Scopri quando e perché usare DynamoDB, S3, ElastiCache e OpenSearch. Esplora pattern di accesso ai dati, modelli di consistenza,
lifecycle management e strategie di caching per prendere decisioni informate sull'archiviazione per le tue applicazioni.

Introduzione ai data store in AWS

Abbina i data store ai casi d'uso

Esplora i servizi dati AWS nella Console

Confronta le caratteristiche dei data store

Pattern di accesso ai dati e modelli di consistenza

Opzioni

Letture con consistenza forte

Letture con consistenza eventuale

Associa i modelli di consistenza agli scenari

Configura la coerenza di lettura in DynamoDB

Analizza i pattern di accesso

Gestione del ciclo di vita dei dati e strategie di caching

Abbina le strategie di lifecycle agli scenari

Mantieni in Standard

Standard-IA dopo 30 giorni

Glacier dopo 90 giorni

Scegliere le politiche di lifecycle per i tipi di dati

Individua le opportunità di caching

Scegliere l'archivio dati AWS giusto

Mettici le mani con i due servizi dati AWS più importanti. Progetta tabelle DynamoDB scalabili, padroneggia operazioni CRUD e indici e ottimizza S3 con classi di archiviazione, versioning, policy di lifecycle e replica

Introduzione ad Amazon DynamoDB

Identifica la cardinalità della partition key

Progetta una tabella DynamoDB con chiave di partizione

Progetta una tabella con chiave primaria composita

Operazioni CRUD in DynamoDB e Query vs Scan

Scegliere tra le operazioni Query e Scan

Capire le operazioni PutItem in DynamoDB

Evitare le race condition con le condizioni

Indici, stream e ottimizzazione in DynamoDB

Capire le differenze tra GSI e LSI

Scegliere il design GSI giusto per le ricerche per email

Progettare tabelle con Local Secondary Index

Approfondimento su S3: storage, versioning e replication

Scelta delle classi di storage S3 ottimali

Implementare transizioni automatiche tra classi di storage

Proteggere i dati con il versioning di S3

Costruire con DynamoDB e S3

Proteggi i dati dell'applicazione end-to-end. Classifica PII e PHI, cifra con KMS, gestisci i segreti con Secrets
Manager e Parameter Store, ripulisci i log e implementa l'isolamento multi-tenant usando chiavi di condizione IAM.

Classificazione dei dati, crittografia e AWS KMS

Identificare PII e PHI nei dati applicativi

Responsabilità di sicurezza: AWS vs cliente

Quando usare i diversi tipi di cifratura

AWS Secrets Manager e Parameter Store

Scegliere il servizio giusto per la gestione dei secret

Capire come le applicazioni accedono ai secret

Capire la rotazione automatica delle credenziali

Sanitizzazione e mascheramento dei dati

Classificare i dati per tecnica di mascheramento

Capire l'implementazione del masking parziale

Prevenire l'esposizione di PII nei log dell'applicazione

Modelli di accesso ai dati multi-tenant e policy IAM

Scegliere i pattern di isolamento per gli scenari

Progettazione della partition key per l'isolamento dei tenant

Capire le chiavi di condizione IAM per DynamoDB

Proteggere e isolare i dati sensibili

Apprendi i servizi dati AWS essenziali che alimentano le applicazioni moderne. In questo corso pratico, scoprirai quando e perché usare DynamoDB, S3, ElastiCache e OpenSearch, associando ciascun servizio a pattern di accesso reali e a requisiti di consistenza. Progetterai tabelle DynamoDB scalabili con chiavi di partizione ad alta cardinalità, eseguirai operazioni CRUD e confronterai Query e Scan per ottimizzare prestazioni e costi. Sul lato S3, implementerai policy di lifecycle per trasferire automaticamente i dati tra classi di archiviazione e userai il versioning per proteggerti da eliminazioni accidentali. Il corso si conclude con la protezione end-to-end dei dati sensibili: classificazione di PII e PHI, gestione dei segreti con Secrets Manager e Parameter Store, applicazione di tecniche di data masking e implementazione dell'isolamento multi-tenant tramite chiavi di condizione IAM. Alla fine sarai in grado di scegliere, creare e mettere in sicurezza archivi dati AWS per applicazioni di produzione.

Intermediate Python

Introduction to AWS Boto in Python

Introduction to Shell

Impara a scegliere, costruire e proteggere i data store AWS come DynamoDB e S3 con esercizi pratici.

Utilizzare gli archivi dati in AWS

Impara a scegliere, creare e proteggere archivi dati AWS, inclusi DynamoDB e S3, con esercizi pratici in console e scenari reali.

AWS Solutions Architect

Il problema del one‑size‑fits‑all

Storage effimero vs persistente

Workload read‑heavy vs write‑heavy

Modelli di consistenza in pratica

Esplorare i servizi nella console AWS

Associare pattern e servizi

Passiamo alla pratica!

Scegliere l'archivio dati AWS giusto - Pattern di accesso ai dati e modelli di consistenza

Pattern di accesso ai dati e modelli di consistenza

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