Amazon Web Services ofrece muchas formas de obtener información acerca de cómo ejecutar cargas de trabajo de big data en la nube.  Por ejemplo, encontrará arquitecturas de referencia, documentos técnicos, guías, laboratorios autoguiados, cursos de capacitación presenciales, vídeos y más que ofrecen información acerca de cómo crear su solución de big data en AWS.  Si es nuevo en AWS, comience por nuestra página de introducción.

Obtenga las instrucciones necesarias sobre arquitectura para crear sus aplicaciones de big data y aproveche al máximo la infraestructura de nube de AWS. Consulte el Centro de arquitectura de AWS y encuentre la arquitectura de referencia de su aplicación. Visite el Centro de arquitectura.


Las guías de introducción de Amazon Web Services le ayudan a saber rápidamente qué necesita para poner en marcha su primera aplicación de big data en AWS. Las instrucciones le guían por cada uno de los pasos que tiene que dar y las explicaciones le ayudan a comprender qué hace y por qué.  Las imágenes de las guías le ayudan a visualizar lo que verá en la pantalla a media que avance para que aprenda leyendo, viendo y practicando.

Con las guías de introducción de AWS podrá:

  • Aprender a poner en marcha y ejecutar fácilmente una aplicación de big data en AWS
  • Practicar el lanzamiento de la aplicación elegida
  • Leer explicaciones de cada paso a medida que avanza
  • Conocer la importancia de por qué realiza cada una de las acciones
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Análisis de opiniones Ver
Análisis de logs de servidores web Ver
Creación de un servicio de almacén de datos a escala de petabytes
Ver
Creación de su primer flujo de big data en tiempo real
Ver
Implementación de un centro de datos para empresas de Cloudera en AWS Ver
Implementación de un clúster de MongoDB en AWS Ver
Big Data Analytics Options on AWS Ver
Comparación del uso de DynamoDB y Apache HBase para NoSQL Ver
Panel de ventana desplegable de análisis de datos de streaming en tiempo real de Amazon Kinesis y Apache Storm Ver

La sección de documentos técnicos ofrece una lista de documentos técnicos de AWS sobre arquitectura, seguridad y economía. Estos documentos técnicos los han elaborado el equipo de AWS, analistas independientes o la Comunidad de AWS (clientes o socios).

Consulte los siguientes documentos técnicos relacionados con big data para obtener más información acerca de cómo AWS puede ayudarle a solucionar los problemas con big data.

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Big data en AWS
Ver
Introducción a Amazon Elastic MapReduce (EMR) Ver
Amazon Redshift Ver
Amazon DynamoDB Ver

Los laboratorios autoguiados de Amazon Web Services le permiten probar productos, adquirir nuevas habilidades y obtener experiencia práctica empleando AWS. Diseñados por expertos en la materia de AWS, estos laboratorios de prácticas le proporcionan instrucciones paso a paso para ayudarle a ganar confianza en el empleo de tecnologías de AWS y obtener más información acerca de cómo crear su proyecto de big data en AWS.

Disponibles para cualquier persona interesada, los laboratorios autoguiados le permiten:

  • Obtener experiencia práctica trabajando con tecnología en un entorno práctico sin necesidad de tener una cuenta de AWS
  • Practicar utilizando AWS desde su propio equipo
  • Explorar y experimentar con nuevos productos y soluciones
  • Adquirir nuevas habilidades en un formato cómodo, flexible y de consumo
  • Aprender en su propio horario y a su ritmo


El nuevo curso de aspectos tecnológicos fundamentales de los big data es perfecto para comenzar a aprender a ejecutar las aplicaciones de big data en la nube de AWS. Se trata de un curso de capacitación online y gratuito pensado para personas que no conocen los conceptos de los big data, como arquitectos de soluciones, científicos de datos y analistas de datos.

El curso abarca el desarrollo de soluciones de big data en el ecosistema Hadoop, que incluye las estructuras de programación de MapReduce, HDFS y Pig and Hive.

