Stream Processing with Kafka Streams Träningskurs

Denna instruktörsledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till utvecklare som önskar integrera Apache Kafka med befintliga databaser och applikationer för bearbetning, analys etc.

Åt slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda Kafka Connect för att sluka stora mängder data från en databas till Kafka-ämnen.
• Sluka loggdata genererade av applikationsservrar till Kafka-ämnen.
• Göra alla insamlade data tillgängliga för strömbehandling.
• Exportera data från Kafka-ämnen till sekundära system för lagring och analys.

Denna instruktörsledd, liveutbildning (online eller på plats) riktas till ingenjörer som vill använda Confluent (en distribution av Kafka) för att bygga och hantera en realtidsdataprocesseringsslatform för sina applikationer.

När kursen är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Installera och konfigurera Confluent Platform.
• Använda Confluents hanteringsverktyg och tjänster för att enklare köra Kafka.
• Lagra och bearbeta inkommande strömdata.
• Optimera och hantera Kafka-kluster.
• Skydda dataströmmar.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händer på plats i en live-lab-miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• Denna kurs är baserad på den öppna källkodsversionen av Confluent: Confluent Open Source.
• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna det.

Apache Kafka är en distribuerad strömningss plattform. Det är de facto standard för att bygga datapipeliner och löser många olika användningsfall kring datahantering: det kan användas som ett meddelandekö, distribuerat logg, strömningsprocesserare etc.

Vi börjar med lite teori bakom datapipeliner generellt, fortsätter sedan med grundläggande koncept bakom Kafka. Vi kommer även att utforska viktiga komponenter som Kafka Streams och Kafka Connect.

I denna instruktörsledda, live utbildning på plats eller via fjärranslutning, kommer deltagarna att lära sig hur man sätter upp och integrerar olika Stream Processing-ramverk med befintliga stora datalagringssystem och relaterade programvaruapplikationer och mikro-tjänster.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera olika Stream Processing-ramverk, såsom Spark Streaming och Kafka Streaming.
• Förstå och välja det mest lämpliga ramverket för uppgiften.
• Processera data kontinuerligt, samtidigt och på ett post-för-post-sätt.
• Integrera Stream Processing-lösningar med befintliga databaser, datawarehouses, datalager, etc.
• Integrera den mest lämpliga stream processing-biblioteket med företagsapplikationer och mikro-tjänster.

Denna kurs är avsedd för företagsarkitekter, utvecklare, systemadministratörer och alla som vill förstå och använda ett med hög genomströmning distribuerat meddelandessystem. Om du har mer specifika krav (t.ex. endast systemadministrationssida) kan denna kurs anpassas för att bättre passa dina behov.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till systemadministratörer som vill konfigurera, distribuera, hantera och optimera ett Kafka-kluster av företagsklass.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och administrera ett Kafka-kluster.
• Utvärdera fördelarna och nackdelarna med att distribuera Kafka lokalt kontra i molnet.
• Distribuera och övervaka Kafka med hjälp av olika lokala och molnmiljöverktyg.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå som vill utveckla big data-applikationer med Apache Kafka.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utveckla Kafka-producenter och konsumenter för att skicka och läsa data från Kafka.
• Integrera Kafka med externa system med hjälp av Kafka Connect.
• Skriva strömmande applikationer med Kafka Streams & ksqlDB.
• Integrera en Kafka-klientapplikation med Confluent Cloud för molnbaserade Kafka-distributioner.
• Få praktisk erfarenhet genom övningar och verkliga användningsfall.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataingenjörer, datavetare och programmerare som vill använda Apache Kafka funktioner i dataströmning med Python.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna använda Apache Kafka för att övervaka och hantera förhållanden i kontinuerliga dataströmmar med hjälp av Python programmering.

Denna handledningsstyrda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå-Java-utvecklare som vill integrera Apache Kafka i sina applikationer för pålitlig, skalebar och höghastighetsmeddelandehantering.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och de grundläggande komponenterna i Kafka.
• Konfigurera och sätta upp en Kafka-kluster.
• Skapa och ta emot meddelanden med Java.
• Implementera Kafka Streams för realtidsdataprocestering.
• Säkerställa feltolerans och skalbarhet i Kafka-applikationer.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till systemadministratörer på mellannivå som vill utnyttja Kafkas meddelandeköfunktioner på ett effektivt sätt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå Kafkas funktioner och arkitektur för meddelandeköer.
• Konfigurera Kafka-ämnen för scenarier med meddelandeköer.
• Skapa och använda meddelanden med Kafka.
• Övervaka och hantera Kafka som en meddelandekö.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mjukvarutestare som vill implementera nätverkssäkerhetåtgärder i en Apache Kafka-applikation.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Distribuera Apache Kafka på en molnbaserad server.
• Implementera SSL-kryptering för att förebygga attacker.
• Lägga till ACL-autentisering för att spåra och kontrollera användaråtkomst.
• Säkerställa att trovärda klienter har åtkomst till Kafka-kluster med SSL och SASL-autentisering.

Denna instruktörledna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivjade utvecklare som vill lära sig grunderna i Kafka och integrera det med Spring Boot.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Förstå Kafka och dess arkitektur.
• Lära sig hur man installerar, konfigurerar och sätter upp en grundläggande Kafka-miljö.
• Integrera Kafka med Spring Boot.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till systemadministratörer på nybörjarnivå till mellannivå som vill lära sig hur man effektivt hanterar Kafka-ämnen för effektiv dataströmning och bearbetning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna och arkitekturen för Kafka-ämnen.
• Skapa, konfigurera och hantera Kafka-ämnen.
• Övervaka Kafka-ämnen för hälsa, prestanda och tillgänglighet.
• Implementera säkerhetsåtgärder för Kafka-ämnen.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda SMACK-stacken för att bygga datahanteringsplattformar för lösningar för stora mängder data.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera en datapipelinearkitektur för bearbetning av stora mängder data.
• Utveckla en klusterinfrastruktur med Apache Mesos och Docker.
• Analysera data med Spark och Scala.
• Hantera ostrukturerade data med Apache Cassandra.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill omvandla traditionell arkitektur till en mycket samtidig mikrotjänstbaserad arkitektur med hjälp av Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes och Redis.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön för att bygga mikrotjänster.
• Designa och implementera ett mycket samtidigt mikrotjänstekosystem med hjälp av Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker och Kubernetes.
• Förvandla monolitiska och SOA-tjänster till mikrotjänstbaserad arkitektur.
• Anta en DevOps-metod för att utveckla, testa och släppa programvara.
• Säkerställ hög samtidighet mellan mikrotjänster i produktionen.
• Övervaka mikrotjänster och implementera återställningsstrategier.
• Utför prestandajustering.
• Lär dig om framtida trender inom mikrotjänsters arkitektur.