コース概要

ODIの概要とアーキテクチャ

  • ODIの概念:ELTアプローチ、伝統的なETLとの違い
  • 核心コンポーネント:リポジトリ、エージェント、トポロジー、セキュリティ
  • インストールの概要と環境設定

ODI Studioと開発コンポーネント

  • ODI Studioの操作:デザイナ、トポロジー、オペレータ、セキュリティパネル
  • プロジェクト、モデル、データストア
  • 逆エンジニアリングされたメタデータの操作

マッピングとインターフェースの設計

  • グラフィカルインターフェースとODIコンポーネントを使用したマッピングの作成
  • マッピング内のプロシージャ、変数、パッケージの使用
  • エラーハンドリングとデータ検証戦略

Knowledge ModulesとELT実行

  • Knowledge Modules (KMs)の理解とカテゴリー
  • 異なるターゲット向けにKMを選択し、カスタマイズする方法
  • パフォーマンスの考慮事項とプッシュダウン最適化

トポロジー、セキュリティ、接続性

  • 物理スキーマと論理スキーマ、データサーバの設定
  • エージェントの種類、設定、高可用性の基本
  • セキュリティ設定:ユーザー、プロファイル、リポジトリ保護

スケジューリング、展開、運用管理

  • シナリオのパッケージ化と展開
  • スケジューリング戦略と外部スケジューラとの統合
  • ジョブの監視とオペレータ、ログを使用したトラブルシューティング

上級テクニックと統合パターン

  • CDC(変更データキャプチャ)パターン、増分読み込み、CDCアプローチ
  • Big DataソースやHadoopエコシステムとの統合
  • モジュラーで保守可能な統合プロジェクトのベストプラクティス

手動実装ラボと実践的なケーススタディ

  • エンドツーエンドラボ:ODIシナリオの設計、実装、展開
  • パフォーマンスチューニングラボ:遅いマッピングの分析と最適化
  • ケーススタディの解説:アーキテクチャ決定と学習した教訓

まとめと次なるステップ

  • ODIの主要な概念と統合設計の原則を復習します。
  • プロダクション展開戦略と最適化技術について議論します。
  • さらなる学習パスと認定オプションを探索します。

要求

  • リレーショナルデータベースの概念に関する理解
  • SQLの使用経験
  • ETLまたはデータ統合の概念に関する知識

対象者

  • ETL/データ統合開発者
  • データアーキテクトとエンジニア
  • 統合ソリューションを担当するDBAとミドルウェアエンジニア
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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