Intégration de données AWS et charges de travail cloud modernes

Les systèmes cloud modernes reposent sur un flux de données et une intégration transparents entre les services pour fournir une valeur en temps réel. Comprendre comment connecter ces points de données et gérer les charges de travail modernes est une compétence cruciale pour les professionnels du cloud aujourd'hui. Ce cours écrit vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'intégration de données AWS, vous montrant comment connecter des bases de données, traiter des flux de données et déployer des charges de travail d'applications modernes en toute confiance. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les services d'intégration de données AWS fondamentaux, y compris Glue, Athena et Kinesis - Concevoir des architectures événementielles à l'aide d'Amazon EventBridge et de Simple Queue Service (SQS) - Créer des pipelines de données serverless pour traiter et transformer des données en temps réel - Appliquer des pratiques d'observabilité modernes pour surveiller la santé et les performances des pipelines - Explorer les concepts de base de l'infrastructure en tant que code pour déployer des charges de travail de données de manière fiable - Mettre en œuvre le partage sécurisé de données et les contrôles d'accès entre les services cloud Le cours commence par des définitions fondamentales de l'intégration de données cloud avant de passer à des explications étape par étape de l'exécution serverless, de la mise en file d'attente des messages et du traitement des flux. Vous lirez des modèles architecturaux pratiques et des exercices conceptuels conçus pour renforcer les meilleures pratiques cloud modernes. Ce cours est conçu pour les développeurs cloud débutants, les ingénieurs de données en herbe et les professionnels de l'informatique cherchant à élargir leurs compétences en intégration cloud. Aucune expérience préalable des services de données AWS n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les bases de l'intégration de données AWS moderne.