コース 20777-A: Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions

この 3 日間のインストラクター指導コースは、Cosmos DB ソリューションの実装を検討しているデータベース専門家を対象としています。

聴衆プロファイル

このコースの主な対象者は、Cosmos DB を使用して Azure にビッグ データ ソリューションを実装することを計画しているデータベース開発者およびアーキテクト (IT プロフェッショナル、開発者、インフォメーション ワーカー) です。

職務: ソリューション アーキテクト

習得したスキル

  • Azure Cosmos DB の目的とアーキテクチャについて説明する。
  • ビジネス要件を満たすようにドキュメントとコレクションを設計する方法、および SQL API を使用してこれらのドキュメントを使用するアプリケーションを構築する方法について説明する。
  • ユーザー定義関数、ストアド プロシージャ、およびトリガーの作成方法を説明する。

前提条件

このトレーニングに参加する学生は、プロフェッショナルとしての経験に加えて、次の技術知識をすでに身に付けていることが求められます。

  • Cosmos DB API に依存しないスケーラブルなアプリケーションを構築および構成するための、パーティション化、レプリケーション、およびリソース ガバナンスの基本的な概念。
  • Cosmos DB SQL API の基本的な実用知識。

コースのアウトライン

モジュール 1: Azure Cosmos DB の概要

Cosmos DB の目的とアーキテクチャについて説明します。

レッスン

  • NoSQL データベース構造のレビュー
  • データとアプリケーションの Cosmos DB への移行
  • Cosmos DB でのデータの管理

ラボ: Cosmos DB での SQL API データベースの作成と使用

  • Cosmos DB データベースの作成と構成
  • Mongo DB データベースから Cosmos DB へのデータの移行
  • SQL API を使用したデータへのアクセス
  • Cosmos DB データベースのデータの保護

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • Cosmos DB を作成および構成する。
  • Mongo DB データベースから Cosmos DB データベースにデータを移行する。
  • SQL API を使用したデータへのアクセスについて説明する。
  • Cosmos DB のデータを保護する方法について説明する。

モジュール 2: SQL API データベース アプリケーションの設計と実装

このモジュールでは、ビジネス要件を満たすようにドキュメントとコレクションを設計する方法、および SQL API を使用してこれらのドキュメントを使用するアプリケーションを構築する方法について説明します。

レッスン

  • Cosmos DB のモデルを文書化する
  • SQL API データベースのデータのクエリ
  • プログラムによるデータのクエリと保守

ラボ: SQL API データベース アプリケーションの設計と実装

  • 小売システムの製品カタログのドキュメント構造とパーティション戦略を設計する
  • 製品カタログ データのインポート
  • 製品カタログ情報のクエリ
  • 製品カタログでの在庫レベルの維持

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • ビジネス要件をサポートし、効率的な運用を可能にする NoSQL ドキュメント構造を設計する。
  • SQL API データベースに対して SQL クエリを実行する方法について説明する。
  • SQL API データベースのデータをプログラムで挿入、変更、削除、クエリする方法について説明する。

モジュール 3: サーバー側操作の実装

ユーザー定義関数、ストアド プロシージャ、およびトリガーの作成方法を説明する。

レッスン

  • Cosmos DB を使用したサーバー側プログラミング
  • ストアド プロシージャの作成と使用
  • データの整合性を維持するためのトリガーの使用

ラボ: ユーザー定義関数、ストアド プロシージャ、トリガーの作成

  • ドキュメントとコレクション構造を設計および実装する
  • オンライン小売システムにショッピングカート機能を実装する。
  • オンライン小売システムを拡張して、ショッピングカートのアイテムから注文を作成する。
  • オンライン小売システムをさらに拡張して、顧客が注文とバック オーダーを表示できるようにする。

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • Cosmos DB で JavaScript コードを記述してサーバー側の操作を実装する方法について説明する。
  • JavaScript クエリ API を使用して、ストアド プロシージャでトランザクション操作を実装する方法について説明する。
  • ドキュメントの挿入、更新、削除時に整合性を維持するために使用できるクリエイト トリガーの使用方法について説明する。

モジュール 4: パフォーマンスの最適化と監視

データベースを最適化する方法、およびパフォーマンスを監視する方法について説明します。

レッスン

  • データベースのパフォーマンスの最適化
  • データベースのパフォーマンスの監視

ラボ: データベースのチューニングとパフォーマンスの監視

  • 実行統計の収集
  • さまざまな整合性モデルがスループットとレイテンシにどのように影響するかを調べる
  • パフォーマンスに対するトリガーの影響を調査する
  • パフォーマンスの監視とパーティション キーの調整

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • 最高のパフォーマンスを得るために、データベースとコレクションの構成を調整する方法について説明する。
  • ドキュメント データベースのパフォーマンスを評価する方法について説明し、スループットを改善するためのオプションを特定する。

モジュール 5: グラフ データベースの設計と実装

このモジュールでは、Cosmos DB を使用して効率的なグラフ データベース モデルを作成する方法について説明します。

レッスン

  • Cosmos DB のグラフ データベース モデル
  • 効率的な操作のためのグラフ データベース モデルの設計

ラボ: グラフ データベースの設計と実装

  • 顧客向けの推奨エンジンの実装
  • 製品購入情報の記録
  • グラフ データベースをクエリして分析を取得する

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • Cosmos DB がグラフ データベースの実装に提供する機能について説明する。
  • ビジネス要件をサポートし、効率的な操作を可能にする NoSQL グラフ構造を設計する。

モジュール 6: Cosmos DB を使用したビッグデータのクエリと分析

このモジュールでは、Cosmos DB で Azure Search と HDInsight を使用して、ビッグ データをクエリおよび分析する方法について説明します。

レッスン

  • Cosmos DB と Azure Search を統合してクエリを最適化する
  • Apache Spark を使用して Cosmos DB データベースのデータを分析する
  • Cosmos DB データベースのデータの視覚化

ラボ: Cosmos DB を使用したビッグデータのクエリと分析

  • 製品検索機能の拡張
  • 月末処理の実行
  • 販売データの視覚化
  • 販売データの調査

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • Cosmos DB と Azure Search を統合して、ビッグ データに対して効率的なクエリ処理を実行する方法について説明する。
  • Apache Spark を使用して Cosmos DB に保持されているビッグ データを分析する方法について説明する。
  • Jupyter ノートブック、Power BI、Azure Databricks を使用して Cosmos DB でデータを視覚化する方法について説明する。

モジュール 7: Cosmos DB を使用したスト​​リーム処理の実装

このモジュールでは、Cosmos DB をストリーミング データのソースおよびシンクとして使用する方法について説明します。

レッスン

  • Cosmos DB 変更フィードの操作
  • Cosmos DB のストリーミング ソリューションへの統合

ラボ: ストリーム処理での Cosmos DB の使用

  • 注文の処理
  • 株式分析データの維持
  • 特定の期間におけるローリング収益の表示

本モジュールを終了すると、受講者は以下のことができるようになります:

  • Cosmos DB 変更フィードと、それを使用してデータを効率的に処理する方法について説明する。
  • Cosmos DB を Apache Kafka、Apache Spark、Azure Stream Analytics などのストリーミング ソリューションに組み込む方法について説明する。