Creación de aplicaciones modernas con bases de datos creadas para un fin (Español LATAM) | Build Modern Apps with Purpose-Built Databases (LATAM Spanish)

En este plan de estudios de seis cursos, le enseñaremos el valor de las bases de datos personalizadas en la nube de AWS y el proceso para utilizarlas. Este plan de estudios incluye tutoriales de cinco bases de datos personalizadas en Amazon Web Services (AWS). A modo de ejemplo, utilizará una aplicación de valoraciones y reseñas de restaurantes. 

• Nivel de habilidad: intermedio
• Duración: 3 horas

Actividades

Este plan de estudios incluye cursos con presentaciones y demostraciones en vídeo.

Objetivos del plan de estudios

En este plan de estudios, aprenderá a:

• Explicar el valor de utilizar bases de datos personalizadas para satisfacer necesidades específicas de las aplicaciones.
• Identificar los factores que debe tener en cuenta al elegir bases de datos personalizadas.
• Diseñar una base de datos Amazon DynamoDB para una aplicación de valoraciones y reseñas de restaurantes.
• Agregar almacenamiento de caché a la aplicación de valoraciones y reseñas de restaurantes con Amazon ElastiCache.
• Agregar un servicio de detección de fraudes con Amazon Neptune para el almacenamiento.
• Administrar los recursos de marketing con Amazon DocumentDB (con compatibilidad con MongoDB) para el almacenamiento.
• Agregar un servicio de administración de usuarios a la aplicación con Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) para el almacenamiento.

Este plan de estudios está destinado a:

• Clientes, empleados de Amazon y socios de AWS que tengan experiencia con AWS, incluidos conocimientos de administración y diseño de bases de datos
• Ingenieros de plataformas de datos
• Desarrolladores de bases de datos
• Arquitectos de soluciones

Requisitos previos

Recomendamos que los asistentes a este plan de estudios:

• Tengan conocimientos básicos de bases de datos, incluidos los aspectos de mantenimiento y asistencia
• Hayan completado el curso _Planificación y diseño de bases de datos en AWS_ 

Estructura del plan de estudios

Curso 1: Getting Started with Purpose-Built Databases

• Lección 1. Introducción 
• Lección 2. ¿Por qué bases de datos personalizadas?
• Lección 3. Factores a considerar
• Lección 4. Próximos pasos

Curso 2: High Performance and Scale with Amazon DynamoDBB

• Lección 1. Introducción
• Lección 2. Paso 1: Crear un entorno de AWS Cloud9
• Lección 3. Paso 2: Prepararse para el modelado de datos con DynamoDB
• Lección 4. Paso 3: Planificar el modelo de datos y crear una tabla de DynamoDB
• Lección 5. Paso 4: Interactuar con DynamoDB en la aplicación
• Lección 6. Paso 5: Limpiar los recursos
• Lección 7. Conclusión

Curso 3: Caching for High-Volume Workloads with Amazon ElastiCache

• Lección 1. Introducción
• Lección 2. Paso 1: Crear un entorno de AWS Cloud9
• Lección 3. Paso 2: Crear una instancia de Redis con ElastiCache
• Lección 4. Paso 3: Implementar una estrategia cache-aside con la instancia
• Lección 5. Paso 4: Limpiar los recursos
• Lección 6. Conclusión

 

Curso 4: Graph Relationships with Amazon Neptune

• Lección 1. Introducción
• Lección 2. Paso 1: Crear un entorno de AWS Cloud9
• Lección 3. Paso 2: Crear una base de datos Neptune
• Lección 4. Paso 3: Diseñar el modelo de datos de gráficos y cargar datos de muestra
• Lección 5. Paso 4: Utilizar una base de datos de gráficos en la aplicación
• Lección 6. Paso 5: Limpiar los recursos
• Lección 7. Conclusión

Curso 5: Document Storage with Amazon DocumentDB

• Lección 1. Introducción
• Lección 2. Paso 1: Crear un entorno de AWS Cloud9
• Lección 3. Paso 2: Crear una base de datos Amazon DocumentDB
• Lección 4. Paso 3: Diseñar un modelo de datos de documentos y cargar datos de muestra
• Lección 5. Paso 4: Utilizar Amazon DocumentDB en la aplicación
• Lección 6. Paso 5: Limpiar los recursos
• Lección 7. Conclusión

Curso 6: Scalability and Familiarity with Amazon Keyspaces

• Lección 1. Introducción
• Lección 2. Paso 1: Crear un entorno de AWS Cloud9
• Lección 3. Paso 2: Crear una tabla de Amazon Keyspaces
• Lección 4. Paso 3: Insertar, leer y eliminar datos con Amazon Keyspaces
• Lección 5. Paso 4: Limpiar los recursos
• Lección 6. Conclusión