Big Data Kurse

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache Kafka" erwerben Sie umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um Kafka effektiv in verteilten Systemen einzusetzen. Sie lernen die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Kafka kennen und erhalten einen Überblick über die notwendigen Tools und deren Anwendung. Durch die Vorstellung der Kafka APIs und die Erstellung erster Kafka Producer und Consumer erlangen Sie praktische Erfahrungen. Typische Einsatzmöglichkeiten von Kafka werden detailliert beschrieben, und Sie lernen, wie Apache NiFi mit Kafka integriert werden kann, um die Funktionalitäten zu erweitern.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Hochverfügbarkeit von Kafka-Systemen. Sie erfahren, wie sich Ausfälle von Kafka-Komponenten auf das System auswirken und welche Konfigurationsmöglichkeiten bestehen, um die Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Das Konzept der Idempotenz wird vertieft, indem die Semantik von "Exactly Once" und "At Least Once" erläutert und deren Auswirkungen auf die Performance anhand praktischer Beispiele analysiert werden.

Das Monitoring von Kafka-Systemen wird als essenziell für den Betrieb hervorgehoben. Sie lernen, wichtige Metriken zu interpretieren und Strategien zur frühzeitigen Problemerkennung zu entwickeln. Ein umfassender Überblick über das Kafka-Ökosystem, einschließlich Kafka Streams, Kafka Connect und der Schema Registry, zeigt Ihnen, wie diese Tools für eine optimierte Datenverarbeitung genutzt werden können.

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In dieser 2-tägigen Schulung "Elasticsearch - Grundlagen" werden Sie die elementaren Kenntnisse des Elastic Stacks erlernen. Sie lernen, wie Sie strukturiert Daten in Elasticsearch einpflegen und gezielt abfragen können. Der Schwerpunkt liegt auf den Funktionen des Elastic Stacks, die speziell für das Log-Management relevant sind. Dabei erfahren Sie, wie Logdaten aus verschiedensten Quellen effizient eingelesen, gemäß den Anforderungen verwaltet und wertvolle Erkenntnisse aus diesen Daten gewonnen werden können.

Darüber hinaus erwerben Sie das nötige Know-how, um einen Elastic-Cluster unabhängig vom gewählten Deployment-Modell effektiv zu betreiben. Dies umfasst das Identifizieren und Beheben von Fehlern sowie die Integration externer IAM-Lösungen (Identity and Access Management).

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