SQL 20777 – Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions

  • Data de Início
  • Turnos
    Noturno
  • Duração
    2,5 dias | 5 noites
  • Tipo
    Presencial | LIVE

Sobre este curso

Este curso de três dias, ministrado por instrutor, destina-se a profissionais de banco de dados que desejam implementar uma solução Cosmos DB.

Perfil do público

O público-alvo principal deste curso são desenvolvedores e arquitetos de banco de dados (profissionais de TI, desenvolvedores e profissionais da informação) que planejam implementar soluções de big data no Azure usando o Cosmos DB.

 

Na conclusão do curso

Após concluir este curso, os alunos serão capazes de:

  • Descreva o objetivo e a arquitetura do Azure Cosmos DB.
  • Descreva como criar documentos e coleções para atender aos requisitos de negócios e como usar a API SQL para criar aplicativos que usam esses documentos.
  • Descreva como criar funções definidas pelo usuário, procedimentos armazenados e gatilhos.
  • Descreva como ajustar um banco de dados e como monitorar o desempenho.
  • Descreva como criar modelos de banco de dados Graph eficientes usando o Cosmos DB.
  • Descreva como usar a Pesquisa do Azure, o HDInsight, os Databricks do Azure e o Power BI com o Cosmos DB para consultar e analisar grandes dados.
  • Descreva como usar o Cosmos DB como fonte e coletor para fluxo de dados.

 

 

Conteúdo Programático:

 

Módulo 1: Introdução ao Azure Cosmos DB

Descreva o objetivo e a arquitetura do Cosmos DB.

Lições

  • Revisão das estruturas de banco de dados NoSQL
  • Migrando Dados e Aplicativos para o Cosmos DB
  • Gerenciando dados no Cosmos DB

Laboratório: Criando e usando um banco de dados da API SQL no Cosmos DB

  • Criando e configurando um banco de dados Cosmos DB
  • Migrando Dados de um Banco de Dados Mongo DB para o Cosmos DB
  • Usando a API SQL para acessar dados
  • Protegendo dados em um banco de dados Cosmos DB

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Crie e configure um Cosmos DB.
  • Migrar dados de um banco de dados Mongo DB para um banco de dados Cosmos DB.
  • Descreva o acesso a dados usando a API SQL.
  • Descreva como proteger dados em um banco de dados Cosmos.

 

 

Módulo 2: Projetando e implementando aplicativos de banco de dados da API SQL

Este módulo descreve como projetar documentos e coleções para atender aos requisitos de negócios e como usar a API SQL para criar aplicativos que usam esses documentos.

Lições

  • Modelos de documento no Cosmos DB
  • Consultando dados em um banco de dados da API SQL
  • Consultando e mantendo dados programaticamente

Laboratório: projetando e implementando aplicativos de banco de dados API API

  • Projetar a estrutura de documentos e a estratégia de particionamento para o catálogo de produtos do sistema de varejo
  • Importando dados do catálogo de produtos
  • Consultando informações do catálogo de produtos
  • Atualização de níveis de estoque no catálogo de produtos

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Projete estruturas de documentos NoSQL que suportem requisitos de negócios e permitam operações eficientes.
  • Descreva como executar consultas SQL em um banco de dados da API SQL.
  • Explique como inserir, modificar, excluir e consultar dados em um banco de dados da API SQL programaticamente.

 

 

Módulo 3: Implementando operações do lado do servidor

Descreva como criar funções definidas pelo usuário, procedimentos armazenados e gatilhos.

Lições

  • Programação do lado do servidor com o Cosmos DB
  • Criando e usando procedimentos armazenados
  • Usando gatilhos para manter a integridade dos dados

Laboratório: Gravando funções definidas pelo usuário, procedimentos armazenados e gatilhos

  • Projetar e implementar a estrutura de documentos e coleções
  • Implemente a funcionalidade do carrinho de compras no sistema de varejo online.
  • Estenda o sistema de varejo on-line para criar pedidos a partir dos itens em um carrinho de compras.
  • Amplie ainda mais o sistema de varejo on-line para permitir que os clientes visualizem pedidos e pedidos em atraso.

