Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services (AWS): Schulung und Training

Voraussetzungen: grundlegende Programmierkenntnisse in R, Python oder einer anderen Sprache, Grundkenntnisse in Git

Dauer: ca. 4 Stunden

 

In vielen unserer Data-Science-Projekten starten wir mit einer Analyse, die sich dann zu einer produktiven Anwendung entwickelt - beispielsweise zu einem Dashboard mit tagesaktuellen Zahlen, oder einer API für aktuelle Prognosen. In einer traditionellen IT-Landschaft wird das Endprodukt beim Kunden installiert. Dies bringt jedoch Probleme mit sich, da man aufgrund von notwendigen Wartungen häufig von der Verfügbarkeit von Servern und IT-Personal abhängig ist. Die Erfahrung zeigt, dass die Gefahr besteht, dass es zu erheblichen Verzögerungen bei der Bereitstellung von Anwendungen kommen kann, wenn diese beim Kunden installiert werden sollen.

Cloud-Provider wie beispielsweise Amazon Web Services (AWS) ermöglichen es, Anwendungen in schnellen Feedback-Loops bereitzustellen. Dadurch kann ein nahtloser Übergang von einer ersten Analyse bis hin zu einem maßgeschneiderten Data-Science-Produkt erreicht werden. Außerdem kann man flexibel auf veränderte Anforderungen reagieren und Rechenkapazität, Ausfallsicherheit sowie Verfügbarkeit nach Bedarf anpassen. Aufgrund der Dynamik des Umfeldes ist es darüber hinaus notwendig, schnell und einfach neue Technologien ausprobieren oder Algorithmen hinsichtlich ihrer Ressourcenkapazität gegeneinander benchmarken zu können. Amazon Web Services (AWS) ist der größte und bekannteste Anbieter in diesem Bereich und umfasst mehr als 200 Dienste für unterschiedlichste Aufgaben.

Unser AWS-Training gibt eine Einführung in die grundlegenden Dienste von Amazon Web Services. Wir zeigen in unserer Schulung wie diese für typische Data-Science-Anwendungen gewinnbringend genutzt werden können. Der Fokus liegt auf:

 

  • AWS EC2: Skalierbare Rechenkapazität in der Cloud
  • AWS S3: Datenspeicher in der Cloud
  • AWS IAM: Rechtemanagement von AWS

Im Kurs werden wir eine einfache Anwendung zur Wettervorhersage auf einer EC2-Instanz von Amazon Web Services bereitstellen. Die Anwendung beinhaltet einen Prozess zur Datensammlung (ETL), eine Modellschätzung sowie eine Vorhersage. Der Fokus liegt dabei jedoch nicht auf der Implementierung, sondern vermittelt, wie die verschiedenen Bausteine in die AWS-Dienste integriert werden. Im Ausblick betrachten wir, wie man eine Anwendung auf Amazon Web Services schrittweise zu einer hochverfügbaren und skalierbaren Anwendung weiterentwickelt. Dazu geben wir einen Überblick über weitere AWS-Dienste wie AWS SageMaker, AWS Glue, ECS und EKS.