MIGRATING AMAZON REDSHIFT USERS TO BIGQUERY (MARUBQ) EĞİTİMİ

Redshift iş yüklerini BigQuery’ye sorunsuz taşıyın

Redshift–BigQuery mimari eşleme, batch SQL translator, Data Transfer Service, dual-run doğrulama ve performans ayarı programı

Bu eğitim, Amazon Redshift kullanan ekiplerin BigQuery’ye geçiş sürecini ele alır. Eğitim 3 gün sürer; her günde dört modül uygulamalı laboratuvarlarla işlenir.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Redshift iş yüklerinin BigQuery mimarisine, SQL’ine ve operasyonuna taşınması

Bu eğitim, Amazon Redshift kullanan ekiplerin BigQuery’ye geçiş sürecini ele alır. Küme ve WLM kavramlarının slot modeline eşlenmesi, distribution/sort key yerine partition ve clustering, Spectrum yerine BigLake, BigQuery Migration Assessment, batch SQL translator ile dönüşüm, UNLOAD ve Data Transfer Service ile veri aktarımı ve dual-run doğrulama işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, Amazon Redshift’ten BigQuery’ye geçiş (MARUBQ) odaklı uygulamalı laboratuvar ve ekip tartışması.

Seviye

Orta Seviye — Geçiş Planı ve Mimari Eşleme, SQL Dönüşümü ve Performans, Yönetişim, Maliyet ve Raporlama başlıklarını kapsayan Amazon Redshift’ten BigQuery’ye geçiş (MARUBQ) eğitimi

Öğrenme Metodu

Örnek veri setleri üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve Cloud Shell ile adım adım laboratuvarlar yapılır ve sonuçlar birlikte yorumlanır.

Neden Bu Eğitim?

📊Veri Odaklı Laboratuvar

BigQuery, Dataflow ve Pub/Sub gibi servisler gerçek veri setleri üzerinde sorgulanır ve ölçülür.

💰Maliyet Bilinci

Taranan bayt, slot ve depolama sınıfı seçimleri maliyet etkisiyle birlikte değerlendirilir.

🔒Yönetişim Pratiği

IAM, policy tag ve satır düzeyi erişim gibi kontroller veri hattına dahil edilir.

Anahtar Konular

Redshift BigQuery geçişMARUBQBigQuery Migration ServiceSQL translatorRedshift Spectrum BigLakeData Transfer Serviceveri ambarı taşımaGoogle Cloud BigQuery
“Veri, doğru modellendiğinde sorguya değil karara dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL Bilgisi

SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgu düzeyinde SQL kullanabilme.

2
Veri Kavramları

Tablo, şema, ETL ve veri ambarı terimlerine temel aşinalık.

3
Bulut Temelleri

Proje, bölge ve IAM gibi temel bulut kavramlarını bilme.

