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Schulung Amazon Redshift Modern Data Warehouse 2026
Serverless, Zero-ETL, Data Sharing, Lakehouse mit Iceberg
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Parallel ist der Wettbewerb gewachsen: Snowflake mit Cortex AI, Databricks mit Lakehouse-Architektur, Microsoft Fabric mit OneLake, Google BigQuery mit Gemini-Integration. Wer sich 2026 für Redshift entscheidet, tut das wegen tiefer AWS-Integration, Zero-ETL-Pfaden zu operativen Welten, RA3-Managed-Storage-Effizienz und Serverless-Wirtschaftlichkeit.
Der Workshop führt in drei Tagen durch die moderne Redshift-Welt: Tag 1 mit Architektur und Serverless, Tag 2 mit Datenmodellierung und Datenintegration, Tag 3 mit Data Sharing, Lakehouse und BI-Anbindung. Drei Praxis-Werkstätten sichern den Lern-Erfolg ab.
Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einer produktiven Redshift-Serverless-Welt mit ersten Analyse-Abfragen aus Praxis-Übung Tag 1, einer Stern-Schema-Welt mit Zero-ETL-Anbindung und Performance-Optimierung aus Praxis-Übung Tag 2, einer Lakehouse-Welt mit Data Sharing, Iceberg und BI-Dashboard aus Praxis-Übung Tag 3, einem klaren Verständnis der modernen Redshift-Welt 2026 (Serverless, Zero-ETL, Federated Queries, Iceberg), einem Vergleich zur Wettbewerbs-Welt (Snowflake, Databricks, Fabric) und einer KI-Vorschau mit Brücke zum Schwester-Workshop „Redshift ML mit Amazon Q".
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Markt-Welt, Architektur, Serverless, erste Schritte
- 1. Was Amazon Redshift 2026 leistet
- Markt-Welt 2026: Redshift im Wettbewerb mit Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, BigQuery
- Wann Redshift, wann Alternative wählen - Entscheidungs-Kriterien
- AWS-Integration als Stärke: S3, Aurora, RDS, DynamoDB, Lake Formation
- Hauptmerkmale: massive Parallel-Verarbeitung, columnar Storage, Managed Storage
- Lizenz- und Preis-Welt (RA3, Serverless, Spectrum)
- 2. Architektur: Serverless versus RA3-Welt
- Klassische RA3-Cluster mit Trennung von Speicher (Managed Storage) und Compute
- Redshift Serverless als Pay-per-Use-Welt ohne Cluster-Verwaltung
- Workgroup- und Namespace-Konzept in Serverless
- Wann Serverless, wann RA3 wählen (vorhersehbare versus variable Lasten, Workload-Tiefe, Kosten-Sicht)
- DS2 und DC2 als Legacy-Welten (Migrations-Empfehlungen)
- 3. Einrichtung und erste Schritte
- AWS-Konto-Voraussetzungen und Berechtigungen
- Erstellung einer Workgroup in Redshift Serverless oder eines RA3-Clusters
- Sicherheits-Welt: VPC-Anbindung, IAM-Rollen, Verschlüsselung mit KMS
- Erste Verbindung über Query Editor v2, SQL Workbench, DBeaver oder JDBC-Anwendung
- Region-Auswahl mit Daten-Standort-Sicht (Frankfurt, Irland, weitere EU-Regionen)
- 4. Datenaufnahme und erste Abfragen
- COPY-Befehl als Standard-Welt für Bulk-Loading aus S3
- Unterstützte Formate: CSV, JSON, Parquet, Avro, ORC
- Auto Copy als 2026er Welt für kontinuierliche Aufnahme
- Erste Analyse-Abfragen mit JOINs, Aggregationen, Window Functions
- Query Performance Insights und Visual Explain in Query Editor v2
- Praxis-Übung Tag 1: Redshift Serverless aufbauen und erste Analyse
- Ziel: Eine Redshift-Serverless-Workgroup einrichten und erste produktive Abfragen durchführen
- Aufgaben: Workgroup und Namespace anlegen, IAM-Rolle und Sicherheits-Welt konfigurieren, Beispiel-Datensatz aus S3 mit COPY laden, drei analytische Abfragen mit Aggregationen und Window Functions durchführen, Visual Explain interpretieren
- Tools: AWS-Konto, Redshift Serverless, Query Editor v2, Beispiel-S3-Datensatz
- Ergebnis: produktive Redshift-Serverless-Welt mit ersten Analyse-Abfragen
- Tag 2: Datenmodellierung, Performance, Zero-ETL
- 5. Datenmodellierung in Redshift
- Stern- versus Schneeflocken-Schema
- Verteilungs-Schlüssel (DISTKEY) für effiziente Joins
- Sortier-Schlüssel (SORTKEY) für Range-Abfragen
- AUTO als 2026er Welt für Verteilungs- und Sortier-Optimierung
- Tabellen-Partitionierung über Sortier-Schlüssel
- Slow-Changing-Dimensions und Time Dimension Tables
- Hierarchien und Rollups
- 6. Performance-Optimierung
- Materialized Views und automatische Aktualisierung
- Streaming Materialized Views für Echtzeit-Welten
- Concurrency Scaling für Spitzen-Lasten (oft Ersatz für Auto WLM)
- Result Caching
- ANALYZE und VACUUM in der modernen Welt
- Workload Management: Auto WLM mit Prioritäten (für RA3) versus Serverless-Automatik
