Cloud Data Platforms: AWS, Azure, & GCP Comparison

Eğitim Hakkında

Üç büyük bulutta veri platformu hizmetlerinin karşılaştırmalı analizi

Bu eğitim, AWS, Azure ve GCP veri platformu hizmetlerini yan yana karşılaştırır. S3, ADLS/Blob ve Cloud Storage; Redshift, Synapse ve BigQuery; EMR, Databricks ve Dataproc; Kinesis, Event Hubs ve Pub/Sub; Glue, Data Factory ve Dataflow; yönetişim, güvenlik, fiyatlandırma ve çok bulutlu mimari desenler laboratuvar ve vaka çalışmasıyla ele alınır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, Cloud Data Platforms: AWS, Azure, & GCP Comparison odaklı uygulamalı laboratuvar ve ekip tartışması.

Seviye

Orta Seviye — Üç büyük bulutta veri platformu hizmetlerinin karşılaştırmalı analizi

Öğrenme Metodu

Aynı örnek veri hattı üç bulutta kurulup performans, maliyet ve kullanım kolaylığı açısından karşılaştırılır.

Neden Bu Eğitim?

⚖️Tarafsız Karşılaştırma

Üç bulutun güçlü ve zayıf yönlerini somut ölçütlerle görürsünüz.

🧩Çok Bulutlu Tasarım

Bulutlar arası veri taşıma ve bağımsızlık desenlerini tasarlarsınız.

💰Maliyet Modeli

Fiyatlandırma farklarını senaryoya göre hesaplarsınız.

Anahtar Konular

aws azure gcp karşılaştırmabulut veri platformubigquery redshift synapseçok bulutlu mimariveri gölü karşılaştırmaazure aws gcp veribulut veri ambarıveri mühendisliği bulutcloud data platforms

“En iyi platform, ihtiyaca en çok uyan platformdur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri Kavramları

ETL, veri ambarı ve veri gölü bilgisi.

2

Bulut Temelleri

Herhangi bir bulut platformunda temel deneyim.

3

Azure Aboneliği

Laboratuvar için deneme aboneliği veya eğitim ortamında sağlanan hesap.

4

Portal ve CLI

Azure Portal'a erişim ve Azure CLI ya da PowerShell kullanımına temel yatkınlık.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı üç bulutun depolama, ambar ve işleme hizmetlerini karşılaştırır.

Modül 1

Nesne Depolama ve Veri Gölü

S3, ADLS Gen2, Cloud Storage özellikleri
Storage sınıfları ve fiyatlandırma
Katmanlı depolama ve lifecycle
Erişim modeli: IAM, RBAC, ACL
Tablo formatları: Iceberg, Delta, Hudi
Katalog: Glue, Purview, Dataplex

Modül 2

Bulut Veri Ambarı

Redshift mimarisi (RA3, serverless)
Synapse dedicated / serverless
BigQuery slot ve on-demand modeli
Ayrık depolama ve hesaplama
Eşzamanlılık ve ölçekleme
Sorgu performansı karşılaştırması

Modül 3

Spark ve Büyük Veri İşleme

EMR, Databricks, Dataproc
Serverless Spark seçenekleri
Notebook deneyimi
Delta Lake / Iceberg desteği
Cluster yönetimi ve maliyet
Hadoop ekosistemi

Modül 4

Akış İşleme

Kinesis, Event Hubs, Pub/Sub
Kafka uyumlu hizmetler (MSK, Event Hubs, Confluent)
Flink ve Dataflow
Stream Analytics
Exactly-once ve gecikme
Gerçek zamanlı veri ambarı

Günün hedefiKatılımcı ETL, ML ve güvenlik hizmetlerini karşılaştırır, çok bulutlu mimari ve maliyet analizi yapar.

Modül 1

ETL ve Orkestrasyon

Glue, Data Factory, Dataflow/Data Fusion
Step Functions, Airflow (MWAA, Cloud Composer)
Low-code ve kod tabanlı ETL
Veri kalitesi araçları
Bağlantı (connector) zenginliği
CDC desteği

Modül 2

ML ve Analitik

SageMaker, Azure ML, Vertex AI
BI araçları: QuickSight, Power BI, Looker
Feature store
Model dağıtımı
AutoML
GenAI ve veri entegrasyonu

Modül 3

Güvenlik ve Yönetişim

IAM modelleri karşılaştırması
Şifreleme ve KMS/Key Vault/Cloud KMS
Ağ izolasyonu: PrivateLink, Private Endpoint, PSC
Veri sınıflandırma ve katalog
Lake Formation, Purview, Dataplex
Uyumluluk ve veri yerelliği

Modül 4

Fiyatlandırma ve Mimari Seçim

Depolama, hesaplama, egress maliyetleri
Reserved / committed use / savings plan
TCO senaryo hesabı
Çok bulutlu veri mimarisi ve federasyon
Geçiş stratejisi
Karar matrisi ve vaka çalışması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Depolama

Üç bulutun nesne depolama ve katalog yaklaşımını karşılaştırabilirsiniz.

✅

Veri Ambarı

Redshift, Synapse ve BigQuery arasında seçim yapabilirsiniz.

✅

Spark

EMR, Databricks ve Dataproc'u değerlendirebilirsiniz.

✅

Akış

Kinesis, Event Hubs ve Pub/Sub farklarını açıklayabilirsiniz.

✅

ETL

Glue, Data Factory ve Dataflow özelliklerini kıyaslayabilirsiniz.

✅

Güvenlik

IAM ve şifreleme modellerini karşılaştırabilirsiniz.

✅

Maliyet

Fiyat modelini senaryoya uygulayabilirsiniz.

✅

Karar Matrisi

Gerekçeli platform seçimi sunabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Bulut veri platformu seçen veri mimarları
veri mühendisleri
teknoloji yöneticileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Bulut veri platformu seçen veri mimarları, veri mühendisleri ve teknoloji yöneticileri için uygundur.

Her bulutta uygulama yapılır mı?

Evet; mümkün olduğunca aynı veri seti ve hat üç bulutta kurulur, katılımcılar hesapları eğitimde alır veya eğitmen demosu izler.

Hangi bulut tavsiye edilir?

Eğitim tek bir bulutu savunmaz; ölçütleri ve karar matrisini sunar.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

2 gün sürer; her gün dört modülden oluşur ve her modül uygulamalı laboratuvarla desteklenir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

CLOUD DATA PLATFORMS: AWS, AZURE, & GCP COMPARISON EĞİTİMİ