Powrót do katalogu

VOUCHERY SZKOLENIOWE 2024/2025 R.
Kup w 2024 r.  - wykorzystaj do końca przyszłego roku!
Potrzebujesz wykorzystać budżet szkoleniowy w bieżącym okresie rozliczeniowym? Mamy dla Ciebie rozwiązanie!

Kupując voucher już teraz, zachowujesz gwarancję stałej ceny, a szkolenie możesz zrealizować w przyszłym roku.

Więcej informacji znajdziesz TUTAJ.

Podaj maila aby obejrzeć webinar z Node.js

Wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji o promocjach i produktach oferowanych Czytaj więcej przez Vavatech Sp z o.o. Zgodę możesz cofnąć w każdym czasie.
Zaproponuj własny termin
Postaramy się uruchomić nowy termin dla Ciebie
Cena do ustalenia
Zgłoś chęć udziału

Inne > Big Data i Data Science

Szkolenie: AWS (Amazon Web Services)

Kod: [AWS]
Pobierz program

Wprowadzenie

Czas trwania: 1 do 3 dni, w zależności od aktualnego doświadczenia uczestników z AWS. Na przerobienie całego konspektu szkolenia zaleca się 3 dni, ale wybrane tematy mogą być również przeprowadzone w ciągu 1 dnia.

Szkolenie może zostać przeprowadzone zarówno w języku polskim jak i angielskim oraz może być dostosowane do indywidualnych potrzeb i wymagań grupy.

Cel szkolenia

  • Umiejętność doboru usług AWS na potrzeby projektowanego systemu.
  • Umiejętność budowania nowego jak również i migracji istniejącego systemu “na chmurę”.
  • Umiejętność używania najważniejszych usług dostępnych w AWS i łączenia ich ze sobą.
  • Umiejętność projektowania optymalnego systemu.
  • Umiejętność pracy z serverless.
  • Umiejętność budowania automatycznych procesów CI/CD.
  • Testowanie wydajności rozproszonego systemu i odnajdywania wąskich gardeł.

Cena szkolenia różni się w zależności od ilości dni szkolenia. Skontaktuj się z nami, aby otrzymać dedykowaną ofertę.

Czas i forma szkolenia

14 godzin (2 dni x 7 godzin), w tym wykłady i warsztaty praktyczne.

Plan szkolenia

1. Wprowadzenie
 Dlaczego świat ekscytuje się BigData i co to jest? – wprowadzenie w świat technologii BigData
○ Własny DC czy Chmura - przegląd plusów i minusów w kontekście Amazon Web Services (AWS)
○ Przegląd dostępnych technologii OpenSource BigData (tj.: Hadoop, Hbase, Hive, Pig, Kafka, RabbitMQ, Elasticsearch itp.) – jakich produktów należy używać i kiedy, jakie są różnice między nimi, jakie są wady i zalety poszczególnych z nich
○ Open Source vs Closed Source – dlaczego warto wybierać technologie OpenSource
○ NoSQL vs SQL – wprowadzenie do świata NoSQL, wady i zalety, transakcyjność, systemy rozproszone
2. AWS – podstawy
○ Zakładanie konta
○ Regiony, AZ
○ Przegląd podstawowych usług AWS (EC2, ECS, ECR, KMS, Lambda, S3, SNS, SQS, DynamoDB, RDS, CloudWatch)
○ System uprawnień w AWS - Zarządzanie użytkownikami i prawami dostępu do środowiska AWS (IAM)
3. AWS – koszty
○ Sposoby na liczenie kosztów
○ Optymalizacja kosztów chmury
4. AWS – warsztaty
○ Praktyczne pokazanie możliwości podstawowych usług (z punktu 2)
○ Praktyczne pokazanie możliwości pozostałych usług, m.in. CloudFront, CloudFormation, Kinesis, API Gateway, ElastiCache, VPC, Route53, CodeDeploy, CodePipeline, Elastic MapReduce (EMR), Elasticsearch, Cognito itp.
5. AWS – ograniczenia
○ Skalowalność – Vertical scaling vs Horizontal scaling
○ Limity dla konta AWS
○ Architektury jakich należy unikać
6. AWS – testowanie
○ E2E testing
○ Mierzenie wydajności naszego systemu
7. Codzienność z AWS
○ Integracja AWS z istniejącymi systemami
○ Typowe problemy utrzymania systemu w AWS - dyskusja, podzielenie się doświadczeniami z wymagających projektów BigData
○ Kierunki rozwoju AWS

Opinie uczestników