4
Google Cloud Erişimi

BigQuery kullanılabilen bir proje veya sağlanan laboratuvar ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Redshift bileşenlerini BigQuery karşılıklarına eşler ve taşıma planını oluşturur.
Modül 1
Taşıma Planlama ve Cutover
  • Envanter çıkarma ve iş yükü sınıflandırma
  • Pilot, paralel çalıştırma (dual-run) ve doğrulama
  • ETL / BI araçlarının yeni uç noktaya bağlanması
  • Güvenlik ve uyumluluk eşleştirmesi
  • Eğitim, runbook ve kullanıcı geçişi
  • Maliyet karşılaştırması ve hedef kapasite boyutlandırma
Modül 2
Redshift’ten BigQuery’ye Mimari Eşleme
  • Redshift küme, düğüm tipi ve WLM kavramlarının BigQuery slot/reservation karşılığı
  • Distribution style ve sort key yerine partition ve clustering
  • Redshift Spectrum yerine BigLake ve dış tablolar
  • Veri tipi eşlemesi: SUPER, VARCHAR, TIMESTAMPTZ
  • Schema/user yönetiminin IAM ve dataset modeline taşınması
  • Taşıma değerlendirmesi ve BigQuery Migration Assessment aracı
Modül 3
BigQuery Mimarisi ve Veri Setleri
  • Dremel, Colossus ve Jupiter tabanlı ayrık depolama/hesaplama mimarisi
  • Dataset, tablo, view ve materialized view kavramları
  • Slot, on-demand ve capacity (editions) fiyatlandırma
  • Tablo partitioning (zaman, tamsayı aralığı) ve clustering
  • Dış tablolar ve BigLake ile GCS üzerinde sorgu
  • BigQuery Studio, bq CLI ve istemci kütüphaneleri
Modül 4
BigQuery’ye Veri Yükleme
  • Batch load job: CSV, Avro, Parquet, ORC ve JSON formatları
  • Storage Write API ile akış ve exactly-once yazma
  • BigQuery Data Transfer Service ve zamanlanmış sorgular
  • Pub/Sub BigQuery subscription ile doğrudan aktarım
  • Şema evrimi, autodetect ve hata toleransı
  • Federated sorgular: Cloud SQL, Spanner ve Drive
Günün hedefiKatılımcı Redshift SQL’ini BigQuery’ye çevirir, doğrular ve performansı ayarlar.
Modül 1
Redshift SQL Dönüşümü ve Veri Aktarımı
  • BigQuery Migration Service ile toplu SQL çevirisi (batch SQL translator)
  • Redshift’e özgü fonksiyonlar (DATEADD, LISTAGG, NVL) dönüşümü
  • UNLOAD ile S3’e dışa aktarma ve Storage Transfer Service
  • Data Transfer Service ile Redshift connector
  • Saklı yordam ve COPY komutu dönüşümü
  • Sonuç doğrulama ve veri eşitliği testleri
Modül 2
BigQuery SQL ve Analitik Fonksiyonlar
  • Standart SQL: ARRAY, STRUCT, UNNEST ve iç içe alanlar
  • Window function: ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER ve QUALIFY
  • APPROX_COUNT_DISTINCT ve HLL++ sketch kullanımı
  • Geçici tablo, scripting, değişken ve prosedürler
  • User-defined function (SQL ve JavaScript UDF)
  • JSON fonksiyonları ve yarı yapısal veri sorgulama
Modül 3
BigQuery Sorgu Performansı ve Maliyeti
  • Query plan ve execution graph okuma
  • Partition pruning ve clustering ile taranan bayt azaltma
  • Join stratejileri: broadcast, hash ve shuffle etkisi
  • INFORMATION_SCHEMA.JOBS ile pahalı sorguları bulma
  • BI Engine ve materialized view ile hızlandırma
  • Maksimum faturalandırılacak bayt, dry run ve kota kontrolleri
Modül 4
Dataform Temelleri
  • Dataform repository, workspace ve Git bağlantısı
  • SQLX dosyası yapısı: config bloğu ve ref() fonksiyonu
  • Tablo tipleri: table, view, incremental, operations ve declaration
  • dataform.json / workflow_settings.yaml yapılandırması
  • Bağımlılık grafı ve DAG görselleştirme
  • JavaScript ile yeniden kullanılabilir fonksiyonlar (includes)
Günün hedefiKatılımcı geçiş sonrası güvenlik, maliyet ve raporlama katmanını tamamlar.
Modül 1
BigQuery Güvenlik ve Yönetişim
  • Dataset ve tablo düzeyinde IAM
  • Column-level security ve policy tag
  • Row-level access policy ve authorized view
  • CMEK şifreleme ve VPC Service Controls
  • Data Catalog / Dataplex ile veri keşfi ve soy ağacı
  • Data masking ve DLP ile hassas veri tespiti
Modül 2
Maliyet Yönetimi ve Optimizasyon
  • Cloud Billing raporları ve maliyet kırılımı filtreleri
  • Billing export to BigQuery ile detaylı maliyet analizi
  • Budget ve alert eşikleri, Pub/Sub ile otomasyon
  • Committed Use Discounts ve sustained use indirimleri
  • Active Assist: idle VM, over-provisioned VM ve disk önerileri
  • Label stratejisi ve maliyet merkezine geri yansıtma
Modül 3
Looker, Looker Studio ve Raporlama
  • Looker Studio veri kaynağı bağlama ve hesaplanan alanlar
  • LookML: model, view, explore ve dimension/measure
  • Derived table (PDT) ve önbellekleme politikaları
  • Dashboard filtreleri, paylaşım ve zamanlanmış gönderim
  • Embedded analytics ve SSO ile gömme
  • Semantik katman ve ölçüm tutarlılığı
Modül 4
Kaynak ve Fiyat Optimizasyonu
  • Right-sizing: VM, disk ve Cloud SQL önerileri (Active Assist)
  • Spot VM, autoscaling ve zamanlanmış kapatma
  • Resource-based ve spend-based CUD stratejisi
  • Cloud Storage lifecycle ve sınıf geçişleri
  • BigQuery slot ve editions maliyet modelleri
  • Egress ve ağ maliyeti azaltma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Taşıma Planlama ve Cutover

Taşıma Planlama ve Cutover konusunda Envanter çıkarma ve iş yükü sınıflandırma, Pilot, paralel çalıştırma (dual-run) ve doğrulama ve Güvenlik ve uyumluluk eşleştirmesi başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

