DP-201T01: Designing an Azure Data Solution

Objectives

In diesem Kurs entwerfen die Teilnehmer verschiedene Datenplattform-Technologien zu Lösungen, die den unternehmerischen und technischen Anforderungen entsprechen. Dies kann lokale, Cloud- und hybride Datenszenarien beinhalten, die relationale, No-SQL- oder Data Warehouse Daten einbinden. Sie lernen auch, wie man Prozessarchitekturen mit einer Reihe von Technologien für Streaming- und Batchdaten entwirft.

Es wird untersucht, wie man Datensicherheit einschließlich Datenzugriff, Datenrichtlinien und -standards gestaltet und Azure-Datenlösungen entwickelt, die die Optimierung, Verfügbarkeit und Disaster Recovery von Big Data, Batch-Verarbeitung und Streaming-Datenlösungen umfassen.

Dieser rollenbasierte Kurs dient als Vorbereitung auf die Zertifizierung zum "Azure Data Engineer".

Target audience

Datenprofis, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über die Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure informieren möchten und
Anwendungen entwickeln wollen, die Inhalte aus den Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure bereitstellen.

Requirements

Grundkenntnisse zu Microsoft Azure wie sie beispielsweise in dem Kurs DP-200: Implementierung einer Azure-Datenlösung vermittelt werden.

Agenda

Architektur der Datenplattform

• Grundprinzipien der Architekturentwicklung
• Design mit Blick auf Sicherheit
• Leistung und Skalierbarkeit
• Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit
• Design für Effizienz und Betrieb
• Fallstudie

Azure Stapelverarbeitung Referenzarchitekturen

• Lambda-Architekturen aus der Perspektive des Batch-Modus
• Design einer Enterprise BI-Lösung in Azure
• Automatisierung von BI-Lösungen für Unternehmen in Azure
• Entwicklung eines Gesprächs-Bots in Azure

Azure-Echtzeit-Referenzarchitekturen in Real Time

• Lambda-Architekturen für eine Echtzeitperspektive
• Erstellen einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Stream Analytics
• Design einer Streamverarbeitungspipeline mit Azure Databricks
• Erstellen einer Azure-IoT-Referenzarchitektur

Sicherheitsdesign der Datenplattform

• Defense-in-Depth-Sicherheitsansatz
• Schutz auf Netzwerkebene
• Identitätsschutz
• Verwendung der Verschlüsselung
• Schutz auf Netzwerkebene
• Anwendungssicherheit

Design für Resilienz und Skalierbarkeit

• Anpassen der Arbeitslastkapazität durch Skalierung
• Optimierung der Netzwerk Performance
• Design für optimierte Speicher- und Datenbankperformance
• Integration von Disaster Recovery in Architekturen
• Entwurf von Backup- und Wiederherstellungsstrategien
• Identifizieren von Performanceflaschenhälsen

Design für Effizienz und Betrieb

• Maximierung der Effizienz Ihrer Cloud-Umgebung
• Monitoring und Analytik, um betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen.
• Automatisierung zur Reduzierung von Aufwand und Fehlern