- Traditional vs. Cloud Data Warehousing (Shared Disk und Shared Nothing Architectures, Vorteile Cloud Computing)
- Key Players Cloud Data Warehousing (AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google Big Query, Snowflake)
Beschreibung
Spezieller Fokus liegt dabei auf dem Snowflake Cloud Data Warehouse sowie auf AWS-nativen Lösungen basierend auf Redshift in Kombination mit anderen AWS Services (z.B. Lambda, Glue, EMR, Lake Formation). Verbreitete Cloud Data Warehouse Architekturen unter Einsatz von Redshift und Snowflake werden genauer beleuchtet, um grobe Leitlinien für Use-Cases für diese beiden Data Warehouse Lösungen zu definieren.
Anmeldung
Datum
Time
Standort
Preis
Experten
Niels Warnecke
Senior Consultant
Agenda
Einführung
Data Storage
- Hot / Cold Storage (AWS S3, AWS Glacier, Snowflake Stages)
- Semi-Structured Data (Snowflake Variant Datentyp)
Data Transformation
- Leistungklassen (AWS Lambda, AWS EMR, AWS Glue, Snowflake Procedures)
- Process Automation, Orchestration und Monitoring (AWS Lambda, AWS StepFunctions, AWS CloudWatch, Snowflake Streams, Tasks and Procedures)
Data Analysis
- Integration Cold Data (AWS Redshift Spectrum, AWS Athena, Snowflake External Tables)
- BI-Analyse (3rd Party Tools)
Kurzinformation
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse von Cloud-Mechanismen sowie von Snowflake wären wünschenswert.
Methode
Online-Veranstaltung (Aufzeichnung)
Zielgruppe
Dieses Webinar richtet sich an IT-Projektleiter und Techniker, die sich für Snowflake bzw. Redshift als Plattform interessieren
Sprachen
Online-Seminar: Deutsch
