Kostenoptimierung einer Datenplattform für ein Frankfurter Fintech
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten anonymisierte AWS Cost Explorer Exports der letzten sechs Monate, Schema- und Statistikinformationen aus Redshift, sowie die Glue-Job-Definitionen. Identifizieren Sie die fünf teuersten Posten, schlagen Sie pro Posten zwei Sparoptionen vor (z. B. S3-Lifecycle-Regeln, RA3-Reservierung, Glue-Job-Konsolidierung) und schätzen Sie den erwarteten Effekt mit Annahmen. Erfolg ist ein realistischer Plan über 90 Tage mit erwarteten monatlichen Ersparnissen und Risiken. Liefern Sie eine Architekturskizze des Ist- und Sollzustands plus ein Memo, das die Geschäftsführung in 15 Minuten lesen kann.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lassen sich die monatlichen AWS-Kosten der Datenplattform um mindestens 30 Prozent senken, ohne SLAs für die nutzenden Teams zu verletzen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- AWS-Kostenstrukturen einer Datenplattform analytisch verstehen
- Sparoptionen entlang von Lifecycle, Reservierungen, Job-Design priorisieren
- Architektur-Veränderungen mit Risiko und SLA-Impact bewerten
- Ergebnisse für eine Geschäftsführung lesbar aufbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Engineer
Cloud-Kostenanalysen sind eine wachsende Kerntätigkeit von Data Engineers, die in produktnahen Teams direkten Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen.
Dieses Projekt schärft
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AI Solutions Architect
Architektur-Veränderungen mit Risiko- und SLA-Wirkung zu bewerten ist die tägliche Arbeit von AI Solutions Architects.
Dieses Projekt schärft
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MLOps Engineer
Wer Cloud-Kosten einer Datenplattform versteht, beherrscht auch die Kostenseite produktiver ML-Pipelines, die MLOps-Engineers später bauen.
Dieses Projekt schärft
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Noch eine Sache