Курс "20767 Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016 (20767 Implementing a SQL Data Warehouse)"

Код: 20767
Специализация: Microsoft SQL Server 2016

Продолжительность - 5 дней

Расписание:
20 мая 2024 года (Москва)
26 августа 2024 года (Москва)
16 декабря 2024 года (Москва)

На курсе «20767 Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016» слушатели узнают, как создать хранилище данных в Microsoft SQL Server 2016, как использовать ETL со службами интеграции SQL Server, как проверить и очистить данные с SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Аудитория:

Курс ориентирован на администраторов и разработчиков хранилищ данных и аналитических решений.

Прослушав данный курс, Вы научитесь:

• Проектировать и реализовывать хранилища данных;
• Разрабатывать и обслуживать ETL-процедур;
• Выполнять типовые задачи по обслуживанию хранилищ данных;
• Решать проблемы, возникающие при эксплуатации хранилищ данных.

Необходимый уровень подготовки:

Знания в объеме курсов 20761 Создание SQL - запросов в Microsoft SQL Server 2016 и 20762 Разработка баз данных на платформе Microsoft SQL Server 2016

Программа курса

Модуль 1. Введение в хранилища данных

• Описание концепции и архитектуры хранилища данных
• Требования и функциональность
• Лабораторная работа: Изучение решения для хранилища данных

Модуль 2. Планирование инфраструктуры хранилищ данных

• Рекомендации по созданию инфраструктуры хранилищ данных
• Выбор оборудования
• Лабораторная работа: Планирование инфраструктуры хранилищ данных

Модуль 3. Проектирование и реализация хранилищ данных

• Задачи
• Таблицы
• Проектирование физической инфраструктуры хранилища данных
• Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных

Модуль 4. Колоночные индексы

• Введение в колоночные индексы
• Создание индексов
• Работа с колоночными индексами
• Лабораторная работа: Использование колоночных индексов

Модуль 5. Реализация хранилища данных в Azure

• Преимущество хранилища данных в Azure
• Построение хранилища
• Миграция данных в хранилище Azure
• Лабораторная работа: Реализация хранилища данных в Azure

Модуль 6. Создание ETL решения

• Введение в ETL с SSIS
• Изучение источников данных
• Перемещение данных
• Лабораторная работа: Реализация потока данных в пакете служб SSIS

Модуль 7. Реализация потока управления в пакете SSIS

• Введение в поток управления
• Создание динамических пакетов
• Использование контейнеров
• Лабораторная работа 1: Реализация потока управления в пакете SSIS
• Лабораторная работа 2: Использование транзакций и контрольных точек

Модуль 8. Отладка и устранение неполадок служб SSIS

• Отладка пакетов служб SSIS
• Ведение журнала событий пакетов служб SSIS
• Обработка ошибок в пакете служб SSIS
• Лабораторная работа: Отладка и устранение неполадок пакетов служб SSIS

Модуль 9. Пополнение хранилища

• Основы инкрементальной загрузки данных
• Извлечение измененных данных
• Использование временных таблиц
• Лабораторная работа 1: Извлечение измененных данных
• Лабораторная работа 2: Загрузка данных в хранилище данных

Модуль 10. Управление качеством данных

• Введение в качество данных
• Очистка данных
• Лабораторная работа 1: Очистка данных
• Лабораторная работа 2: Исключение дублирования данных

Модуль 11. Использование MasterDataServices

• Основные понятия Master Data Services
• Создание модели Master Data Services
• Управление основными данными
• Создание основных данных
• Лабораторная работа: Реализация Master Data Services

Модуль 12. Расширение SSIS

• Использование пользовательских компонентов в SSIS
• Использование сценариев в SSIS
• Лабораторная работа: Использование скриптов и пользовательских компонентов

Модуль 13. Развертывание и настройка пакетов служб SSIS

• Обзор развертывания
• Развертывание проектов служб SSIS
• Планирование выполнения пакетов служб SSIS
• Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов служб SSIS

Модуль 14. Использование данных в хранилище

• Введение в бизнес аналитику (BI)
• Корпоративная бизнес-аналитика
• Персональная бизнес-аналитика
• Технологии "больших данных"
• Лабораторная работа: Использование средств бизнес аналитики

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения

Microsoft SQL Server 2016 — мощная и безопасная система управления базами данных, готовая к работе в самых важных и бизнес-приложениях, высокого уровня, позволяющая сокращать финансовые затраты на сервис систем и производство новых приложений.

SQL Server 2016 обеспечивает рекордную производительность благодаря новым технологиям работы с памятью, что поможет заказчикам ускорить свой бизнес и реализовать новые сценарии работы.

Кроме того, SQL Server 2016 позволяет использовать новые гибридные облачные решения. Это позволит воспользоваться новыми преимуществами облачных вычислений. Например в таких сценариях как резервное копирование в облако и аварийное восстановление локально установленного SQL Server.

SQL Server 2016 предлагает лучшие возможности в отрасли бизнес-аналитики благодаря интеграции с такими привычными инструментами, как Excel и Power BI для Office 365.

Основные нововведения включают:

• Поддержка in-memory OLTP (Hekaton). SQL Server 2016 обладает возможностью размещения таблиц и хранимых процедур в оперативной памяти, что позволит добиться существенного выигрыша в производительности транзакционных приложений.
• Обновляемые колоночные индексы. Колоночные индексы используются, в основном, в аналитических приложениях. Они позволяют значительно ускорить выполнение запросов по схемам данных, характерных для OLAP (звезда, снежинка). В версии 2016 это ограничение снято, и колоночные индексы получат возможность обновляться при внесении изменений в данные, как традиционные индексы.
• Новый тип управляемого ресурса в Resource Governor. Регулятор ресурсов используется для разделения вычислительных мощностей компьютера между различными приложениями, обращающимися к SQL Server, что дает возможность приоритезировать нагрузку, а также гарантирует, что приложение не выйдет за пределы назначенных ему ресурсов, забирая на себя все, что выделено серверу баз данных. Это позволяет обеспечить предсказуемую работоспособность. В предыдущих версиях к ресурсам относились память и процессорное время, ввод-вывод.
• Улучшенная отказоустойчивость. Группа высокой доступности AlwaysOn теперь включает 8 вторичных реплик (против 4-х в предыдущей версии).
• Интеграция с Облаком. Возможность размещать в Windows Azure файлы БД большого размера для on-premise SQL Server, а также выполнять в Windows Azure резервное копирование, в том числе с новыми возможностями шифрования.