Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS

In dieser 3-tägigen Schulung "Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS" lernen Sie, verschiedene Datenbankmodelle (SQL, NoSQL, Object Storage, Graph DBs) sinnvoll zu kombinieren, um flexible, skalierbare Big-Data-Architekturen zu bauen. Sie verstehen CAP-Theorem, Konsistenzmodelle und Lakehouse Patterns, implementieren CQRS & Event Sourcing und integrieren NoSQL-Datenbanken in moderne Data Pipelines mit Spark, Kafka und Change Data Capture.

Zu unserem Seminar: Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS

Polyglot Persistence – Konzepte & CAP-Theorem

• Warum ein System nicht reicht: Use Case Mapping
• CAP-Theorem, Konsistenzmodelle (Strong, Eventual, Causal)
• CQRS Design Patterns
• Polyglot Persistence Maturity Model

NoSQL-Datenbanken im Überblick

• Key-Value (Redis, DynamoDB), Document (MongoDB), Column (Cassandra, HBase), Graph (Neo4j)
• Stärken, Schwächen & Einsatzempfehlungen
• Wide Column vs. Document vs. Graph vs. Time Series
• CQRS/NoSQL Matrix 2026

Integration in Big-Data-Architekturen

• Anbindung an Data Lakes (S3, ADLS Gen2)
• Streaming & Batch Integration (Spark, Flink, Kafka)
• SQL Engines (Trino, Presto, Databricks)
• Datenflüsse & Synchronisation (CDC mit Debezium)

Cloud NoSQL & Managed Services

• DynamoDB, Cosmos DB, DocumentDB, Neptune (Graph)
• Skalierung, Verfügbarkeit, Multi-Region
• Kostenmodelle & FinOps Best Practices
• Security & Governance (IAM, Encryption, Audit Logs)

CQRS & Event Sourcing Praxis

• Event Store Design (Kafka, Axon, EventStoreDB)
• CQRS Implementation Patterns
• Materialized Views mit NoSQL Read Stores
• Saga Pattern für Distributed Transactions

Lakehouse Patterns

• Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi
• Schema Evolution, Time Travel, ACID Transactions
• Operational vs. Analytical Stores (HTAP
• Governance mit Unity Catalog, Apache Ranger

Architekturpatterns

• CQRS & Event Sourcing Deep Dive
• Materialized Views, Read Replicas, Caching Strategies
• Realtime vs. Batch Use Cases
• Microservices Data Patterns (Database per Service)

AI/ML Data Pipelines

• Feature Stores (Feast, Tecton)
• MLOps Data Integration
• Online/Offline Feature Serving
• Data Provenance & Lineage

Praxis & Design-Workshops

• Architekturentwürfe für E-Commerce Platform mit CQRS
• Technologieauswahl Workshop (Decision Matrix)
• Multi-Modal Data Pipeline Design (Logs + Transactions + Images)
• Lakehouse Migration Strategy

Best Practices & Fallstudien

• Performanceoptimierung (Partitioning, Compaction)
• Disaster Recovery & Backup Strategies
• Cost Optimization (Spot Instances, Reserved Capacity)
• Lessons Learned aus Production Systems