Más información acerca del curso de aspectos tecnológicos fundamentales de big data »

El curso big data en AWS se ha diseñado para formarle con experiencia práctica sobre el uso de Amazon Web Services para las cargas de trabajo de big data. AWS le mostrará cómo ejecutar trabajos de Amazon Elastic MapReduce para procesar datos mediante el amplio ecosistema de las herramientas de Hadoop como Pig y Hive. Además, AWS le enseñará a crear entornos de big data en la nube al trabajar con Amazon DynamoDB y Amazon Redshift, comprender las ventajas de Amazon Kinesis y aprovechar las prácticas recomendadas para diseñar entornos de big data para análisis, seguridad y rentabilidad.

Más información acerca del curso sobre big data en AWS »

NOVEDAD–El curso de big data acaba de actualizarse considerablemente.
Lea el blog sobre big data para obtener más información »

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Asista al curso web gratuito de 3 horas sobre aspectos fundamentales de big data.

 

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Obtenga información acerca de cómo crear una aplicación de big data utilizando Amazon Elastic MapReduce y otros servicios de big data de AWS. Sepa cuáles son las prácticas recomendadas y los patrones de diseño de arquitectura para big data.

Vea la grabación aquí »

Crear y ejecutar una aplicación en AWS es fácil.  Los empleados de AWS dirigen seminarios web mensualmente para ayudarle a que obtenga más información acerca de AWS y sepa cómo puede sacar el máximo partido a la nube.  Estos seminarios web también se guardan online para que pueda compartir con otras personas un seminario web que le haya parecido especialmente útil, así como ver seminarios web de su interés anteriores.

Ver un seminario web de AWS le ayuda porque:

  • Le ofrece la posibilidad de obtener más información acerca de los nuevos servicios, las funciones y las soluciones de AWS
  • Deja tiempo para preguntas y respuestas que le ayudará a aclarar sus ideas acerca de AWS
  • Hace que los seminarios web grabados estén disponibles para verlos cuando quiera. Consulte los seminarios web de introducción a big data destacados de la izquierda
  • Trata y muestra el uso los servicios de AWS para que pueda ver cómo funcionan los servicios de AWS y cómo será su experiencia


re:Invent de AWS es la mayor reunión mundial de la comunidad de Amazon Web Services. En la conferencia podrá conocer en profundidad los servicios de AWS y las prácticas recomendadas que no podrá encontrar en otro lugar. Este año, el programa de big data en re:Invent incluye más de 30 sesiones que tratan el desarrollo de big data en Amazon Web Services. Vea las sesiones a continuación o consulte una lista con más sesiones de big data destacadas en el blog de big data

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AWS proporciona muchos de los componentes necesarios para ayudar a las organizaciones a implementar un lago de datos. En esta sesión presentamos conceptos clave sobre el lago de datos y aspectos relacionados con su implementación. Tratamos los factores de éxito fundamentales, las dificultades que se han de evitar y los aspectos operativos, como la seguridad, la gobernanza, la búsqueda, la indexación y la gestión de metadatos. Además, proporcionamos información acerca de cómo AWS hace posible una arquitectura de lago de datos.

Véalo aquí »

 

Como Amazon Redshift se lanzó el año pasado, ya lo han adoptado una amplia variedad de empresas dedicadas al almacenamiento de datos. En esta sesión, obtenga información acerca de cómo clientes como NASDAQ, HauteLook y Roundarch Isobar están aprovechando Amazon Redshift para tres casos de uso únicos: empresa, big data y SaaS. Obtenga información acerca de las implementaciones y cómo se agilizan, abaratan y facilitan los análisis de datos con Amazon Redshift.

Véalo aquí »

 

Amazon Kinesis es un servicio totalmente administrado en la nube que facilita el procesamiento de datos en tiempo real de transmisiones de datos distribuidos de gran tamaño. Los clientes que utilizan Amazon Kinesis pueden capturar y procesar de forma continua datos en tiempo real, como visitas a sitios web, transacciones financieras, publicaciones en redes sociales, logs de TI, eventos de seguimiento de ubicaciones, etc. Vea esta sesión para conocer las prácticas recomendadas para crear una arquitectura de datos en streaming en tiempo real con Amazon Kinesis, así como obtener respuesta a preguntas técnicas frecuentes de quienes empiezan a procesar eventos en streaming.

Véalo aquí »