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Schulung: Apache Kafka meistern – Echtzeit-Datenpipelines erfolgreich mit Kafka und Confluent Cloud aufbauen

Beschreibung

Dieses umfassende Seminar vermittelt tiefgehende Kenntnisse und Fähigkeiten im Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines mit Apache Kafka und der Confluent Cloud. Es richtet sich an Java-Entwickler, Architekten und Dateningenieure, die ein vollständiges Verständnis der Kafka-Ökosysteme und ihrer Anwendungen in modernen, ereignisgesteuerten Architekturen erlangen möchten. Das Seminar deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und beinhaltet praktische Übungen, um die erlernten Konzepte anzuwenden.

Agenda

Modul 1: Einführung in Apache Kafka und Confluent Cloud

  • Überblick über Kafka: Architektur, Broker, Partitionen, Replikation und Topics
  • Anwendungsfälle von Kafka: Finanzwesen, E-Commerce, IoT
  • Einführung in die Confluent Cloud: Vorteile, skalierbare Cluster, automatische Fehlertoleranz, Monitoring
  • Einrichten eines Kafka-Clusters: Confluent Cloud vs. On-Premises

Modul 2: Kafka-Grundlagen und Kernkomponenten

  • Producer und Consumer: Funktionsweise, Konfiguration und Best Practices
  • Partitioner und Serializer: Datenverteilung und -formatierung
  • Log Compaction und Segmente: Datenmanagement und -Speicherung

Modul 3: Erweiterte Kafka-Konzepte

  • KRaft (Kubernetes Raft): Entfernung von Zookeeper, neue Architekturen und Vorteile
  • Schema Registry: Verwaltung und Validierung von Datenformaten mit Avro, Protobuf und JSON
  • Heartbeat und Assignors: Mechanismen zur Verwaltung von Consumer-Gruppen und Zuweisung von Partitionen
  • Paxos-Algorithmus: Konsensmechanismen in Kafka

Modul 4: Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen

  • Einführung in Kafka Streams: Verarbeitung von Datenströmen mit KStream und KTable
  • Erstellung von Streaming-Anwendungen mit KSQL: SQL-ähnliche Abfragesprache, Abfragen und Transformationen von Datenströmen
  • Integration mit Apache Spark und Hadoop: Aufbau von Pipelines

Modul 5: Spracheunabhängige Programmierung mit Kafka

  • KafkaProducer & KafkaProducer API: Nutzung in Java
  • Spring Boot mit Kafka: REST API mit Spring Boot und Kafka
  • KafDrop: Senden von Nachrichten an Kafka-Topics aus verschiedenen Programmiersprachen
  • Integration mit anderen Programmiersprachen: e.g. Python

Modul 6: Kafka Connect und Integrationen

  • Kafka Connect API: Integration von Datenquellen und -senken
  • Alternativen zu Kafka Connect: Apache Camel, Spring Integration und andere EAI-Frameworks
  • Integration mit anderen Messaging-Systemen: RabbitMQ, Artemis
  • Praxisbeispiele und Hands-on-Übungen: Integration von Systemen

Modul 7: Monitoring und Verwaltung von Kafka-Clustern

  • Überblick über Monitoring-Tools: AKHQ, Kafdrop, Kowl
  • Verwendung von Confluent Cloud Monitoring-Tools: Clusterleistung und -gesundheit
  • Proaktive Überwachung und Fehlerbehebung: Praktische Ansätze
  • Jolokia und Hawtio: Verwaltung und Überwachung von JVM-basierten Anwendungen
  • Best Practices für Clusterverwaltung: In Produktionsumgebungen

Modul 8: Replikation, Leaderwahlen und Partitionen

  • Mechanismen der Replikation: Sicherstellung der Datenverfügbarkeit
  • Manuelles Anstoßen von Leaderwahlen: Gleichmäßige Verteilung der Partitionen und Leader
  • Umgang mit Ausfällen und Wiederherstellungsstrategien: Praktische Ansätze und Fallbeispiele

Modul 9: Sicherheit und Governance in Kafka

  • Sicherheitskonzepte: Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung
  • Governance und Compliance: Datenverarbeitung und gesetzliche Anforderungen

Modul 10: Alternative Messaging-Systeme und Frameworks

  • Vergleich von Kafka mit anderen Messaging-Systemen: RabbitMQ, Apache Pulsar
  • Betrachtung alternativer Frameworks: Apache Flume, Spark Streaming

Modul 11: Moderne Kafka-Features und zukünftige Entwicklungen

  • Vorteile von KRaft: Kafka ohne Zookeeper
  • Zukünftige Entwicklungen im Kafka-Ökosystem: Neue Features und Trends

Modul 12: Best Practices und Fallstudien

  • Best Practices für Kafka: Einsatz in Produktionsumgebungen
  • Fallstudien und Praxisbeispiele aus der Industrie: Reale Implementierungen
  • Hands-on-Labs: Aufbau und Verwaltung eines Kafka-Clusters, Entwicklung von Streaming-Anwendungen und Integration mit externen Systemen

 

Teilnehmerkreis und Voraussetzungen

Mindestanzahl Teilnehmende: 3 Personen

 

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