- 1

Conceptos Fundamentales de AWS y la Nube
02:26 - 2

Registro y uso de la consola de AWS para servicios en la nube
02:22 - 3
Seguridad en AWS: Prácticas Esenciales y Gestión de Accesos
03:20 - 4
Modelo de Responsabilidad Compartida en AWS: Seguridad y Cumplimiento
03:13 - 5

Creación y gestión de usuarios en AWS IAM
10:41 - 6

Regiones y Zonas de Disponibilidad en AWS
10:37 - 7

Infraestructura Global de AWS: Local Zones, Outposts y Edge Locations
11:08 - 8

Gestión de DNS y dominios con AWS Route 53
07:42 Quiz: Fundamentos de la Infraestructura Global de AWS
Amazon QuickSight: Creación de Dashboards Inteligentes en AWS
Clase 65 de 80 • Curso AWS Cloud Practitioner Certification
Contenido del curso
- 9

Componentes y configuración de una VPC en AWS
12:02 - 10

Seguridad en VPC: Grupos de Seguridad y Network ACLs
05:55 - 11

Creación de una VPC en AWS: Paso a Paso Práctico
12:12 - 12

Creación de VPC en AWS: Internet Gateway y NAT Gateway
12:50 - 13

Opciones de Conectividad en AWS: VPN y DirectConnect
07:24 - 14

Servicios Perimetrales en AWS: CloudFront y Global Accelerator
05:25 Quiz:Redes en AWS
- 15

Fundamentos de Amazon EC2: Servidores Virtuales en la Nube
08:33 - 16

Creación de un Servidor Web en AWS Paso a Paso
14:09 - 17

Conexión a Servidor AWS EC2 usando SSH en Mac y Linux
10:45 - 18

Conexión a Servidor con PuTTY en Windows
07:25 - 19

Instalación de un Servidor Web Apache en AWS EC2
08:09 - 20

Tipos de Instancias EC2 y Casos de Uso en AWS
11:42 - 21

Comparación de precios y tipos de instancias EC2 en AWS
10:59 - 22

Servicios de Contenedores en AWS: Docker, ECS, EKS y Fargate
10:40 - 23

Conceptos Básicos de Serverless y AWS Lambda
11:15 Quiz: Servicios de cómputo en AWS
- 24

Balanceo de Carga en AWS: Tipos y Usos Prácticos
08:52 - 25

Autoescalamiento en AWS: Gestión Dinámica de Recursos en la Nube
06:47 - 26

Implementación de Aplicación Web en AWS con Alta Disponibilidad
10:32 - 27

Conexión y Configuración de Servidores en AWS EC2
14:41 - 28

Configuración de Balanceador de Carga en AWS EC2
16:00 - 29

Eliminación de Recursos en AWS: EC2, VPC y NAT Gateway
06:44
- 30

Opciones de Almacenamiento en la Nube con AWS
02:42 - 31

Tipos de almacenamiento en AWS: bloques, archivos y objetos
07:50 - 32

Almacenamiento y Seguridad en Amazon S3: Uso y Configuración
14:02 - 33

Clases de Almacenamiento en Amazon S3: Usos y Características
16:46 - 34

Migración de Datos a AWS con Snow Family y Amazon S3
05:47 - 35

Creación y Configuración de Buckets en Amazon S3
08:04 - 36

Gestión de Buckets y Versionamiento en Amazon S3
15:01 - 37

Almacenamiento y gestión de volúmenes EBS en AWS
05:00 - 38

Tipos de volúmenes EBS y sus casos de uso en AWS
08:35 - 39

Almacenamiento de Archivos en AWS: EFS y FSx
05:31 - 40

Almacenamiento Híbrido con AWS Storage Gateway
06:02 Quiz: Almacenamiento en AWS
- 41

Creación y Gestión de Bases de Datos Relacionales en AWS
05:37 - 42

Bases de Datos en AWS: Relacionales vs No Relacionales
08:29 - 43

Creación de una Base de Datos MySQL en AWS Paso a Paso
11:13 - 44

Conexión y gestión de bases de datos MySQL en AWS con DBeaver
06:19 - 45

Introducción a DynamoDB: Características y Ventajas en AWS
09:57 - 46

Creación y Configuración de Tablas en DynamoDB
12:44 Quiz: Bases de datos en AWS
- 47

Seguridad en AWS: Protección de Recursos y Aplicaciones en la Nube
05:24 - 48
Gestión de Roles, Grupos y Políticas en AWS IAM
05:43 - 49

Protección contra ataques DDoS con AWS Shield y WAF
06:20 - 50

Administración de Llaves de Seguridad en AWS KMS y CloudHSM
05:46 - 51

Creación y uso de llaves KMS en AWS paso a paso
11:33 - 52

Gestión de Secretos en AWS con Amazon Secrets Manager
04:15 - 53

Seguridad en AWS: Artifact, GuardDuty, Inspector y Config
06:25 - 54
Monitoreo y Auditoría de Recursos AWS: CloudTrail y AWS Config
03:18 - 55

Servicios de Seguridad en AWS: Amazon Macie, Security Hub y más
05:41 Quiz: Seguridad en AWS
- 56

Modelos de Precios y Costos en AWS: Comprensión y Estrategias
04:59 - 57

Análisis de Costos en AWS con Cost Explorer
04:50 - 58

Gestión de Presupuestos con AWS Budgets
03:10 - 59
Costos de Infraestructura: On-Premises vs Nube y Herramientas AWS
03:05 - 60

