Amazon Web Services bietet Ihnen viele Möglichkeiten, um mehr über das Ausführen von Big Data-Workloads in der Cloud zu erfahren.  Ihnen stehen beispielsweise Referenzarchitekturen, Whitepaper, Handbücher, praktische Übungen im Selbststudium, Präsenzschulungen, Videos und vieles mehr zur Verfügung. So lernen Sie, wie Sie Ihre Big Data-Lösung in AWS entwickeln können.  Wenn Sie neu bei AWS sind, beginnen Sie auf der Seite Erste Schritte.

Hier erhalten Sie die Architekturanleitungen, die Sie für Ihre Big Data-Anwendungen benötigen, und können die AWS-Cloud-Infrastruktur dabei voll ausnutzen. Schauen Sie im AWS-Architekturzentrum vorbei und finden Sie Referenzarchitekturen für Ihre Anwendung. Besuchen Sie das AWS-Architekturzentrum.


Die Handbücher "Erste Schritte" von Amazon Web Services unterstützen Sie dabei, schnell alles Notwendige zu lernen, um Ihre erste Big Data-Anwendung in AWS auf den Weg zu bringen. In den Anweisungen wird jeder der erforderlichen Schritte einzeln beschrieben, während Sie in den Erläuterungen erfahren, was Sie gerade tun und warum.  Bilder in den Handbüchern helfen Ihnen, sich beim Lesen vorzustellen, was Sie später auf dem Bildschirm sehen. So lernen Sie durch Lesen, Sehen und aktives Tun.

So helfen Ihnen die AWS-Handbücher "Erste Schritte" weiter:

  • Sie erfahren, wie eine Big Data-Anwendung in AWS einfach gestartet und ausgeführt werden kann
  • Sie sammeln praktische Erfahrungen beim Start Ihrer ausgewählten Anwendung
  • Sie erhalten dabei zu jedem einzelnen Schritt Erläuterungen
  • Sie verstehen die Bedeutung jeder einzelnen Handlung
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Stimmungsanalyse Anzeigen
Webserverprotokoll-Analyse Anzeigen
Erstellen Sie einen Data Warehouse-Service im Petabyte-Bereich
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Erstellen Sie Ihren ersten Echtzeit-Big Data-Stream
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Bereitstellen von Clouderas Enterprise Data Hub in AWS Anzeigen
Bereitstellen eines MongoDB-Clusters in AWS Anzeigen
Big Data Analytics Options on AWS Anzeigen
Comparing the Use of DynamoDB and Apache HBase for NoSQL Anzeigen
Amazon Kinesis and Apache Storm Building a Real-Time Sliding-Window Dashboard over Streaming Data Anzeigen

In diesem Abschnitt finden Sie eine umfangreiche Liste technischer AWS-Whitepaper zu Themen wie Architektur, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit. Diese Whitepaper wurden entweder vom Amazon-Team, unabhängigen Analysten oder der AWS-Community (Kunden oder Partnern) verfasst.

Werfen Sie einen Blick in folgende Whitepaper zum Thema Big Data und erfahren Sie mehr darüber, wie AWS Ihnen bei Ihren Herausforderungen auf diesem Gebiet helfen kann.

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Big Data in AWS
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Intro zu Amazon Elastic MapReduce (EMR) Anzeigen
Amazon Redshift Anzeigen
Amazon DynamoDB Anzeigen

Mit den Übungen im Selbststudium von Amazon Web Services können Sie Produkte testen, neue Kenntnisse erwerben und praktische Erfahrung im Umgang mit AWS sammeln. Diese praktischen Übungen wurden von spezialisierten AWS-Experten entwickelt und bieten Ihnen Schritt-für-Schritt-Anleitungen. So gewinnen Sie Selbstvertrauen im Umgang mit AWS-Technologien und erfahren mehr über das Durchführen von Big Data-Projekten in AWS.

Die Übungen im Selbststudium stehen Ihnen online zur Verfügung und bieten Ihnen folgende Möglichkeiten:

  • Sammeln von praktischer Erfahrung mit der AWS-Technologie in einer Übungsumgebung ohne ein AWS-Konto
  • Üben der Verwendung von AWS von Ihrem eigenen Computer aus
  • Entdecken und Ausprobieren neuer Produkte und Lösungen
  • Erlernen neuer Fähigkeiten in einem flexiblen, einfach zugänglichen Format
  • Lernen zu Ihrer Zeit und in Ihrem eigenen Tempo


Der Kurs über die Technologiegrundlagen von Big Data eignet sich perfekt für die ersten Schritte zum Ausführen von Big Data-Anwendungen in der AWS Cloud. Es handelt sich um einen kostenlosen Online-Schulungskurs, der sich an Einzelpersonen richtet, die nicht mit Big Data-Konzepten vertraut sind, einschließlich Lösungsarchitekten, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten.

Der Kurs umfasst die Entwicklung von Big Data-Lösungen unter Verwendung des Hadoop-Ökosystems einschließlich MapReduce, HDFS und der Programmierungs-Frameworks Pig und Hive.

