SNOWFLAKE: CONTINUOUS DATA PROTECTION EĞİTİMİ

Veriyi Time Travel ve Fail-safe ile koruyun

Time Travel, Fail-safe, UNDROP, kurtarma ve veritabanı replikasyonu ile veriyi kayıptan koruyun.

Snowflake'te Time Travel, Fail-safe, UNDROP, zero-copy clone ile kurtarma ve replikasyon/failover ile felaket kurtarmayı kapsayan sürekli veri koruma eğitimi.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Sürekli veri koruma (CDP) ve kurtarma mekanizmaları

Bu eğitim, Snowflake'in Continuous Data Protection (CDP) yeteneklerini öğretir. Time Travel ile geçmiş veri sorgulama (AT/BEFORE, timestamp/offset/statement), DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS ayarı, UNDROP ile nesne kurtarma, Fail-safe 7 günlük koruma ve rolü işlenir. Zero-copy clone ile kurtarma, veritabanı/hesap replikasyonu ve failover, depolama maliyeti ve koruma politikaları uygulamalı ele alınır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; Time Travel ve UNDROP ile veri kurtarıp retention ayarını deneyen labler.

Seviye

Orta Seviye — Snowflake Time Travel, Fail-safe, kurtarma, replikasyon ve veri koruma özelliklerini kapsar.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar tabloyu silip Time Travel ve UNDROP ile geri getirerek CDP katmanlarını uygulamalı deneyimler.

Neden Bu Eğitim?

⏳Time Travel

Geçmiş bir andaki veriyi sorgulayıp kurtarırsınız.

🛟Fail-safe

Retention sonrası 7 günlük Fail-safe korumasını anlarsınız.

🔁Replikasyon

Veritabanı replikasyonu ve failover ile sürekliliği sağlarsınız.

Anahtar Konular

snowflake time travelcontinuous data protectionsnowflake fail-safeundropsnowflake kurtarmaveritabanı replikasyonufailoververi korumadata retention
“Veriyi korumanın en güçlü hali, zamanda geri dönebilmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Snowflake Temeli

Tablo, veritabanı ve depolama kavramına hakimiyet gerekir.

2
SQL

Sorgu ve DDL yazabilmek faydalıdır.

3
Edition Bilgisi

Retention süresinin edition'a bağlı olduğunu bilmek önerilir.

4
Yönetici Rolü

Replikasyon için ACCOUNTADMIN yetkisi gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Time Travel ve UNDROP ile veri ve nesneleri kurtarabilir.
Modül 1
Time Travel Sorgu
  • AT (TIMESTAMP) ile geçmiş sorgu
  • AT (OFFSET => -saniye)
  • BEFORE (STATEMENT => query_id)
  • Geçmiş veriyi tabloya geri yazma
  • Yanlış UPDATE/DELETE kurtarma
  • Retention penceresi
Modül 2
Retention Ayarı
  • DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS
  • Standard (1 gün) vs Enterprise (90 gün)
  • Nesne düzeyi retention
  • Geçici (transient) tablo retention
  • Retention-maliyet dengesi
  • Varsayılan değiştirme
Modül 3
UNDROP
  • UNDROP TABLE/SCHEMA/DATABASE
  • Silinen nesneyi geri getirme
  • Retention içinde geçerlilik
  • Aynı adlı nesne çakışması
  • SHOW ... HISTORY
  • Kurtarma sırası
Modül 4
Clone ile Kurtarma
  • Geçmişten zero-copy klon
  • Belirli ana dönme
  • Bağımsız kurtarma ortamı
  • Kısmi veri kurtarma
  • Hızlı rollback deseni
  • Senaryo uygulaması
Günün hedefiKatılımcı Fail-safe ve replikasyon ile veri koruma stratejisi kurabilir.
Modül 1
Fail-safe
  • 7 günlük Fail-safe penceresi
  • Time Travel sonrası devreye girme
  • Yalnız Snowflake erişimli kurtarma
  • Kalıcı tablolar için geçerlilik
  • Fail-safe depolama maliyeti
  • Kurtarma talebi süreci
Modül 2
Depolama ve Maliyet
  • CDP katmanlarının depolaması
  • Retention süresinin maliyeti
  • transient/temporary fark
  • TABLE_STORAGE_METRICS izleme
  • Koruma-maliyet dengesi
  • Veri yaşam döngüsü
Modül 3
Replikasyon
  • Veritabanı replikasyonu
  • Hesaplar arası replikasyon
  • Birincil/ikincil veritabanı
  • Replikasyon gecikmesi
  • Replikasyon grupları
  • Maliyet ve bant genişliği
Modül 4
Failover ve Süreklilik
  • Failover/failback grupları
  • Felaket kurtarma (DR) planı
  • RPO/RTO hedefleri
  • Cross-region/cloud dayanıklılık
  • İş sürekliliği testi
  • Koruma politikası dokümantasyonu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Time Travel