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Descreva como o Cosmos DB permite implementar operações no servidor escrevendo código JavaScript.
  • Descreva como usar a API de consulta JavaScript para implementar operações transacionais com procedimentos armazenados.
  • Descreva como o uso cria gatilhos que você pode usar para manter a integridade ao inserir, atualizar e excluir documentos.

 

 

Módulo 4: Otimizando e monitorando o desempenho

Descreva como otimizar um banco de dados e como monitorar o desempenho.

Lições

  • Otimizando o desempenho do banco de dados
  • Monitorando o desempenho de um banco de dados

Laboratório: Ajustando um banco de dados e monitorando o desempenho

  • Reunindo estatísticas de execução
  • Examinando como os diferentes modelos de consistência podem afetar o rendimento e a latência
  • Investigue os efeitos dos gatilhos no desempenho
  • Monitorando o desempenho e ajustando a chave de partição

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Descreva como ajustar a configuração de um banco de dados e coleções para obter melhor desempenho.
  • Descreva como avaliar o desempenho de um banco de dados de documentos e identificar opções para melhorar a taxa de transferência.

 

 

Módulo 5: Projetando e implementando um banco de dados de gráficos

Este módulo descreve como criar modelos eficientes de banco de dados de gráficos usando o Cosmos DB.

Lições

  • Modelos de banco de dados de gráfico no Cosmos DB
  • Projetando modelos de banco de dados Graph para operação eficiente

Laboratório: projetando e implementando um banco de dados Graph

  • Implementando um mecanismo de recomendações para clientes
  • Gravando informações de compra do produto
  • Consultar um banco de dados Graph para obter análises

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Descreva os recursos que o Cosmos DB fornece para implementar bancos de dados de gráficos.
  • Projete estruturas gráficas NoSQL que suportem requisitos de negócios e permitam operações eficientes.

 

 

Módulo 6: Consultando e analisando Big Data com o Cosmos DB

Este módulo descreve como usar o Azure Search e o HDInsight com Cosmos DB para consultar e analisar big data.

Lições

  • Integrando o Cosmos DB à pesquisa do Azure para otimizar consultas
  • Analisando dados em um banco de dados Cosmos DB usando o Apache Spark
  • Visualizando Dados em um Banco de Dados Cosmos DB

Laboratório: Consultando e analisando Big Data com o Cosmos DB

  • Ampliando os recursos de pesquisa de produtos
  • Executando o processamento de final de mês
  • Visualizando Dados de Vendas
  • Explorando dados de vendas

No final deste módulo, os alunos serão capazes de:

  • Descreva como integrar o Cosmos DB à Pesquisa do Azure para executar um processamento eficiente de consultas em big data.
  • Descreva como analisar grandes dados mantidos no Cosmos DB usando o Apache Spark.
  • Descreva como visualizar dados no Cosmos DB usando blocos de anotações Jupyter, Power BI e Azure Databricks.

 

 

Módulo 7: Implementando o processamento de fluxo com o Cosmos DB

Este módulo descreve como usar o Cosmos DB como fonte e coletor para fluxo de dados.

Lições

  • Trabalhando com o feed de alterações do Cosmos DB
  • Integrando o Cosmos DB em soluções de streaming

Laboratório: Usando o Cosmos DB com processamento de fluxo

  • Tratamento de pedidos
  • Atualização de dados analíticos de estoque
  • Exibindo receita rotativa por um determinado período

Depois de concluir este módulo, os alunos serão capazes de:

  • Descreva o feed de alterações do Cosmos DB e como usá-lo para processar dados com eficiência.
  • Explique como incorporar o Cosmos DB em soluções de streaming como Apache Kafka, Apache Spark e Azure Stream Analytics.

 


Entre em Contato

Quer mais informações referente a esse treinamento? Preencha o formulário e aguarde o contato de um consultor.