Казахстан, г. Алматы, ул. Шевченко 90, БЦ «Каратал», офис 53
Казахстан, г. Астана, ул. Иманова 19, БЦ Деловой Дом "Алма-Ата", офис 612

Даты проведения курса

Выберите удобное для вас число,
запишитесь на курс, заполнив простую форму

город: Астана/Online
27.05.2024
-
01.06.2024 Подтвержден
записаться на курс
направление: Microsoft Azure кол-во дней: 5
вендор: Microsoft кол-во часов: 40
код курса: DP-300T00

Данный курс предоставляет знания и навыки для администрирования инфраструктуры баз данных SQL Server для облачных, локальных и гибридных реляционных баз данных, а также для работы с предложениями реляционных баз данных Microsoft PaaS. Курс будет полезен тем, кто разрабатывает приложения, которые доставляют контент из реляционных баз данных SQL.

Курс позволяет подготовиться к сдаче сертификационного курса DP-300: Administering Relational Databases on Microsoft Azure.

Кому следует посетить

Аудитория данного курса - специалисты в области данных, управляющие данными и базами данных, которые хотят узнать об администрировании технологий платформы данных, доступных в Microsoft Azure. Курс будет полезен архитекторам данных и разработчикам приложений, которым необходимо понимать, какие технологии доступны для платформы данных в Azure и как работать с этими технологиями через приложения.

Предварительные требования

Слушатели должны обладать знаниями и опытом, которые эквивалентны прохождению следующих курсов:

Основы решений обработки данных в Microsoft Azure (DP-900T00)

Основы Microsoft Azure (AZ-900T00)

Цели курса

После прохождения данного курса слушатели будут уметь:

  • Планировать, внедрять и настраивать предложения Azure SQ

  • Проводить мониторинг производительности базы данных и настраивать их, создавать запросы для оптимальной производительности

  • Планировать и настраивать решения высокой доступности

 

Модуль 1: Роль администратора базы данных Azure

  • Роли платформы данных Azure

  • Платформы и параметры базы данных Azure

  • Уровни совместимости SQL Server

  • Функции предварительного просмотра Azure

Лабораторная работа: Использование портала Azure и SQL Server Management Studio

Модуль 2: Планирование и реализация ресурсов платформы данных

  • Развертывание SQL Server с использованием IaaS

  • Развертывание SQL Server с использованием PaaS

  • Развертывание решений для баз данных с открытым исходным кодом в Azure

Лабораторная работа: Развертывание базы данных SQL в Azure

Модуль 3: Реализация безопасной среды

  • Настройка аутентификации базы данных

  • Настройка авторизации базы данных

  • Реализация безопасности для данных в состоянии покоя

  • Реализация безопасности для данных в процессе передачи

  • Внедрение средств контроля соответствия для конфиденциальных данных

Лабораторная работа: Внедрение безопасной среды

Модуль 4: Мониторинг и оптимизация операционных ресурсов

  • Базовые показатели и мониторинг производительности

  • Распространенные причины проблем с производительностью

  • Настройка ресурсов для оптимальной производительности

  • Настройка пользовательской базы данных

  • Выполнение необходимых задач обслуживания, связанных с производительностью

Лабораторная работа: Мониторинг и оптимизация ресурсов

Модуль 5: Оптимизация производительности запросов

  • Оценка планов запросов SQL Server

  • Исследование проектирования баз данных на основе производительности

  • Оптимизация производительности

Лабораторная работа: Устранение проблем, связанных с производительностью запросов

Модуль 6: Автоматизация задач

  • Настройка автоматического развертывания

  • Определение запланированных задач

  • Настройка расширенных событий

  • Управление ресурсами Azure PaaS с использованием автоматических методов

Лабораторная работа: Автоматизация задач

Модуль 7: Планирование и внедрение среды высокой доступности с возможностью аварийного восстановления

  • Стратегии высокой доступности и аварийного восстановления

  • Инструменты платформы и базы данных IaaS для HADR

  • Платформа PaaS и инструменты для баз данных для HADR

  • Резервное копирование и восстановление базы данных

Лабораторная работа: Внедрение среды высокой доступности с возможностью аварийного восстановления