Amazon Web Services offre différentes possibilités d'en savoir plus sur la manière d'exécuter des charges de travail big data dans le cloud. Par exemple, vous trouverez des architectures de référence, des livres blancs, des guides, des ateliers d'autoformation, une formation assurée par un instructeur, des vidéos et bien plus encore, pour vous aider à apprendre à créer votre solution de big data sur AWS. Si vous êtes nouveau sur AWS, veuillez commencer par consulter notre page de démarrage.
Obtenez les conseils dont vous avez besoin en matière d'architecture pour vos applications de big data, tout en profitant pleinement de l'infrastructure du cloud AWS. Consultez le Centre d'architecture AWS et trouvez l'architecture de référence qui correspond à votre application. Visiter le Centre d'architecture.
Les guides de démarrage d'Amazon Web Services vous permettent de découvrir rapidement ce que vous devez savoir sur la mise en route de votre première application de big data sur AWS. Les instructions vous guident dans chacune des étapes nécessaires, tandis que les explications vous aident à comprendre ce que vous faites et pourquoi. Les images illustrant les guides vous aident à visualiser ce que vous verrez à l'écran par la suite, pour que vous puissiez apprendre en lisant, en observant et en agissant.
Avec les guides de démarrage AWS, vous :
- découvrirez comment prendre en main et exécuter facilement une application de big data sur AWS ;
- vous familiariserez avec l'application de votre choix ;
- lirez les explications de chaque étape au fur et à mesure ;
- comprendrez l'importance de chaque action.
Nous présentons ici une liste exhaustive des livres blancs techniques AWS, couvrant des rubriques comme l'architecture, la sécurité et le calcul des coûts. Ces livres blancs ont été rédigés par l'équipe AWS, des analystes indépendants ou la communauté AWS (clients ou partenaires).
Consultez les livres blancs suivants, en rapport avec le big data, pour découvrir comment AWS peut vous aider à relever vos défis dans ce domaine.
Amazon Web Services propose des ateliers d'autoformation que vous pouvez suivre à votre propre rythme afin de tester des produits, de développer vos compétences et d'accroître votre expérience pratique sur AWS. Conçu par des experts AWS de chaque domaine, ces ateliers de formation pratique vous donnent des instructions étape par étape pour vous aider à travailler en toute confiance avec les technologies AWS et à en apprendre davantage sur la création de votre projet de big data sur AWS.
Les ateliers d'autoformation sont ouverts à tous et permettent :
- d'acquérir une expérience pratique en ayant recours aux différentes technologies dans un environnement dédié sans qu'il soit nécessaire de créer un compte AWS ;
- de s'entraîner à utiliser AWS depuis sa propre machine ;
- de découvrir de nouveaux produits et solutions, et explorer leurs possibilités ;
- d'acquérir de nouvelles compétences pratiques grâce à un format consommable, flexible et agréable ;
- d'apprendre pendant son temps libre et à son rythme.
La formation sur les concepts de base de la technologie big data est idéale pour découvrir comment exécuter des applications de big data dans le cloud AWS. Il s'agit d'un cours de formation en ligne gratuit, qui s'adresse aux individus qui débutent avec les concepts de big data, notamment aux architectes de solutions, aux scientifiques des données et aux analystes des données.
Ce cours porte sur le développement de solutions big data à l'aide de l'écosystème Hadoop, notamment les frameworks de programmation MapReduce, HDFS, Pig et Hive.
En savoir plus sur la formation consacrée aux concepts de base de la technologie big data »
La formation big data sur AWS est conçue pour vous apprendre, via des exercices pratiques, à utiliser les solutions Amazon Web Services pour des charges de travail de big data. Vous découvrirez comment exécuter des tâches Amazon Elastic MapReduce afin de traiter des données grâce au vaste écosystème d'outils Hadoop tels que Pig et Hive. Vous apprendrez également à créer des environnements de big data dans le cloud en utilisant Amazon DynamoDB et Amazon Redshift, à tirer parti d'Amazon Kinesis et à appliquer au mieux les bonnes pratiques afin de concevoir des environnements de big data sécurisés, économiques et offrant d'excellentes performances d'analyse.
