Datenbankarchitektur auf AWS – RDS, Aurora, DynamoDB – Kurs

Die Wahl der richtigen Datenbanktechnologie ist eine der folgenreichsten Entscheidungen in modernen Cloud-Projekten. Der Kurs Planning and Designing Databases on AWS vermittelt das systematische Vorgehen, um für verschiedene Workload-Typen die optimale AWS-Datenbankdienstlösung auszuwählen, zu architektonisch entwerfen und sicher zu betreiben. Teilnehmende lernen, wie relationale Datenbanken mit Amazon RDS und Aurora, NoSQL-Lösungen mit DynamoDB sowie Datenmigration mit dem AWS Database Migration Service (DMS) in einer Cloud-Architektur zusammenwirken. Der Kurs deckt den gesamten Lebenszyklus ab — von der Anforderungsanalyse über das Datenbankdesign bis hin zu Betrieb, Monitoring und Optimierung.

AWS-Datenbankdienste im Überblick Dieser Modul bietet eine strukturierte Einführung in das gesamte AWS-Datenbankportfolio. Teilnehmende lernen, anhand welcher Kriterien sie zwischen relationalen, dokumentenorientierten, spaltenorientierten und Graph-Datenbanken wählen. Der Modul schafft die Grundlage für alle nachfolgenden Designentscheidungen.

• Überblick über das AWS-Datenbankportfolio (RDS, Aurora, DynamoDB, Redshift, Neptune, ElastiCache)
• Kriterien zur Datenbankauswahl — Latenz, Konsistenz, Skalierbarkeit, Kosten
• Verständnis von Workload-Typen: OLTP, OLAP und Mixed-Workloads
• Gemeinsam genutzte Verantwortlichkeiten (Shared Responsibility Model) für Datenbanken
• Überblick über AWS-Netzwerkkonzepte (VPC, Subnets, Security Groups) für Datenbankzugriff
• Licensing-Optionen und Preismodelle für AWS-Datenbankdienste

Relationale Datenbanken — Amazon RDS und Aurora Im zweiten Modul steht Amazon RDS im Mittelpunkt. Teilnehmende erlernen die Architektur von Multi-AZ-Deployments, Read Replicas und Aurora-Clustern. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Entwurf hochverfügbarer, fehlertoleranter Datenbankarchitekturen.

• Amazon RDS Architektur — Instanztypen, Storage-Typen und Konfigurationsoptionen
• Multi-AZ-Deployment für automatisches Failover und Hochverfügbarkeit
• Read Replicas für Leseleistung und globale Datenbankreplikation
• Amazon Aurora — serverless Varianten und globale Datenbankcluster
• Backup-Strategien: automatische Backups, Snapshots und Point-in-Time Recovery
• Parameter Groups, Option Groups und Maintenance Windows konfigurieren

NoSQL mit Amazon DynamoDB Dieser Modul behandelt DynamoDB als vollständig verwalteten NoSQL-Service. Teilnehmende erlernen das Datenmodellierungskonzept mit Partition Keys und Sort Keys sowie Strategien zur Kostenkontrolle und Skalierung.

• DynamoDB Datenmodell — Tabellen, Items, Attribute, Partition Key und Sort Key
• Kapazitätsplanung: Provisioned versus On-Demand Throughput
• Global Tables für Multi-Region-Architekturen
• DynamoDB Streams für ereignisgetriebene Architekturen
• Indexierungsstrategien mit Global Secondary Indexes und Local Secondary Indexes
• TTL (Time to Live) für automatisches Datenablaufen konfigurieren

Datenmigration, Sicherheit und Monitoring Der vierte Modul schließt das Thema ab mit Datenmigration und Betriebsaspekten. AWS DMS ermöglicht heterogene und homogene Migrationen zu AWS. Sicherheit und Monitoring sind unverzichtbare Bestandteile jeder Produktionsumgebung.

• AWS Database Migration Service (DMS) — Migration von On-Premises und anderen Clouds
• Continuierliche Replikation (CDC) für minimale Ausfallzeiten bei Migrationen
• Verschlüsselung at-rest und in-transit für AWS-Datenbanken
• IAM-Datenbankbenutzerverwaltung und rollenbasierte Zugriffssteuerung
• Amazon CloudWatch Metriken, Alarme und Dashboards für Datenbankmonitoring
• AWS Trusted Advisor und Performance Insights für Optimierungsempfehlungen

Praxisprojekte und Laborübungen In den praktischen Einheiten implementieren Teilnehmende eigenständig komplette Datenbankarchitekturen in einer AWS-Umgebung und lösen realistische Migrationsaufgaben.

