YoVDO

Digital Classroom - Planning and Designing Databases on AWS (Japanese) 日本語実写版

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

Tags

Databases Courses Amazon Aurora Courses Amazon DynamoDB Courses Amazon RDS Courses Amazon Web Services Courses AWS Well-Architected Framework Courses Amazon Neptune Courses Amazon DocumentDB Courses Amazon Keyspaces Courses Amazon QLDB Courses

Course Description

Overview

Save Big on Coursera Plus. 7,000+ courses at $160 off. Limited Time Only!

このコースでは、目的別の Amazon Web Services (AWS) クラウドデータベースを使用して、ソリューションを計画、設計する方法について学びます。コースでは、これらの各データベース機能や特徴についてご紹介し、使用する際にデザインに関して考慮すべき事項についてお伝えします。このコースを受講すると、固有のニーズに対して適切な AWS データベースを選択するのに必要な分析スキルを身につけることができます。


コースを完了すると、ビジネスユースケースやワークロードを分析して、組織のニーズに対応する最適な AWS データベースソリューションの特定と設計に必要なアプリケーション要件を評価することができるようになります。

  • コースレベル: 中級
  • 所要時間: 24 時間

アクティビティ

このコースでは、様々なアクティビティを通して、概念を応用する機会があります。インストラクター主導のプレゼンテーション、デモンストレーション、個人およびグループでのアクティビティ、ナレッジチェック、ハンズオンラボで概念を応用します。

コースの目標

このコースでは、次の方法を学びます。

  • データベースソリューションを設計するための AWS Well-Architected フレームワークについて要約する。
  • 所定のワークロードに対して適切な目的別データベースサービスを選択する。
  • 事業課題を解決するためにリレーショナルデータベースソリューションを設計する。
  • 事業課題を解決するために NoSQL データベースソリューションを設計する。
  • 事業課題を解決するために複数のデータベースからデータを分析する。
  • データベースソリューションに対するセキュリティに関する考慮事項について話し合う。

コースの対象者

このコースは次のロールの受講者を対象としています。

  • ソリューションアーキテクト
  • データベースアーキテクト 
  • デベロッパー

前提条件

コースの参加者は以下の前提条件を満たしておくことをお勧めします。

  • AWS データベースサービスの知識
  • リレーショナル/非リレーショナルデータベースに対するデータベースの設計コンセプトおよびデータモデリングの理解 
  • クラウドコンピューティングの概念に関する知識 
  • ネットワークと暗号化の概念に関する一般的な知識 
  • デジタルコース「Introduction to Beuliding with AWS Services」を修了していること

コースの概要

モジュール 1: AWS 目的別データベース

  • Well-Architected データベースの説明
  • ワークロード要件の確認
  • データモデルの選択
  • 適切な目的別データベースの選択
  • ナレッジチェック

モジュール 2: Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

  • リレーショナルデータベースの説明
  • Amazon RDS とは
  • Amazon RDS を使う理由 
  • Amazon RDS の設計に関する考慮事項
  • ナレッジチェック

モジュール 3: Amazon Aurora

  • Amazon Aurora とは
  • Amazon Aurora を使う理由
  • Aurora の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック

ラボ1:Amazon Aurora データベースの操作

モジュール 4: Amazon DynamoDB

  • キーバリューデータベースの説明
  • DynamoDB とは
  • DynamoDB を使う理由
  • DynamoDB の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック

モジュール 5: Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け)

  • ワイドカラムデータベースの説明
  • Apache Cassandra とは何か
  • Amazon Keyspaces とは何か
  • Amazon Keyspaces を使う理由
  • Amazon Keyspaces の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 6: Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)

  • ドキュメントデータベースの説明
  • Amazon DocumentDB とは
  • Amazon DocumentDB を使う理由
  • Amazon DocumentDB 設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 7: Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)

  • 台帳データベースの説明
  • Amazon QLDB とは何か
  • Amazon QLDB を使う理由
  • Amazon QLDB の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

ラボ 2: Amazon DynamoDB テーブルの操作

モジュール 8: Amazon Neptune

  • グラフデータベースの説明
  • Amazon Neptune とは何か
  • Amazon Neptune を使う理由
  • Amazon Neptune の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 9: Amazon Timestream

  • 時系列データベースの説明
  • Amazon Timestream とは
  • Amazon Timestream を使う理由
  • Amazon Timestream の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 10: Amazon ElastiCache 

  • インメモリデータベースの説明
  • ElastiCache とは
  • ElastiCache を使う理由
  • ElastiCache 設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 11: Amazon MemoryDB for Redis

  • Amazon MemoryDB (for Redis) とは何か
  • Amazon MemoryDB を使う理由
  • Amazon MemoryDB の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 12: Amazon Redshift

  • データウェアハウスの説明
  • Amazon Redshift とは
  • Amazon Redshift を使う理由
  • Amazon Redshift の設計上の考慮事項
  • ナレッジチェック 

モジュール 13: AWS データベースを扱うためのツール

  • Amazon Athena を使用したデータのアクセスと分析 
  • SCT や DMS でのデータ移行

ラボ 3: Amazon Redshift クラスターの操作

ラボ 4: Amazon Athena の操作

ラボ 5: Amazon DocumentDB データベースの操作


Tags

Related Courses

Amazon Neptune Service Introduction
Pluralsight
Building Highly Connected Applications using Amazon Neptune
Pluralsight
Managing a Graph Database with Amazon Neptune
Pluralsight
Amazon Neptune Service Introduction (Simplified Chinese)
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
Build Modern Apps with Purpose-Built Databases (Spanish)
Amazon Web Services via AWS Skill Builder