DP-201 Azure Data Solution Design – Kurs

Der Kurs DP-201 „Designing an Azure Data Solution" adressiert einen der anspruchsvollsten Teilbereiche der Azure-Datenwelt: den systematischen Entwurf von Datenarchitekturen. Im Mittelpunkt steht nicht die Bedienung einzelner Azure-Dienste, sondern die Entscheidung, welche Dienste in welcher Kombination die fachlichen und technischen Anforderungen einer Organisation am besten erfüllen. Behandelt werden relationale und NoSQL-Datenspeicher, Streaming- und Batch-Verarbeitung, Datensicherheit sowie die Überwachung und Optimierung von Datenlösungen in der Cloud. Hinweis zum Prüfungsstatus: Das Microsoft-Examen DP-201 wurde eingestellt und ist nicht mehr aktiv. Die Kursinhalte sind dennoch fachlich relevant für Azure Data Engineers und Datenbankarchitekten — sie spiegeln den Stand der Azure-Datenplattform zum Zeitpunkt der Kurskonzeption wider. Für aktuelle Microsoft-Zertifizierungen im Datenbankbereich (z. B. DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure) empfiehlt sich eine Überprüfung der aktuellen Examenslandschaft bei Microsoft.

Modul 1 — Grundlagen des Azure-Datenarchitektur-Entwurfs Jede Datenarchitektur beginnt mit Entscheidungen — und gute Entscheidungen erfordern ein Verständnis der verfügbaren Optionen. Dieses Modul legt den konzeptionellen Rahmen: Was sind die zentralen Muster und Anforderungen beim Entwurf von Datenplattformen in Azure?

• Azure Data Services im Überblick: Positionierung und Abgrenzung der zentralen Dienste
• On-Premise, Cloud und Hybrid: Szenarien und ihre Designimplikationen
• Relationale Datenspeicher in Azure: Azure SQL Database, Synapse Analytics, verwandte Dienste
• NoSQL-Datenspeicher: Azure Cosmos DB, Table Storage, Blob Storage
• Auswahlkriterien: Konsistenz, Skalierung, Latenz, Kosten, Komplexität

Modul 2 — Verarbeitungsarchitekturen: Batch und Streaming Daten fließen in zwei grundlegend verschiedenen Modi — gebündelt in Batches oder kontinuierlich als Streams. Dieses Modul zeigt, wie man für beide Modi geeignete Verarbeitungsarchitekturen entwirft und welche Azure-Dienste dabei zum Einsatz kommen.

• Batch-Verarbeitung: Konzepte, Einsatzszenarien, Technologiewahl
• Streaming-Verarbeitung: Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics, Cosmos DB als Sink
• Lambda- und Kappa-Architekturprinzipien in Azure abbilden
• Datenformate und Serialisierung: Avro, Parquet, JSON in Datenpipelines
• Fehlerbehandlung, Retry-Logik und Idempotenz in Verarbeitungspipelines
• Integration von Batch- und Streaming-Workflows in übergeordnete Architekturen

Modul 3 — Datensicherheit und Datenschutz Daten in der Cloud zu verarbeiten bedeutet, Verantwortung für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu übernehmen. Dieser Abschnitt behandelt, wie man Sicherheitsanforderungen in Azure-Datenarchitekturen systematisch verankert.

• Authentifizierung und Autorisierung: Azure Active Directory, Managed Identities, RBAC
• Datenverschlüsselung: At Rest, In Transit, Customer-Managed Keys
• Datenzugriffsrichtlinien: Row-Level Security, Column-Level Security, Dynamic Data Masking
• Datenstandards und Compliance: GDPR-Implikationen für Datenspeicherung und Verarbeitung
• Netzwerksicherheit: Private Endpoints, Virtual Network Service Endpoints, Firewalls

Modul 4 — Überwachung, Optimierung und Wiederherstellung Eine gut entworfene Datenarchitektur bleibt nur dann leistungsfähig, wenn sie kontinuierlich überwacht und bei Bedarf angepasst wird. Dieses Modul zeigt, wie man Observability in Datenlösungen einbaut und wie man auf Ausfälle und Performance-Probleme reagiert.

• Monitoring-Konzepte für Datenspeicherung und Verarbeitung in Azure
• Azure Monitor, Log Analytics und Diagnostic Settings konfigurieren
• Performance-Tuning bei großen Datenmengen: Partitionierung, Indexierung, Caching
• Wiederherstellungsszenarien: Backup-Strategien, Point-in-Time-Restore, Geo-Redundanz
• Fehlerbehebung in Datenpipelines: typische Fehlermuster und Diagnosevorgehen

Praxismodul — Architekturentwurf in Szenarien Gutes Architektur-Denken entwickelt sich an konkreten Fällen. Dieser Abschnitt stellt praxisnahe Szenarien vor, anhand derer die gelernten Konzepte angewendet, diskutiert und bewertet werden.

