Ottimizzazione delle risorse cloud per scalabilità e costi.

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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Management
  • Strumenti di gestione
  • Gestione contratti
  • E-business
  • Controllo costi

Programma

Modulo 1: l'Ottimizzazione delle Risorse Cloud Cos'è l'ottimizzazione delle risorse cloud e perché è importante. Definizione di scalabilità, efficienza e controllo dei costi nelle architetture cloud. Panoramica delle principali piattaforme cloud: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure. Modulo 2: Concetti Fondamentali di Scalabilità nel Cloud Cos'è la scalabilità orizzontale vs verticale e quando utilizzarle. Come le architetture cloud supportano la scalabilità automatica. Strumenti di monitoraggio delle risorse cloud per la scalabilità. Modulo 3: Gestione delle Risorse Cloud: Elasticità e Autoscaling Elasticità nel cloud: come adattare automaticamente le risorse in base alla domanda. Autoscaling: come configurare autoscaling su piattaforme cloud. Esempi di configurazione dell'autoscaling su AWS, GCP, e Azure. Modulo 4: Pianificazione della Capacità Cloud per Ottimizzare i Costi Cos'è la pianificazione della capacità e come evitare il sovraccarico delle risorse. Tecniche per stimare le esigenze di capacità a lungo termine. Come ridurre il rischio di over-provisioning e under-provisioning delle risorse. Modulo 5: Ottimizzazione delle Risorse di Calcolo nel Cloud Come ottimizzare l’utilizzo delle istanze di calcolo: scelta del giusto tipo di istanza. Risorse serverless: quando e come usarle per ridurre i costi. La gestione dei carichi di lavoro variabili e la selezione delle istanze on-demand vs. spot. Modulo 6: Ottimizzazione dei Costi di Storage Cloud Tipologie di storage disponibili nelle piattaforme cloud (object storage, block storage, file storage). Strategie per ridurre i costi di storage: tiering, archiviazione a lungo termine, eliminazione dei dati non necessari. Come scegliere il tipo di storage giusto in base alle esigenze dell’applicazione. Modulo 7: Ottimizzazione della Rete e del Traffico Cloud Ridurre i costi di rete e il traffico di dati tra regioni o zone. Tecniche per l'ottimizzazione del traffico dati tra i servizi cloud. Configurazioni di CDN (Content Delivery Network) per migliorare la performance a basso costo. Modulo 8: Monitoraggio e Reporting delle Risorse Cloud Come utilizzare strumenti di monitoraggio come CloudWatch (AWS), Stackdriver (GCP), Azure Monitor. Analisi dei costi e performance per ottimizzare le risorse cloud. Creazione di report per il controllo dei costi e delle prestazioni. Modulo 9: Gestione e Ottimizzazione delle Licenze e dei Contratti Cloud Come ottimizzare i costi legati alle licenze software nel cloud. Contratti di utilizzo a lungo termine (reserved instances) vs. pagamento per utilizzo. Gestione dei piani di abbonamento e sconto per le risorse cloud a lungo termine. Modulo 10: Ottimizzazione del Database nel Cloud Tecniche di ottimizzazione per i database cloud: scaling e gestione delle risorse. Uso di database serverless vs. database tradizionali. Come scegliere tra SQL e NoSQL per ridurre i costi di gestione e migliorare la scalabilità. Modulo 11: Ottimizzazione dei Carichi di Lavoro con Container e Kubernetes Come utilizzare i container per ottimizzare l’utilizzo delle risorse cloud. Kubernetes come strumento per scalare le applicazioni in modo efficiente. Strategie per ottimizzare i costi con Kubernetes e la gestione dei carichi di lavoro. Modulo 12: Ottimizzazione delle Risorse con l'Intelligenza Artificiale (AI) Come l'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere le necessità di risorse e ottimizzare i costi. Utilizzo di AI per la gestione automatica delle risorse cloud. L’automazione nella gestione della capacità e nell’ottimizzazione dei costi attraverso AI e Machine Learning. Modulo 13: Sicurezza e Ottimizzazione delle Risorse Cloud Come garantire che le risorse siano sicure senza compromettere l'efficienza. Ottimizzazione dei costi di sicurezza: strumenti e best practices. Protezione contro le minacce senza sovraccaricare le risorse cloud. Modulo 14: Strumenti e Framework per l'Ottimizzazione delle Risorse Cloud Panoramica degli strumenti di terze parti per l’ottimizzazione dei costi cloud. Come utilizzare AWS Cost Explorer, Google Cloud Pricing Calculator, e Azure Cost Management. Strumenti di automazione per l'ottimizzazione continua dei costi e delle risorse. Modulo 15: Best Practices per l'Ottimizzazione delle Risorse Cloud Le migliori pratiche per ottimizzare le risorse cloud e ottenere una scalabilità a lungo termine. Strategie di approccio continuo all’ottimizzazione delle risorse nel tempo. Come monitorare e adattarsi ai cambiamenti dei costi e alle nuove offerte delle piattaforme cloud.

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