🛠️
BigQuery Mimarisi ve Veri Setleri

BigQuery Mimarisi ve Veri Setleri konusunda Dremel, Colossus ve Jupiter tabanlı ayrık depolama/hesaplama mimarisi, Dataset, tablo, view ve materialized view kavramları ve Tablo partitioning (zaman, tamsayı aralığı) ve clustering başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

🔐
BigQuery’ye Veri Yükleme

BigQuery’ye Veri Yükleme konusunda Batch load job: CSV, Avro, Parquet, ORC ve JSON formatları, Storage Write API ile akış ve exactly-once yazma ve Pub/Sub BigQuery subscription ile doğrudan aktarım başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

📈
BigQuery SQL ve Analitik Fonksiyonlar

BigQuery SQL ve Analitik Fonksiyonlar konusunda Standart SQL: ARRAY, STRUCT, UNNEST ve iç içe alanlar, Window function: ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER ve QUALIFY ve Geçici tablo, scripting, değişken ve prosedürler başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

☁️
BigQuery Sorgu Performansı ve Maliyeti

BigQuery Sorgu Performansı ve Maliyeti konusunda Query plan ve execution graph okuma, Partition pruning ve clustering ile taranan bayt azaltma ve INFORMATION_SCHEMA.JOBS ile pahalı sorguları bulma başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

🔍
BigQuery Güvenlik ve Yönetişim

BigQuery Güvenlik ve Yönetişim konusunda Dataset ve tablo düzeyinde IAM, Column-level security ve policy tag ve CMEK şifreleme ve VPC Service Controls başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

⚙️
Maliyet Yönetimi ve Optimizasyon

Maliyet Yönetimi ve Optimizasyon konusunda Cloud Billing raporları ve maliyet kırılımı filtreleri, Billing export to BigQuery ile detaylı maliyet analizi ve Committed Use Discounts ve sustained use indirimleri başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

🚀
Kaynak ve Fiyat Optimizasyonu

Kaynak ve Fiyat Optimizasyonu konusunda Right-sizing: VM, disk ve Cloud SQL önerileri (Active Assist), Spot VM, autoscaling ve zamanlanmış kapatma ve Cloud Storage lifecycle ve sınıf geçişleri başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Redshift ambarını BigQuery’ye taşıyan veri mühendisleri
  • DBA’ler
  • ambar mimarları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Redshift ambarını BigQuery’ye taşıyan veri mühendisleri, DBA’ler ve ambar mimarları için uygundur.
Amazon Redshift’ten BigQuery’ye geçiş (MARUBQ) eğitimine katılmak için hangi ön bilgiler gerekir?
SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgu düzeyinde SQL kullanabilme. Tablo, şema, ETL ve veri ambarı terimlerine temel aşinalık.
Eğitimde hangi konular işlenir?
Program 3 günde şu başlıkları kapsar: Geçiş Planı ve Mimari Eşleme; SQL Dönüşümü ve Performans; Yönetişim, Maliyet ve Raporlama.
Eğitim uygulamalı mı ilerler?
Örnek veri setleri üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve Cloud Shell ile adım adım laboratuvarlar yapılır ve sonuçlar birlikte yorumlanır.
Eğitim sonunda sertifika verilir mi?
Katılımcılara 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. Migrating Amazon Redshift Users to BigQuery (MARUBQ) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Google CloudGoogle Cloud Architect: Web Applications & Name Resolution Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Cloud Architect: Web Applications & Name Resolution Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

GCP Architect: Web Applications & Name Resolution eğitimi: Google Cloud üzerinde web uygulaması yayınlama ve ad çözümleme: Cloud DNS, load balancer. 2 gün uygul

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Cloud Digital Leader: Analytical Processing Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Cloud Digital Leader: Analytical Processing Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Digital Leader: Analytical Processing eğitimi: Google Cloud analitik işleme: BigQuery, Dataflow, Dataproc. 2 gün uygulamalı lab.

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Cloud Digital Leader: Basic Google Cloud Concepts Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Cloud Digital Leader: Basic Google Cloud Concepts Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Digital Leader: Basic Google Cloud Concepts eğitimi: temel Google Cloud kavramları: bulut modeli, küresel altyapı, hizmet aileleri, güvenlik. 2 gün uygula

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Cloud Digital Leader: Business Intelligence and Data Processing Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Cloud Digital Leader: Business Intelligence and Data Processing Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Digital Leader: Business Intelligence and Data Processing eğitimi: iş zekâsı ve veri işleme: Looker, Looker Studio, BigQuery, Dataflow. 2 gün uygulamalı l

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Cloud Digital Leader: Compliance & Operations on Google Cloud Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Cloud Digital Leader: Compliance & Operations on Google Cloud Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Digital Leader: Compliance & Operations on Google Cloud eğitimi: Google Cloud üzerinde uyumluluk, güvenlik, operasyon, izleme. 2 gün uygulamalı lab.

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