• Datenarchitektur für eine hybride Retail-Anwendung mit On-Premise-Bestandssystem und Cloud-Analytics
• NoSQL-Entwurf für eine IoT-Plattform mit hohem Schreibdurchsatz und variablen Datenstrukturen
• Streaming-Pipeline für Echtzeit-Betrugserkennung in einem Zahlungssystem
• Sicherheitskonzept für eine regulierte Branche mit strengen Datenschutzanforderungen
• Performance-Diagnose einer langsamen Azure Synapse-Abfrage
• Backup- und Wiederherstellungsplan für ein kritisches Produktionssystem
• Abwägung zwischen Azure SQL Database und Cosmos DB für eine Kundendatenbank
• Monitoring-Setup für eine mehrstufige Datenpipeline mit Event Hubs und Stream Analytics
• Kostenoptimierung einer bestehenden Batch-Lösung durch Partitionierung und Tiering
• Compliance-Check einer bestehenden Datenarchitektur gegen GDPR-Anforderungen
• Entwurf einer Disaster-Recovery-Strategie für eine Multi-Region-Datenarchitektur
• Präsentation und Verteidigung einer Architekturentscheidung vor einem gemischten Stakeholder-Team

Die Szenarien sind so gewählt, dass sie typische Designfragen aus der Praxis von Azure Data Engineers abbilden — mit offenem Ausgang, der Argumentation und Abwägung erfordert.

Dieser Kurs richtet sich an technische Fachkräfte mit Erfahrung in Datenbanken oder Cloud-Plattformen, die sich auf den Entwurf von Datenarchitekturen in Azure spezialisieren wollen.

• Azure Data Engineers, die ihren Schwerpunkt vom Betrieb auf den Entwurf verlagern
• Datenbankadministratoren, die in Cloud-Umgebungen wechseln
• Cloud-Architekten mit Interesse an der Datenschicht
• Data Platform Architects, die ihr Azure-spezifisches Wissen vertiefen
• Entwickler mit Backend-Schwerpunkt, die in Datenarchitektur einsteigen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt, mit einem Mix aus instruktionsgeleitetem Unterricht und angeleiteten Praxis-Szenarien. Architekturentscheidungen werden nicht nur vorgestellt, sondern in Gruppen diskutiert und bewertet. Das Praxismodul setzt bewusst auf offene Szenarien, die keine eindeutige „richtige" Antwort haben — sondern Argumentation und Abwägung fordern. Der Kurs kann in Teilzeit oder Vollzeit absolviert werden.

Der Kurs umfasst in der Regel mehrere Tage in einem kompakten Format. Die genaue Dauer richtet sich nach dem Anbieter und dem gebuchten Format.

Das Microsoft-Examen DP-201 ist nicht mehr aktiv und kann nicht mehr abgelegt werden. Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Teilnahmebescheinigung ab. Wer eine aktuelle Microsoft-Zertifizierung im Datenbereich anstrebt, findet in DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) die aktuell relevante Nachfolge-Prüfung.

Der Wert dieses Kurses liegt nicht primär im Examensziel, sondern in der konzeptionellen Tiefe: Wer gelernt hat, Azure-Datenarchitekturen systematisch zu entwerfen — Speicher, Verarbeitung, Sicherheit und Überwachung als Einheit zu denken — hat eine Kompetenz erworben, die in der Praxis täglich gefragt ist und die keine einzelne Zertifizierung ersetzt. Gerade für Data Engineers, die bislang vor allem operativ tätig waren, ist der Schritt in Richtung Architekturdenken ein Karrierewechsel mit echtem Potenzial. Wer erklären kann, warum eine bestimmte Kombination aus Azure-Diensten für ein bestimmtes fachliches Szenario geeignet ist — und warum nicht — ist in Teams, in Projekten und gegenüber Kunden deutlich wertvoller als jemand, der lediglich Dienste bedient. Für den Einstieg in aktuelle Microsoft-Zertifizierungen empfiehlt sich nach diesem Kurs eine gezielte Auseinandersetzung mit DP-203, das die Themen Datenintegration, Transformation und Orchestrierung in modernen Azure-Pipelines aktuell abbildet.