Amazon RedShift를 사용하여 클라우드 기반 웨어하우징 솔루션을 설계하는 방법을 배워봅니다. 데이터 웨어하우스용으로 데이터를 수집, 보관 및 준비하는 법에 대한 심층적인 지식을 얻고 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.

AWS 기반 데이터 웨어하우징 과정에서는 AWS의 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift를 사용하여 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션을 설계하기 위한 개념, 전략 및 모범 사례를 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, Amazon S3와 같은 다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스용 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 방법을 보여줍니다. 또한, 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법도 보여줍니다.  

수준

중급

전달 방식

강의식, 라이브 또는 가상

기간

3일

이 과정에서는 다음 내용을 교육합니다.

  • 데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 설명합니다.
  • Amazon Redshift와 다른 빅 데이터 시스템 간의 관계를 평가합니다.
  • 데이터 웨어하우징 워크로드에 대한 사용 사례를 평가하고, 데이터 웨어하우징 솔루션의 일부로 구현한 AWS 데이터 및 분석 서비스를 설명하는 사례 연구를 검토합니다.
  • 데이터 요건에 맞는 적절한 Amazon Redshift 노드 유형 및 크기를 선택합니다.
  • 암호화, IAM 권한, 데이터베이스 권한 등과 같이 Amazon Redshift와 관련된 보안 기능을 설명합니다.
  • Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소와 기능을 사용하여 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 구현합니다.
  • Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, Amazon S3 등과 같은 다른 AWS 데이터 및 분석 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우징 솔루션을 지원합니다.
  • 데이터 웨어하우징 설계에 사용되는 접근 방식과 방법론을 평가합니다.
  • 데이터 소스를 파악하고 데이터 웨어하우스 설계에 영향을 주는 요구 사항을 평가합니다.
  • 압축, 데이터 배포 및 정렬 방법을 효과적으로 사용하도록 데이터 웨어하우스를 설계합니다.
  • 데이터를 로드 및 언로드하고 데이터 유지 관리 작업을 수행합니다.
  • 쿼리를 작성하고 쿼리 계획을 평가하여 쿼리 성능을 최적화합니다.
  • 리소스(메모리 등)를 쿼리 대기열에 할당하도록 데이터베이스를 구성하고, 처리 성능 개선을 위해 특정 유형의 쿼리를 구성된 쿼리 대기열로 라우팅하도록 조건을 정의합니다.
  • Amazon Redshift 데이터베이스 감사 로깅, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, Amazon Simple Notification Service(SNS) 등의 기능과 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스의 활동을 감사 및 모니터링하고 이벤트 알림을 수신합니다.
  • Amazon Redshift 클러스터의 크기 조정, 스냅샷을 사용하여 클러스터 백업 및 복원 등 운영 작업에 대비합니다.
  • 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 사용하여 데이터 분석과 데이터의 시각화 작업을 수행합니다.

본 교육 과정의 대상은 다음과 같습니다.

  • 데이터베이스 아키텍트
  • 데이터베이스 관리자
  • 데이터베이스 개발자
  • 데이터 분석가 및 과학자

이 과정을 수강하려면 다음 사전 조건을 갖추는 것이 좋습니다.

본 과정은 다음 방법을 통해 전달됩니다.

  • 강의식 교육(ILT)
  • 실습

이 과정에서는 다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.

1일

  • 과정 소개
  • 데이터 웨어하우징 소개
  • Amazon Redshift 입문
  • Amazon Redshift 구성 요소 및 리소스 이해
  • Amazon Redshift 클러스터 시작

2일

  • 데이터 웨어하우징 접근 방식 검토
  • 데이터 소스 및 요구 사항 파악
  • 데이터 웨어하우스 설계
  • 데이터 웨어하우스로 데이터 로드

3일

  • 쿼리 작성 및 성능 튜닝
  • 데이터 웨어하우스 유지 관리
  • 데이터 분석 및 시각화
  • 과정 요약
Data Warehousing Thumbnail

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