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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Carlos Andrés Zambrano Barrera

Carlos Andrés Zambrano Barrera

Demo - Creando nuestro primer clúster de ElasticSearch

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Recursos

Aportes 4

Preguntas 1

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Elementos claves de ElasticSearch

  • El dimensionamiento del Cluster es esencial y fundamental (Cantidad de Shards, almacenamiento y la cantidad de índices)
  • Completamente integrado con LogStage y Kibana para temas de visualización
  • Siempre en ambientes productivos se debe habilitar el Cifrado de la data (De nodo a nodo y en reposo)
  • Una medida extra de seguridad. Hacer uso de Amazo Cognito para que los usuarios que van a trabajar en el cluster les aparezca el usuario y password.

A lo largo del curso, siempre he escuchado a Carlos hablar de tipos de Instancias U, R, M… ETC. Indague en detalle sobre las características de las máquinas y dejo un enlace que puede ser de utilidad para conocer el detalle de recursos por cada tipo de instancia que se maneja en S2. https://aws.amazon.com/es/ec2/instance-types/

instances tipo i3 son predeterminadas
tipo m4 no dejan hacer facil el cifrado de KMS y
r4 ok

interesante