DP-201T01 Designing an Azure Data Solution

DP-201T01
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Durata

2 giorni

Livello

Intermedio

Prodotti

Azure

Posizione lavorativa

Data engineer

Informazioni corso

In questo corso gli studenti utilizzeranno varie tecnologie Data Platform per sviluppare soluzioni che soddisfino requisiti aziendali e tecnici specifici. Tali tecnologie possono includere scenari con dati locali, basati su cloud e ibridi che comprendono dati relazionali, NoSQL o Data Warehouse. Agli studenti verrà spiegato anche come progettare architetture di elaborazione utilizzando varie tecnologie per i dati in streaming e batch. Scopriranno inoltre come progettare la sicurezza dei dati, approfondendo argomenti come l’accesso ai dati, i criteri e gli standard applicabili ai dati.

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Prerequisiti

Gli studenti di maggior successo iniziano questo corso con la conoscenza del cloud computing e dei concetti di base dei dati e con un’esperienza professionale con soluzioni dati.

In particolare completando:

  • AZ-900 – Azure Fundamentals
  • DP-900 – Microsoft Azure Data Fundamentals
  • DP-200 – Implementing an Azure Data Solution

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Struttura del Corso

Modulo 1: Considerazioni sull’architettura Data Platform

In questo modulo gli studenti impareranno a progettare e creare in Azure soluzioni sicure, scalabili e ad alte prestazioni facendo riferimento ai principi di base tipici di qualsiasi architettura efficiente. Impareranno anche come utilizzare i principi chiave di un’architettura, indipendentemente dalla tecnologia scelta, per progettare, creare e migliorare costantemente l’architettura al fine di soddisfare le esigenze aziendali.

Lezioni

  • Principi di base per la creazione di architetture
  • Progettare all’insegna della sicurezza
  • Prestazioni e scalabilità
  • Progettare la disponibilità e recuperabilità
  • Progettare l’efficienza e operatività
  • Case study

Laboratorio: Case study

  • Progettare all’insegna della sicurezza
  • Valutare le prestazioni e la scalabilità
  • Progettare la disponibilità e recuperabilità
  • Progettare l’efficienza e operatività

Al termine di questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Progettare all’insegna della sicurezza
  • Valutare le prestazioni e la scalabilità
  • Progettare la disponibilità e recuperabilità
  • Progettare l’efficienza e operatività

Modulo 2: Architetture di riferimento per l’elaborazione in batch in Azure

In questo modulo, gli studenti apprenderanno i modelli di progettazione e pianificazione di riferimento che possono essere utilizzati per gestire l’elaborazione in batch dei dati. Agli studenti verrà chiesto di gestire il trasferimento dei dati da sistemi locali a data warehouse nel cloud e di stabilire come automatizzarli. Verrà loro presentata anche un’architettura IA e chiesto loro come integrare la piattaforma dati con una soluzione IA.

Lezioni

  • Architetture Lambda dalla prospettiva della modalità batch
  • Progettare una soluzione BI Enterprise in Azure
  • Automatizzare soluzioni BI Enterprise in Azure
  • Progettare un bot per l’interfaccia di conversazione di livello aziendale in Azure

Laboratorio: Progettare interfacce di conversazione di livello aziendale in Azure

  • Progettare una soluzione BI Enterprise in Azure
  • Automatizzare una soluzione BI Enterprise in Azure
  • Automatizzare una soluzione BI Enterprise in Azure

Al termine di questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Illustrare i principi di base per la creazione di architetture
  • Descrivere le architetture Lambda dalla prospettiva di una modalità batch
  • Progettare una soluzione BI Enterprise in Azure
  • Automatizzare soluzioni BI Enterprise in Azure
  • Progettare un bot per l’interfaccia di conversazione di livello aziendale in Azure

Modulo 3: Architetture di riferimento per l’elaborazione in tempo reale in Azure

In questo modulo, gli studenti apprenderanno i modelli di progettazione e pianificazione di riferimento che possono essere utilizzati per gestire i dati in streaming. In particolare impareranno in che modo utilizzare Hub event e Analisi di flusso per inserire i dati in streaming in modo da poter analizzare dati in tempo reale. Verrà presentata loro anche un’architettura di data science che esegue lo streaming dei dati in Azure Databricks per consentire l’analisi di tendenze. Infine, scopriranno che per un’architettura IoT (Internet of Things) sono necessarie tecnologie Data Platform per archiviare i dati.