Creación de alertas de presupuesto en AWS
04:55 - 61

Ahorro en AWS: Estrategias con Saving Plans para EC2 y Computación
05:29 - 62

Planes de Soporte AWS: Diferencias y Selección Adecuada
06:48 - 63

Frameworks AWS: Well-Architected y Cloud Adoption
05:43 Quiz: Costos en AWS
- 64

Gestión Multicuenta en AWS con Control Tower y Organizations
06:20 - 65

Amazon QuickSight: Creación de Dashboards Inteligentes en AWS
12:45 - 66

Servicios de Machine Learning en AWS: Amazon Comprehend y más
10:09 - 67

Principales Servicios de Desarrollo en AWS
07:07 - 68
Servicios Avanzados de AWS para Aplicaciones Modernas y Seguras
04:25 Quiz: Servicios Complementarios
- 73

Certificaciones AWS: Niveles y Especializaciones
04:41 - 74

Detalles del Examen AWS Cloud Practitioner
03:34 - 75

Dominios del Examen AWS Cloud Practitioner: Enfoque y Estrategias
04:28 - 76

Agendar Examen AWS Cloud Practitioner: Guía Paso a Paso
07:06 - 77

Compra y Distribución de Vouchers AWS con XVoucher
06:19 - 78

Tipos de Preguntas en el Examen AWS Cloud Practitioner
04:45 - 79

Consejos para Aprobar el Examen AWS Cloud Practitioner
08:25 - 80

Rutas de carrera tras certificarte como AWS Cloud Practitioner
03:22
¿Qué servicio de AWS permite crear dashboards inteligentes?
AWS ofrece una variedad de servicios que permiten gestionar y visualizar datos de manera eficiente. Entre estos servicios, uno destaca por su capacidad para crear dashboards inteligentes, conectarse a múltiples recursos, generar gráficas interactivas y compartirlas con otros interesados. Este servicio es Amazon QuickSight. A continuación, exploramos las opciones disponibles en AWS para manejar y analizar datos, comparando sus usos y ventajas.
¿Cómo funciona Amazon Athena?
Amazon Athena es altamente apreciado en el ámbito del análisis de datos gracias a su flexibilidad y su naturaleza serverless, lo que significa que no necesita que los usuarios gestionen servidores. Este servicio actúa como un motor de consultas que permite a los usuarios realizar búsquedas sobre diversas fuentes de datos, como los archivos JSON, CSV y Parquet almacenados en Amazon S3. Además, con las "Queries Federadas", Athena puede ejecutar consultas en bases de datos RDS, MongoDB, y más, cobrando por la cantidad de datos procesados y el tiempo de consulta. Athena se basa en Presto SQL, lo que permite consultas sobre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
¿Qué ofrece EMR para proyectos de Big Data?
Amazon EMR, o Elastic MapReduce, ofrece una plataforma escalable para ejecutar proyectos de Big Data usando herramientas de Apache como Hadoop y Spark. Es ideal para procesar grandes volúmenes de datos gracias a su estructura de clúster, que incluye instancias maestras, instancias Core para distribuir la información, e instancias Task para el procesamiento de datos. EMR es especialmente útil para crear ETL y escalar proyectos de manera significativa.
¿Cómo AWS Glue simplifica el procesamiento de datos?
AWS Glue se destaca en el procesamiento de datos por ser una solución ETL (Extract, Transform, Load) serverless. Su interfaz gráfica intuitiva permite crear flujos de trabajo visuales para la extracción y transformación de datos, integrándose con múltiples fuentes. Glue cuenta con un crawler que analiza y organiza los datos en S3, alimentando un catálogo y proporcionando un procesamiento interactivo y simplificado de datos.
¿Qué hace especial a Amazon MSK para trabajo en tiempo real?
Amazon MSK es totalmente compatible con Apache Kafka, facilitando la migración de cargas de trabajo de Kafka on-premises a la nube. Este servicio mejora la disponibilidad y configuración de clústeres para el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, ofreciendo opciones serverless y basadas en servidores para adaptarse a diferentes necesidades de gestión y flexibilidad.
¿Cómo facilita Kinesis el manejo de datos en tiempo real?
Amazon Kinesis permite el procesamiento near real-time de datos a gran escala, siendo ideal para aplicaciones de IoT y datos de sensores. Kinesis Firehose, Kinesis Video Streams, y Managed Apache Flink son componentes clave que entregan datos, procesan video y analizan datos en tiempo real, respectivamente. Este servicio es completamente serverless y capaz de escalar para manejar millones de fuentes de datos por minuto.
¿Cuáles son los usos y retos de Amazon OpenSearch?
Amazon OpenSearch ofrece análisis interactivo de datos a través de índices. Este servicio es poderoso para monitorear aplicaciones y proporcionar búsquedas rápidas gracias a su motor basado en índices. Sin embargo, su implementación requiere cuidado para evitar problemas de rendimiento debidos al desbalance de clústeres. OpenSearch se usa comúnmente detrás de buscadores en sitios web por su capacidad de manejar consultas de búsqueda eficientemente.
¿Por qué Amazon Redshift es ideal para grandes volúmenes de datos?
Amazon Redshift es la opción idónea cuando se necesita un Data Warehouse que maneje y consulte grandes cantidades de datos, incluso en petabytes. Este servicio proporciona un clúster para realizar consultas complejas, extrayendo y combinando datos de múltiples tablas de manera eficiente. Existe en versiones serverless y basadas en servidores, permitiendo ajustarse según las necesidades de control y escalabilidad del usuario.
Con este panorama de servicios de AWS para el análisis y procesamiento de datos, Amazon QuickSight se reafirma como la mejor opción para aquellos que necesitan visualizar información mediante dashboards inteligentes. Esto lo convierte en una herramienta esencial para el Business Intelligence dentro del ecosistema de AWS. ¡Continúa explorando y aprendiendo sobre los servicios AWS para sacar el máximo provecho a tus datos!