Dominio del contenuto 3: Progettazione di architetture ad alte prestazioni

Soluzioni di archiviazione ibride per soddisfare i requisiti aziendali

Servizi di archiviazione con casi d'uso appropriati (ad esempio, Amazon S3, Amazon EFS, Amazon EBS)

Tipi di archiviazione con caratteristiche associate (ad esempio, di oggetti, di file o a blocchi)

Identificazione dei servizi e delle configurazioni di archiviazione che soddisfano le esigenze di prestazioni

Identificazione dei servizi di archiviazione scalabili per soddisfare le esigenze future

Servizi di calcolo AWS con casi d'uso appropriati (ad esempio, Batch AWS, Amazon EMR o AWS Fargate)

Concetti relativi all'elaborazione distribuita supportati dall'infrastruttura globale e dai servizi edge AWS

Concetti relativi all'accodamento e alla messaggistica (ad esempio, la pubblicazione/sottoscrizione)

Funzionalità di scalabilità con casi d'uso appropriati (ad esempio, Amazon EC2 Auto Scaling o AWS Auto Scaling)

Tecnologie e modelli serverless (ad esempio, AWS Lambda, Fargate)

Orchestrazione dei container (ad esempio, Amazon ECS o Amazon EKS)

Disaccoppiamento dei carichi di lavoro per permettere il dimensionamento dei componenti in modo indipendente

Identificazione di metriche e condizioni per eseguire azioni di dimensionamento

Selezione delle opzioni e delle funzionalità di calcolo appropriate, ad esempio i tipi di istanza EC2, per soddisfare i requisiti aziendali

Selezione del tipo e delle dimensioni di risorsa appropriati, ad esempio la quantità di memoria Lambda, per soddisfare i requisiti aziendali

Infrastruttura globale AWS (ad esempio, le zone di disponibilità, le Regioni AWS)

Strategie e servizi di memorizzazione nella cache (ad esempio, Amazon ElastiCache)

Modelli di accesso ai dati (ad esempio, con elevate operazioni di lettura rispetto a quelli con elevate operazioni di scrittura)

Pianificazione della capacità del database (ad esempio, le unità di capacità, i tipi di istanza o la capacità di IOPS allocata)

Connessioni al database e proxy

Motori di database con casi d'uso appropriati (ad esempio, le migrazioni eterogenee o le migrazioni omogenee)

Replica del database (ad esempio, le repliche in lettura)

Tipi e servizi di database (ad esempio, serverless o relazionali rispetto a non relazionali o in memoria)

Configurazione di repliche in lettura per soddisfare i requisiti aziendali

Progettazione di architetture di database

Identificazione di un motore di database appropriato (ad esempio, MySQL rispetto a PostgreSQL)

Identificazione di un tipo di database appropriato (ad esempio, Amazon Aurora o Amazon DynamoDB)

Integrazione della memorizzazione nella cache per soddisfare i requisiti aziendali

Servizi di rete edge con casi d'uso appropriati (ad esempio, Amazon CloudFront o AWS Global Accelerator)

Come progettare un'architettura di rete (ad esempio, i livelli di sottorete, il routing o gli indirizzi IP)

Concetti relativi al bilanciamento del carico (ad esempio, Application Load Balancer)

Opzioni di connessione di rete (ad esempio, AWS VPN, Direct Connect, AWS PrivateLink)

Creazione di una topologia di rete per varie architetture (ad esempio, globale, ibrida o multi-livello)

Identificazione delle configurazioni di rete scalabili per soddisfare le esigenze future

Identificazione della posizione appropriata delle risorse per soddisfare i requisiti aziendali

Selezione della strategia di bilanciamento del carico appropriata

Servizi di visualizzazione e analisi dei dati con casi d'uso appropriati (ad esempio, Amazon Athena, AWS Lake Formation o Amazon QuickSight)

Modelli di acquisizione dati (ad esempio, la frequenza)

Servizi di trasferimento dei dati con casi d'uso appropriati (ad esempio, AWS DataSync o Gateway di archiviazione AWS)

Servizi di trasformazione dei dati con casi d'uso appropriati (ad esempio, AWS Glue)

Accesso sicuro ai punti di accesso di acquisizione dati

Dimensioni e velocità necessarie per soddisfare i requisiti aziendali

Servizi di gestione dei dati di streaming con casi d'uso appropriati (ad esempio, Amazon Kinesis)

Creazione e protezione di data lake

Progettazione di architetture di streaming dei dati

Progettazione di soluzioni di trasferimento dei dati

Implementazione di strategie di visualizzazione

Selezione delle opzioni di calcolo appropriate per l'elaborazione dei dati (ad esempio, Amazon EMR)

Selezione delle configurazioni appropriate per l'acquisizione dati

Trasformazione di dati tra formati (ad esempio, da CSV a Parquet)