Lezioni

  • Illustrare le architetture Lambda per una prospettiva in tempo reale
  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Stream Analytics
  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Databricks
  • Creare un’architettura IoT di riferimento in Azure

Laboratorio: Architetture di riferimento per l’elaborazione in tempo reale di Azure

  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Stream Analytics
  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Databricks
  • Creare un’architettura IoT di riferimento in Azure

Al termine di questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Descrivere le architetture Lambda per una modalità in tempo reale
  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Stream Analytics
  • Progettare una pipeline di elaborazione del flusso con Azure Databricks
  • Creare un’architettura IoT di riferimento in Azure

Modulo 4: Considerazioni progettuali sulla sicurezza Data Platform

In questo modulo gli studenti apprenderanno come integrare la sicurezza in un progetto di un’architettura e individuare i punti decisionali principali di Azure che favoriscono la creazione di un ambiente sicuro a tutti i livelli dell’architettura.

Lezioni

  • Approccio alla sicurezza basato su misure di difesa avanzate
  • Gestione delle identità
  • Protezione dell’infrastruttura
  • Utilizzo della crittografia
  • Protezione a livello di rete
  • Difesa delle applicazioni

Laboratorio: Considerazioni progettuali sulla sicurezza Data Platform

  • Approccio alla sicurezza basato su misure di difesa avanzate
  • Protezione delle identità

Al termine di questo modulo, gli studenti sapranno illustrare i seguenti argomenti:

  • Approccio alla sicurezza basato su misure di difesa avanzate
  • Gestione delle identità
  • Protezione dell’infrastruttura
  • Utilizzo della crittografia
  • Protezione a livello di rete
  • Difesa delle applicazioni

Modulo 5: Progettare la resilienza e il ridimensionamento

In questo modulo gli studenti impareranno a utilizzare i servizi di ridimensionamento per gestire il carico di lavoro. Comprenderanno anche perché l’identificazione dei colli di bottiglia della rete e l’ottimizzazione delle prestazioni dell’archiviazione sono importanti per garantire agli utenti la migliore esperienza possibile. Apprenderanno inoltre come gestire i guasti a livello di infrastruttura e di servizi, eseguire un ripristino dei dati in caso di emergenza ed avviare un ripristino di emergenza integrando la disponibilità e la recuperabilità nell’architettura.

Lezioni

  • Regolare la capacità del carico di lavoro mediante il ridimensionamento
  • Ottimizzare le prestazioni della rete
  • Progettare l’ottimizzazione delle prestazioni a livello di archiviazione e database
  • Identificare i colli di bottiglia a livello di prestazioni
  • Progettare una soluzione ad alta disponibilità
  • Integrare il ripristino di emergenza nelle architetture
  • Progettare strategie per il backup e il ripristino

Laboratorio: Progettare la resilienza e il ridimensionamento

  • Regolare la capacità del carico di lavoro mediante il ridimensionamento
  • Progettare l’ottimizzazione delle prestazioni a livello di archiviazione e database
  • Progettare una soluzione ad alta disponibilità
  • Integrare il ripristino di emergenza nelle architetture

Al termine di questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Regolare la capacità del carico di lavoro mediante il ridimensionamento
  • Ottimizzare le prestazioni della rete
  • Progettare l’ottimizzazione delle prestazioni a livello di archiviazione e database
  • Identificare i colli di bottiglia a livello di prestazioni
  • Progettare una soluzione ad alta disponibilità
  • Integrare il ripristino di emergenza nelle architetture
  • Progettare strategie per il backup e il ripristino

Modulo 6: Progettare il miglioramento dell’efficienza e dell’operatività

In questo modulo gli studenti apprenderanno come progettare un’architettura di Azure efficiente dal punto di vista operativo e capace di ridurre i costi grazie alla riduzione delle spese. Comprenderanno come progettare architetture che eliminino gli sprechi e garantiscano la completa visibilità di ciò che viene utilizzato nell’ambiente Azure di un’azienda.

Lezioni

  • Massimizzare l’efficienza di un ambiente cloud
  • Utilizzare le funzioni di monitoraggio e analisi per ottenere informazioni di carattere operativo
  • Utilizzare l’automazione per ridurre gli sforzi e gli errori

Laboratorio: Progettare l’efficienza e operatività

  • Massimizzare l’efficienza di un ambiente cloud
  • Utilizzare le funzioni di monitoraggio e analisi per ottenere informazioni di carattere operativo
  • Utilizzare l’automazione per ridurre gli sforzi e gli errori

Al termine di questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Massimizzare l’efficienza di un ambiente cloud
  • Utilizzare le funzioni di monitoraggio e analisi per ottenere informazioni di carattere operativo
  • Utilizzare l’automazione per ridurre gli sforzi e gli errori

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