Suivez la formation en ligne gratuite de 3 heures sur les concepts de base du big data.
Découvrez comment créer une application de big data à l'aide d'Amazon Elastic MapReduce et d'autres services de big data d'AWS. Découvrez les bonnes pratiques et les modèles de conception architecturale pour le big data.
Il est facile de créer et d'exécuter une application sur AWS. Chaque mois, les employés d'AWS organisent des webinaires pour vous aider à en savoir plus sur AWS et découvrir comment tirer le meilleur parti du cloud. Ces webinaires sont également enregistrés en ligne pour vous permettre de partager un webinaire que vous avez apprécié avec d'autres personnes et de regarder d'anciens webinaires qui vous semblent intéressants.
Les webinaires AWS peuvent vous être utiles, car ils :
- vous donnent l'occasion de découvrir de nouveaux services et de nouvelles fonctionnalités et solutions d'AWS ;
- vous proposent un atelier questions/réponses pour vous aider à mieux comprendre AWS ;
- mettent à votre disposition des webinaires enregistrés que vous pouvez regarder à votre guise (visionnez les webinaires de démarrage phares sur le big data à gauche) ;
- vous expliquent et vous montrent comment utiliser les services AWS pour vous faire découvrir leur mode de fonctionnement et ce à quoi votre expérience ressemblera.
AWS re:Invent est le plus grand rassemblement de la communauté mondiale Amazon Web Services. La conférence vous permet d'approfondir vos connaissances sur les services AWS et d'apprendre des bonnes pratiques que vous ne trouverez nulle part ailleurs. Cette année, la conférence re:Invent était consacrée au big data et comprenait plus de 30 sessions portant sur le développement du big data sur Amazon Web Services. Regardez les sessions ci-dessous ou consultez la liste des sessions big data phares sur le blog consacré au big data
Création d'un lac de données sur AWS
AWS fournit nombre des ressources fondamentales nécessaires pour aider les organisations à mettre en œuvre un lac de données. Au cours de cette session, nous allons présenter les principaux concepts d'un lac de données, ainsi que les aspects liés à cette mise en œuvre. Nous discuterons des facteurs de réussite essentiels, des pièges à éviter et des aspects opérationnels tels que la sécurité, la gouvernance, la recherche, l'indexation et la gestion des métadonnées. Nous tâcherons également de mieux comprendre comment AWS rend possible une architecture du lac de données.
Une introduction technique à Amazon Elastic MapReduce
Depuis son lancement l'an dernier, le service Amazon Redshift a été adopté par un large éventail de sociétés à des fins d'entreposage de données. Au cours de cette session, vous découvrirez comment nos clients, NASDAQ, HauteLook et Roundarch Isobar, tirent parti d'Amazon Redshift pour trois cas d'utilisation uniques : entreprise, big data et SaaS. Vous en saurez plus sur leurs mises en œuvre et découvrirez comment ils ont profité d'analyses de données plus rapides, moins chères et plus simples avec Amazon Redshift.
Construire des applications de streaming en temps réel avec Amazon Kinesis
Amazon Kinesis est un service entièrement géré et basé sur le cloud, qui permet de traiter en temps réel d'importants flux de données distribués. Les clients qui utilisent Amazon Kinesis peuvent collecter en continu et traiter en temps réel des données telles que les parcours de navigation sur un site Web, les transactions financières, les flux de réseaux sociaux, les journaux informatiques et les événements de localisation. Regardez cette session pour découvrir les bonnes pratiques permettant de créer une architecture de données en streaming en temps réel avec Amazon Kinesis, et consultez les réponses aux questions techniques fréquemment posées par les débutants dans le domaine du traitement des événements en streaming.