Weitere Informationen zum Kurs "Big Data Technology Fundamentals" »

Der Kurs "Big Data-Lösungen in AWS" wurde entwickelt, um Ihnen an praktischen Beispielen die Verwendung von Amazon Web Services für Big Data-Arbeitslasten nahezubringen. AWS zeigt Ihnen, wie Sie Amazon Elastic MapReduce-Aufträge ausführen, um Daten unter Verwendung der großen Vielfalt an Hadoop-Tools wie Pig und Hive zu verarbeiten. AWS vermittelt Ihnen zudem, wie Sie mit Amazon DynamoDB und Amazon Redshift Big Data-Umgebungen in der Cloud erstellen, erläutert die Vorteile von Amazon Kinesis und erklärt, wie Sie bewährte Methoden zum Entwerfen von Big Data-Umgebungen für Analyse, Sicherheit und Kosteneffizienz einsetzen.

Weitere Informationen zum Kurs "Big Data-Lösungen in AWS" »

NEU – Der Big Data-Kurs wurde vor Kurzem umfassend aktualisiert.
Finden Sie mehr auf unserem Big Data-Blog heraus »

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Belegen Sie den kostenlosen, dreistündigen, Web-basierten Kurs zu Big Data-Grundlagen.

 

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Erfahren Sie, wie Sie mit Amazon Elastic MapReduce und anderen Big Data-Services von AWS eine Big Data-Anwendung erstellen können. Informieren Sie sich über bewährte Methoden und Entwurfsvorlagen für Big Data-Architekturen.

Sehen Sie sich hier das Video an »

Das Entwerfen und Ausführen einer Anwendung in AWS ist einfach.  Jeden Monat veranstalten AWS-Mitarbeiter Webinare, in denen Sie mehr über AWS und darüber, wie Sie das meiste aus der Cloud herausholen, lernen können.  Diese Webinare werden auch online gespeichert, damit Sie ein Webinar, das Ihnen gut gefallen hat, mit anderen teilen können und interessante ältere Webinare ansehen können.

AWS-Webinare können aus folgenden Gründen nützlich sein:

  • Sie erhalten die Gelegenheit, neue AWS-Services, -Funktionen und -Lösungen kennenzulernen
  • Sie erhalten die Gelegenheit, Fragen zu stellen und können Ihr Verständnis von AWS vertiefen
  • Aufgenommene Webinare werden zur Verfügung gestellt, so dass Sie sie ansehen können, wann immer Sie möchten; siehe links "Vorgestellte Big Data-Webinare 'Erste Schritte'"
  • Die Verwendung von AWS-Services wird erörtert und veranschaulicht, so dass Sie sehen können, wie AWS-Services funktionieren und was auf Sie zukommt


AWS re:Invent ist die größte Versammlung der globalen Amazon Web Services-Community. Bei der Konferenz erhalten Sie einen tieferen Einblick in AWS-Services und lernen bewährte Methoden kennen, die Sie sonst nirgends finden werden. Dieses Jahr fanden bei re:Invent über 30 Veranstaltungen zum Thema Big Data statt, in denen Big Data-Entwicklung in Amazon Web Services behandelt wurde. Sehen Sie sich die Veranstaltungen unten an oder erhalten Sie eine Liste weiterer Big Data-Veranstaltungen auf unserem Big Data-Blog.

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AWS bietet viele der Bausteine, die Organisationen benötigen, um einen "Data Lake" zu implementieren. In diesem Video erhalten Sie eine Einführung in Data Lake-Schlüsselkonzepte. Außerdem werden Aspekte vorgestellt, welche die Implementation betreffen. Es werden entscheidende Erfolgsfaktoren und zu vermeidende Fallen erörtert, daneben praktische Aspekte wie Sicherheit, Governance, Suchen, Indizierung und Verwaltung von Metadaten. Wir ermöglichen auch Einblicke darin, wie AWS eine Data Lake-Architektur ermöglicht.

Sehen Sie das Video hier an »

 

Seit dem Start von Amazon Redshift im letzten Jahr wurde der Service von einer Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen als Data Warehouse genutzt. Erfahren Sie in diesem Video, wie unsere Kunden NASDAQ, HauteLook und Roundarch Isobar die Vorteile von Amazon Redshift in drei unterschiedlichen Fällen nutzen: Enterprise, Big Data und SaaS. Lernen Sie ihre Implementationen kennen und erfahren Sie, wie ihre Datenanalysen durch Amazon Redshift schneller, günstiger und einfacher wurden.

Sehen Sie das Video hier an »

 

Amazon Kinesis ist ein vollständig verwalteter, Cloud-basierter Service für die Verarbeitung großer, verteilter Datenströme in Echtzeit. Kunden, die Amazon Kinesis nutzen, können Echtzeitdaten wie Website-Clickstreams, Finanztransaktionen, Social-Media-Feeds, IT-Logs, Standortverfolgungsereignisse usw. kontinuierlich erfassen und verarbeiten. Sehen Sie sich dieses Video an und lernen Sie bewährte Methoden kennen, um mit Amazon Kinesis eine Architektur für Echtzeit-Streaming-Daten zu entwickeln. Erhalten Sie zudem Antworten auf Fragen, die beim erstmaligen Verarbeiten von Streaming-Ereignissen häufig aufkommen.

Sehen Sie das Video hier an »