• Aufbau einer Multi-AZ-RDS-Instanz mit automatischem Failover-Test
• Konfiguration einer Aurora-Serverless-Instanz mit automatischer Skalierung
• Erstellung einer DynamoDB-Tabelle mit globalen und lokalen Sekundärindizes
• Migration einer MySQL-Datenbank auf Amazon RDS mit AWS DMS
• Einrichten von CloudWatch-Alarmen für kritische Datenbankmetriken
• Implementierung von Verschlüsselung mit AWS Key Management Service (KMS)
• Performance-Analyse mit Aurora Performance Insights und Slow Query Logs
• Kostenkalkulation und Rightsizing für eine produktive Datenbankinfrastruktur
• Backup-Test und Restore-Übung für RDS und DynamoDB
• Entwurf eines DynamoDB-Datenmodells für eine E-Commerce-Anwendung
• Konfiguration eines DynamoDB-Streams mit Lambda-Trigger
• Abschlusspräsentation einer vollständigen AWS-Datenbankarchitektur

Die Laborumgebungen bilden reale AWS-Konten ab. Teilnehmende arbeiten mit echten AWS-Services und können die erlernten Fähigkeiten unmittelbar nach dem Kurs in Projekten einsetzen. Am Ende des Praxisblocks haben Teilnehmende eine vollständige Datenbankarchitektur auf AWS konzipiert und implementiertDie Kursteilnehmenden sind in der Lage, eigenständig Anforderungsanalysen durchzuführen und daraus eine begründete Datenbankentscheidung für neue Projekte abzuleiten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenbankfachleute, Cloud-Architektinnen und -Architekten sowie IT-Generalistinnen und -Generalisten, die in Cloud-Projekten Datenbankverantwortung übernehmen. Er ist sowohl für Neu- als auch für Quereinsteiger aus der On-Premises-Datenbankwelt geeignet, die ihre Kenntnisse auf AWS-Dienste erweitern wollen.

• Datenbankadministratorinnen und -administratoren, die zu AWS migrieren
• Cloud-Architektinnen und -Architekten mit Datenbankschwerpunkt
• Solution Architects, die AWS-Zertifizierungen anstreben
• Entwicklerinnen und Entwickler, die Datenbankentscheidungen mitverantworten
• IT-Fachleute, die sich auf die AWS-Datenbankzertifizierung vorbereiten

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning angeboten — eine Kombination aus instruktorgeführten Online-Sessions und eigenständigen Laborphasen in realen AWS-Testumgebungen. Teilnehmende erhalten Zugang zu AWS-Trainingsaccounts, in denen sie alle erlernten Konzepte praktisch umsetzen. Einzelne Termine sind auch als reines Online-Seminar verfügbar. Die Lerninhalte basieren auf dem offiziellen AWS-Curriculum und berücksichtigen aktuelle Best Practices für Cloud-Datenbankarchitekturen.

Die Kursdauer beträgt in der Regel mehr als eine Woche bis zu einem Monat bei Vollzeitteilnahme. In Teilzeitvarianten kann die Laufzeit auf bis zu drei Monate ausgedehnt werden. Individuelle Terminvereinbarungen und angepasste Lernpläne sind nach Absprache möglich. Der Umfang entspricht dem offiziellen AWS-Lehrplan inklusive Labore und Prüfungsvorbereitung.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters sowie das international anerkannte Herstellerzertifikat von New Horizons. Das AWS-Herstellerzertifikat wird durch eine separate AWS-Prüfung erlangt, auf die der Kurs gezielt vorbereitet. AWS-Zertifizierungen sind weltweit anerkannt und ein nachgewiesenes Signal für Kompetenz in Cloud-Datenbankarchitektur.

Unternehmen verlagern ihre Datenbankinfrastrukturen in wachsendem Maße in die Cloud. AWS ist dabei der führende Anbieter, und der Bedarf an Fachkräften, die AWS-Datenbankdienste professionell planen und betreiben können, übersteigt das aktuelle Angebot deutlich. Wer diese Lücke mit nachgewiesenen Zertifizierungen schließt, genießt sehr gute Berufsaussichten als Datenbankadministratorin oder -administrator, Cloud-Architektin oder -Architekt oder Database Solutions Architect. Die erlernten Fähigkeiten sind unmittelbar einsetzbar. Teilnehmende können nach dem Kurs eigenständig AWS-Datenbankinfrastrukturen aufbauen, migrieren und optimieren. Die Verbindung aus Designkompetenz und Betriebswissen macht Absolventinnen und Absolventen zu wertvollen Mitarbeitenden in Cloud-Projekten jeder Größe. Eine frühzeitige Beratung beim Kursanbieter hilft, die passende Finanzierungsform zu ermitteln.