Datenverwaltung mit Azure Cosmos DB

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Azure Cosmos DB effektiv zu installieren, zu konfigurieren und zu nutzen. Sie lernen, wie sie Datenmodelle erstellen, Abfragen optimieren und Daten weltweit verteilen können.

Inhalt

• Einführung in Azure Cosmos DB
  • Überblick und Funktionen: Erklärung, was Azure Cosmos DB ist, seine Hauptmerkmale und die Vorteile der Nutzung für globale, verteilte Datenbanken.
  • Anwendungsbereiche: Diskussion der typischen Anwendungsfälle von Cosmos DB, einschließlich IoT, Echtzeit-Analysen und global verteilte Anwendungen.
• Installation und Setup
  • Erstellung eines Cosmos DB-Kontos: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung eines Cosmos DB-Kontos auf der Azure-Plattform.
  • Erste Konfiguration: Grundlegende Einrichtung und Konfiguration von Cosmos DB, einschließlich der Auswahl von API-Modellen (SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table).
• Grundlegende Konzepte und Architektur
  • Datenmodelle und Partitionierung: Einführung in die Datenmodelle von Cosmos DB (Dokument, Graph, Schlüssel-Wert) und das Partitionierungskonzept zur Skalierung und Leistungsoptimierung.
  • Konsistenzmodelle: Erklärung der verschiedenen Konsistenzmodelle (stark, gebunden, Sitzung, konsistent prefix, eventual) und deren Auswirkungen auf die Anwendungsleistung.
• Grundlegende Datenoperationen
  • Erstellen und Abfragen von Daten: Einführung in das Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen (CRUD) von Dokumenten in Cosmos DB.
  • SQL-Abfragen: Ausführung grundlegender SQL-Abfragen zur Datenabfrage und -manipulation.
• Indexierung und Abfrageoptimierung
  • Indexierungsstrategien: Überblick über die Standard- und benutzerdefinierte Indexierung in Cosmos DB.
  • Abfrageoptimierung: Techniken zur Optimierung von Abfragen zur Verbesserung der Leistung und Kosteneffizienz.
• Erweiterte Datenoperationen
  • Transaktionen und Stored Procedures: Implementierung von ACID-Transaktionen und Nutzung von Stored Procedures, Triggers und User Defined Functions (UDFs).
  • Time-to-Live (TTL): Nutzung der TTL-Funktion zur automatischen Verwaltung und Entfernung veralteter Daten.
• Global verteilte Anwendungen
  • Multi-Region-Support: Einrichtung und Verwaltung von Multi-Region-Schreib- und Leseoperationen zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit und Latenz.
  • Datenreplikation und Failover: Konfiguration der Datenreplikation und Implementierung von Failover-Strategien zur Sicherstellung der Hochverfügbarkeit.
• Sicherheit und Benutzerverwaltung
  • Zugriffssteuerung: Implementierung von Role-Based Access Control (RBAC) und Verwaltung von Berechtigungen für Benutzer und Anwendungen.
  • Datenverschlüsselung: Nutzung von Verschlüsselungstechniken zur Sicherstellung der Datensicherheit sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung.
• Überwachung und Skalierung
  • Monitoring und Logging: Nutzung von Azure Monitor und anderen Tools zur Überwachung der Leistung und Aktivität von Cosmos DB.
  • Automatische Skalierung: Implementierung von automatischer Skalierung zur Anpassung der Datenbankressourcen an wechselnde Arbeitslasten.
• Fallstudie 1: Echtzeit-Analysen
  • Problemstellung: Bedarf an einer Plattform zur Echtzeit-Analyse von Streaming-Daten.
  • Lösung: Nutzung von Cosmos DB zur Speicherung und Analyse großer Mengen an Echtzeit-Daten.
  • Ergebnis: Verbesserte Datenanalysefähigkeiten und schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Einblicke.
• Fallstudie 2: Globale E-Commerce-Plattform
  • Problemstellung: Bedarf an einer global verteilten Datenbank zur Unterstützung einer E-Commerce-Plattform mit geringer Latenz.
  • Lösung: Implementierung von Cosmos DB zur Speicherung und Verwaltung von Produktinformationen und Bestelldaten über mehrere Regionen hinweg.
  • Ergebnis: Verbesserte Benutzererfahrung und erhöhte Verfügbarkeit durch die globale Verteilung der Daten.
• Fallstudie 3: IoT-Datenverwaltung
  • Problemstellung: Bedarf an einer skalierbaren Datenbank zur Verwaltung von IoT-Daten von Millionen von Geräten.
  • Lösung: Nutzung von Cosmos DB zur Speicherung und Analyse von IoT-Daten in Echtzeit.
  • Ergebnis: Effiziente Verwaltung und Analyse großer Datenmengen und verbesserte Betriebseffizienz der IoT-Plattform.