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AWS数据平台性能优化与成本治理

共计 30 章节
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01
课程导入与全景认知
目标=AWS数据平台的核心服务矩阵 · 性能与成本的权衡关系 · 治理框架与学习路径
课程导入全景认知
02
成本治理基础
目标=AWS成本管理工具（Cost… · Budgets · Cost and Usage Rep…
成本治理基础AWS
03
性能优化基础
目标=性能指标定义 · 监控工具（CloudWatch · X-Ray）
性能优化基础目标=性能指标定…
04
S3存储性能优化
目标=请求速率优化 · 前缀设计 · 传输加速
S3存储性能优化
05
S3成本治理
目标=存储类别选择 · 生命周期策略 · 智能分层
S3成本治理
06
Glue ETL性能调优
目标=作业参数配置 · 工作线程类型与数量 · 数据分区与并行度
GlueETL
07
Glue成本治理
目标=DPU小时计费模型 · 作业书签与增量处理 · Flex执行
Glue成本治理
08
Athena查询性能优化
目标=分区投影 · 列式存储与压缩 · CTAS与INSERT INTO
Athena查询性能优化
09
Athena成本控制
目标=按扫描量计费 · 分区裁剪 · 限制扫描上限
Athena成本控制
10
Redshift性能调优
目标=分布键与排序键设计 · WLM队列 · 并发扩展
Redshift性能调优
11
Redshift成本治理
目标=RA3节点与托管存储 · 预留实例与Savings Plans · 暂停与恢复
Redshift成本治理
12
EMR性能优化
目标=实例类型选择 · Spot实例与按需混合 · Spark配置调优
EMR性能优化
13
EMR成本治理
目标=集群生命周期管理 · 自动伸缩策略 · EMR on EKS成本对比
EMR成本治理
14
Kinesis性能与成本
目标=分片管理 · 增强扇出 · 聚合与批处理
Kinesis性能
15
MSK性能与成本
目标=分区设计 · 副本因子 · 存储层配置
MSK性能
16
Lambda数据处理的性能与成本
目标=内存与超时配置 · 并发控制 · Provisioned Concur…
Lambda数据处理的性能
17
Step Functions与数据编排
目标=状态机设计 · Express与Standard工作… · 错误重试与成本优化
StepFunctions
18
数据湖治理与性能
目标=Lake Formation权… · 分区管理 · 小文件合并
数据湖治理性能
19
数据仓库与数据湖成本对比
目标=Redshift vs Ath… · 场景化选型 · 混合架构成本分析
数据仓库数据湖成本对比
20
监控与可观测性体系
目标=CloudWatch指标与日志 · 自定义指标 · 成本异常检测
监控可观测性体系
21
自动化成本治理
目标=AWS Cost Anomal… · Lambda自动化清理 · 标签强制策略
自动化成本治理AWS
22
性能优化实战
目标=电商数据管道端到端调优（S3→… · 从瓶颈定位到参数调整
性能优化实战S3
23
成本治理实战
目标=某企业数据平台月度成本降低30… · 包括资源盘点 · 优化措施与效果验证
成本治理实战目标=某企业数据…
24
Serverless数据平台性能与成本
目标=Aurora Serverle… · DynamoDB按需与预置 · API Gateway与数据服务集成
Serverless数据平台性能
25
容器化数据平台
目标=ECS/EKS上运行Spark… · Fargate成本模型 · 节点自动伸缩
容器化数据平台ECS/EKS
26
数据压缩与列式格式
目标=Parquet · ORC · Avro选型对比
数据压缩列式格式
27
分区与分桶策略
目标=时间分区 · 复合分区 · 分桶数量优化
分区分桶策略
28
缓存与加速技术
目标=ElastiCache · DAX · CloudFront
缓存加速技术
29
预留与节省计划
目标=Savings Plans · 预留实例 · Compute Savings Pl…
预留节省计划
30
课程总结与持续治理
目标=建立性能与成本KPI · 治理成熟度模型 · 团队协作流程
课程总结持续治理