- Analyse von Abfrage-Plänen und Performance-Insights
- 7. Zero-ETL und Datenintegration
- Zero-ETL Integrations als 2026er Standard:
- Aurora MySQL und PostgreSQL zu Redshift (seit 2023 produktiv)
- DynamoDB zu Redshift Zero-ETL
- Salesforce, SAP, ServiceNow als Quellen
- AWS Glue Studio als moderner ETL-Anker (klassisches AWS Data Pipeline ist Auslauf)
- Schema-Aktualisierung und Daten-Lebens-Zyklus
- Step Functions für Orchestrierung
- DMS (Database Migration Service) für Migrations-Welten
- Apache Kafka und Kinesis als Streaming-Anbindung
- Zero-ETL Integrations als 2026er Standard:
- Praxis-Übung Tag 2: Datenmodellierung und Zero-ETL-Pipeline
- Ziel: Eine moderne Datenpipeline mit Zero-ETL und optimierter Modellierung aufbauen
- Aufgaben: Stern-Schema mit Fakten- und Dimensions-Tabellen anlegen, DISTKEY und SORTKEY optimieren, eine Aurora-zu-Redshift Zero-ETL-Integration konfigurieren, eine Materialized View mit Aktualisierungs-Welt erstellen, Performance-Analyse über Visual Explain
- Tools: Redshift Serverless oder RA3, Aurora PostgreSQL für Zero-ETL-Welt, S3 für Storage
- Ergebnis: produktive Stern-Schema-Welt mit Zero-ETL-Anbindung und Performance-Optimierung
- Tag 3: Data Sharing, Lakehouse, BI, Compliance
- 8. Data Sharing und Federated Queries
- Data Sharing als Live-Sicht ohne Kopie über Konten und Regionen
- Producer- und Consumer-Welt
- Cross-Account- und Cross-Region-Welten
- Anwendung in Konzern- und Mandanten-Welten
- Federated Queries auf Aurora, RDS, PostgreSQL, MySQL direkt aus Redshift
- Anwendungs-Welten und Performance-Klärung
- 9. Iceberg Tables, S3 Tables und Lakehouse
- Apache Iceberg Tables in Redshift seit 2024
- S3 Tables als AWS-eigene verwaltete Iceberg-Welt seit 2024
- Open Table Format für Multi-Engine-Lese-Zugriff (Redshift, Athena, EMR Spark, Glue)
- Bring-Your-Own-Storage und Bring-Your-Own-Iceberg
- Lakehouse-Architektur mit Lake Formation, Glue Data Catalog, Iceberg
- Redshift Spectrum als Klassiker für S3-Abfragen
- Bezug zur Wettbewerbs-Welt (Snowflake Iceberg, Databricks Delta-zu-Iceberg)
- 10. BI-Anbindung und Datenvisualisierung
- Amazon QuickSight als nativer AWS-Begleiter
- Tableau, Power BI, Looker als externe BI-Welt
- ODBC und JDBC-Treiber, AWS-Datenkonnektoren
- Direct Query versus Extrakt-Welt
- Performance-Optimierung für BI-Anbindung (Result Cache, Materialized Views, Concurrency Scaling)
- 11. Sicherheit, Compliance und KI-Vorschau
- IAM-Rollen, Berechtigungen, Row-Level Security
- Verschlüsselung at rest und in transit
- VPC-Endpoints und Private Connectivity
- Audit-Welt: CloudTrail, Audit Logs, System Tables
- Compliance: DSGVO mit EU-Daten-Standort, NIS2-Anforderungen bei kritischen Infrastrukturen, EU AI Act bei KI-Funktionen
- KI-Vorschau (Brücke zum Schwester-Workshop) : Redshift ML mit CREATE MODEL, Amazon Q Generative SQL für Natural Language Queries - Vertiefung im geplanten Workshop „Amazon Redshift ML mit Amazon Q und Generative SQL" (2T)
- Praxis-Übung Tag 3: Data Sharing, Iceberg und BI-Dashboard
- Ziel: Eine produktive Lakehouse-Welt mit Data Sharing und BI-Sicht aufbauen
- Aufgaben: Eine Data-Sharing-Welt zwischen zwei Workgroups einrichten, eine Iceberg Table oder S3 Table anlegen und über Spectrum abfragen, eine Federated Query auf eine Aurora-Welt durchführen, ein QuickSight-Dashboard mit den Daten erstellen
- Tools: Redshift Serverless (zwei Workgroups für Data Sharing), Iceberg Tables in S3, Aurora für Federated Query, Amazon QuickSight (oder Tableau/Power BI als Alternative)
- Ergebnis: produktive Lakehouse-Welt mit Data Sharing, Federated Query und BI-Dashboard
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Daten-Architektinnen und -Architekten: Die moderne Daten-Welten mit Redshift gestalten und in eine Lakehouse-Strategie einbetten.
- BI-Profis und Daten-Analysten: Die Redshift produktiv für Berichts-, Dashboard- und Analyse-Welten nutzen.
- Data Engineers mit AWS-Welt: Die Daten-Pipelines mit Zero-ETL, Federated Queries und Glue aufbauen.
- IT-Verantwortliche mit Cloud-Daten-Auftrag: Die zwischen Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric und Redshift entscheiden.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC. | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
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| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen