Bienvenida e introducción al curso

1

Iniciando con Big Data

2

Cloud Computing en proyectos de BigData

3

Introducción al manejo de datos en Cloud

4

Datos en Cloud

5

¿Qué nube debería utilizar en mi proyecto de Big Data?

Arquitecturas

6

Arquitecturas Lambda

7

Arquitectura Kappa

8

Arquitectura Batch

Extracción de información

9

Llevar tu información al cloud

10

Demo - Creando nuestro IDE en la nube con Python - Boto3

11

¿Cómo usar Boto3?

12

API Gateway

13

Storage Gateway

14

Kinesis Data Streams

15

Configuración de Kinesis Data Streams

16

Demo - Despegando Kinesis con Cloudformation

17

Kinesis Firehose

18

Demo - Configuración de Kinesis Firehose

19

Reto - Configurando Kinesis Firehose

20

AWS - MSK

21

Demo - Despliegue de un clúster con MSK

Transformación de Información

22

AWS - Glue

23

Demo - Instalando Apache Zeppelin

24

Creación del Developer Endpoint

25

Demo - Conectando nuestro developer Endpoint a nuestro Zeppelin Edpoint

26

Demo - Creando nuestro primer ETL - Crawling

27

Demo - Creando nuestro primer ETL - Ejecución

28

Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

29

AWS - EMR

30

Demo - Desplegando nuestro primer clúster con EMR

31

Demo - Conectándonos a Apache Zeppelin en EMR

32

Demo- Despliegue automático de EMR con cloudformation

33

AWS - Lambda

34

Ejemplos AWS- Lambda

35

Demo - Creando una lambda para BigData

Carga de Información

36

AWS - Athena

37

Demo - Consultando data con Athena

38

AWS - RedShift

39

Demo - Creando nuestro primer clúster de RedShift

40

AWS - Lake Formation

Consumo de información

41

AWS - ElasticSearch

42

Demo - Creando nuestro primer clúster de ElasticSearch

43

AWS - Kibana

44

AWS - QuickSight

45

Demo - Visualizando nuestra data con QuickSight

Seguridad, Orquestación y Automatización

46

Seguridad en los Datos

47

AWS Macie

48

Demo - Configurando AWS Macie

49

Apache Airflow

50

Demo - Creando nuestro primer clúster en Cloud Composer

51

Arquitectura de referencia

Clase pública

52

¿Qué es Big Data?

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Curso de Big Data en AWS

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Carlos Andrés Zambrano Barrera

Carlos Andrés Zambrano Barrera

Configuración de Kinesis Data Streams

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Les dejo un ejemplo de como usar kinesis con boto3
https://www.youtube.com/watch?v=KCuu_jcyZF8

Recuerden que Kinesis no forma parte de la capa gratuita de AWS. 👀

I’m not doing the Demos, because it scares me to have to pay a huge amount of USD dollars, for keep running some services or instances, because sometimes we forget to shut down some services, and also we don’t know that some services keep running.

En la actualidad (septiembre 2023) el servicio permite escoger entre bajo demanda o aprovisionado: El primero solo te cobran lo que consumes sin realizar ninguna estimación y el segundo es lo explicado en esta clase.

procesamiento de video en tiempo real, wuaww… , que se puede lograr con ello?

Cual es la diferencia entre API Gateway y Kinesis Data Streams?. Es posible usar Kinesis Data Streams sin necesidad de usar API Gateway?. API Gateway actúa como un Data Transfer Engine?, pero Kinesis Datastream parece ser un Data Transfer Engine también y a la vez un primer nivel de procesamiento, Es correcto este entendimiento?. Es este nivel de procesamiento un ETL en Kinesis Data Stream?

Con streaming de video en tiempo real puedo crear mi propia sala de videoconferencia con gran capacidad de invitados.

Interesante

You can use Amazon Kinesis Data Streams to collect and process large streams of data records in real time. You can create data-processing applications, known as Kinesis Data Streams applications. A typical Kinesis Data Streams application reads data from a data stream as data records. These applications can use the Kinesis Client Library, and they can run on Amazon EC2 instances. You can send the processed records to dashboards, use them to generate alerts, dynamically change pricing and advertising strategies, or send data to a variety of other AWS services. For information about Kinesis Data Streams features and pricing,