
panoramica del corso:
In questo corso i partecipanti implementeranno varie tecnologie della piattaforma dati in soluzioni in linea con i requisiti aziendali e tecnici, tra cui scenari di dati locali, cloud e ibridi che incorporano dati relazionali e No-SQL. Impareranno anche a elaborare i dati utilizzando una gamma di tecnologie e linguaggi sia per i dati di streaming che in batch.
Inoltre i partecipanti impareranno ad implementare la sicurezza dei dati, tra cui l’autenticazione, l’autorizzazione, i criteri di dati e standard. Inoltre, definiranno e implementeranno il monitoraggio della data solution sia per le attività di archiviazione e trattamento dei dati. Infine, gestiranno e risolveranno le data solutions di Azure che includono l'ottimizzazione e il ripristino di emergenza dei Big Data, l'elaborazione batch e le streaming data solutions.
Destinatari
il corso è rivolto a:
- Data professionals, data architects e business intelligence professionals che desiderano ottenere informazioni sulle tecnologie della piattaforma dati esistenti in Microsoft Azure.
- Tutti coloro che sviluppano applicazioni che forniscono contenuti dalle tecnologie della piattaforma dati esistenti in Microsoft Azure.
Obiettivi
al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Descrivere i principi fondamentali per la creazione di architetture
- Progettare tenendo presente la sicurezza
- Considerare le prestazioni e la scalabilità
- Progettare per la disponibilità e la recuperabilità
- Progettare per l'efficienza e le operazioni
- Comprendere il case study del corso
- Descrivere le architetture Lambda da una prospettiva della modalità BatchDescribe Lambda architectures from a Batch Mode Perspective
- Progettare una soluzione Enterprise BI in AzureDesign an Enterprise BI solution in Azure
- Automatizzare le soluzioni di Business Intelligence aziendale in AzureAutomate enterprise BI solutions in Azure
- Progettare un bot conversazionale di livello enterprise in AzureArchitect an Enterprise-grade conversational bot in Azure
- Lambda architectures for a Real-Time Mode Perspective
- Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Analisi di flusso di AzureArchitect a stream processing pipeline with Azure Stream Analytics
- Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure DatabricksDesign a stream processing pipeline with Azure Databricks
- Creare un'architettura di riferimento IoT di AzureCreate an Azure IoT reference architecture
- Approccio di sicurezza approfondito per la difesa
- Protezione a livello di rete
- Protezione dell'identità
- Utilizzo della crittografia
- Protezione avanzata dalle minacce
- Regolazione della capacità del carico di lavoro mediante scalabilitàAdjust Workload Capacity by Scaling
- Ottimizzare le prestazioni di reteOptimize Network Performance
- Progettazione per l'archiviazione ottimizzata e le prestazioni del database
- Progettare una soluzione a disponibilità elevata
- Incorporare il ripristino di emergenza nelle architettureIncorporate Disaster Recovery into Architectures
- Progettare strategie di backup e ripristino
- Massimizza l'efficienza del tuo ambiente cloud
- Utilizzare monitoraggio e analisi per ottenere informazioni operative
- Usare l'automazione per ridurre gli sforzi e gli errori
Pre-requisiti
per partecipare al corso:
Conoscenze tecniche equivalenti ai corsi di Azure Fundamentals
Module 1: Data Platform Architecture Considerations
- Core Principles of Creating Architectures
- Design with Security in Mind
- Performance and Scalability
- Design for availability and recoverability
- Design for efficiency and operations
- Case Study
Module 2: Azure Batch Processing Reference Architectures
- Lambda architectures from a Batch Mode Perspective
- Design an Enterprise BI solution in Azure
- Automate enterprise BI solutions in Azure
- Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure
Module 3: Azure Real-Time Reference Architectures
- Describe Lambda architectures for a Real-Time Perspective
- Architect a stream processing pipeline with Azure Stream Analytics
- Design a stream processing pipeline with Azure Databricks
- Create an Azure IoT reference architecture
Module 4: Data Platform Security Design Considerations
- Defense in Depth Security Approach
- Identity Management
- Infrastructure Protection
- Encryption Usage
- Network Level Protection
- Application Security
Module 5: Designing for Resiliency and Scale
- Adjust Workload Capacity by Scaling
- Optimize Network Performance
- Design for Optimized Storage and Database Performance
- Identifying Performance Bottlenecks
- Design a Highly Available Solution
- Incorporate Disaster Recovery into Architectures
- Design Backup and Restore strategies
Module 6: Design for Efficiency and Operations
- Maximizing the Efficiency of your Cloud Environment
- Use Monitoring and Analytics to Gain Operational Insights
- Use Automation to Reduce Effort and Error
Corso personalizzato?
Mai stato così semplice!
Designing an Azure Data Solution
su misura per te
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