Geçmiş bir andaki veriyi sorgulayıp geri yazarsınız.

✅
Retention

DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS ile koruma penceresini ayarlarsınız.

✅
UNDROP

Silinen tablo/şema/veritabanını geri getirirsiniz.

✅
Clone Kurtarma

Geçmişten klonla hızlı rollback yaparsınız.

✅
Fail-safe

Retention sonrası 7 günlük Fail-safe rolünü kavrarsınız.

✅
Maliyet Dengesi

Koruma süresini depolama maliyetiyle dengelersiniz.

✅
Replikasyon

Hesaplar arası replikasyon ve failover kurarsınız.

✅
DR Planı

RPO/RTO hedefleriyle felaket kurtarma planı tasarlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri kaybı riskini yöneten veri mühendisleri
  • platform yöneticileri
  • felaket kurtarma sorumluları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri kaybı riskini yöneten veri mühendisleri, platform yöneticileri ve felaket kurtarma sorumluları için uygundur.
Time Travel ne kadar geriye gider?
Edition'a bağlı olarak 1 güne kadar (Standard) veya 90 güne kadar (Enterprise) retention sunar.
Fail-safe nedir?
Time Travel penceresi bittikten sonra 7 gün süren, yalnızca Snowflake'in eriştiği son koruma katmanıdır.
Replikasyon felaket kurtarmayı nasıl destekler?
Birincil veritabanı başka hesaba replike edilir ve failover ile süreklilik sağlanır.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Snowflake: Continuous Data Protection Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Mühendisliği ve AmbarıRelational Database & Data Warehouse Basics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Relational Database & Data Warehouse Basics Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İlişkisel veritabanı ve veri ambarı temelleri: PK/FK, normalizasyon, SQL, ACID, OLTP/OLAP farkı ve star şema boyutsal modelini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıScalable Data Architectures: Using Amazon Redshift & QuickSight Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Scalable Data Architectures: Using Amazon Redshift & QuickSight Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Amazon Redshift ve QuickSight: MPP mimari, COPY yükleme, distribution/sort key, WLM, Spectrum ve SPICE dashboard ile ölçeklenebilir analitik öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıScalable Data Architectures: Using Amazon Redshift Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Scalable Data Architectures: Using Amazon Redshift Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Amazon Redshift: MPP mimari, distribution/sort key, COPY yükleme, VACUUM/ANALYZE, WLM, concurrency scaling ve Spectrum ile ölçeklenebilir ambar öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıScheduling, Scaling, and Orchestrating Complex Workflows in Apache Airflow Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Scheduling, Scaling, and Orchestrating Complex Workflows in Apache Airflow Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Airflow'da karmaşık orkestrasyon: timetable, dataset-driven tetikleme, dinamik DAG, task mapping, branching, cross-DAG bağımlılık ve ölçeklemeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıSemi-structured Data: Loading and Querying JSON & XML Data in Snowflake Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Semi-structured Data: Loading and Querying JSON & XML Data in Snowflake Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake'te yarı yapılandırılmış veri: VARIANT ile JSON/XML yükleme, path notasyonu, cast, LATERAL FLATTEN ve XMLGET ile sorgulamayı öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn