Building Data Pipelines with Apache Kafka Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å integrere Apache Kafka med eksisterende databaser og applikasjoner for prosessering, analyse, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Kafka Connect til å innta store mengder data fra en database til Kafka-emner.
• Lag inn loggdata generert av en applikasjonsserver i Kafka-emner.
• Gjør alle innsamlede data tilgjengelig for strømbehandling.
• Eksporter data fra Kafka-emner til sekundære systemer for lagring og analyse.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke Confluent (en distribusjon av Kafka) til å bygge og administrere en sanntidsdatabehandlingsplattform for applikasjonene deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Installer og konfigurer Confluent Platform. Bruk Confluents administrasjonsverktøy og tjenester for å kjøre Kafka enklere. Lagre og behandle innkommende strømdata. Optimaliser og administrer Kafka-klynger. Sikre datastrømmer.

Kursets format

Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

Dette kurset er basert på åpen kildekode-versjonen av Confluent: Confluent Open Source. For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern), vil deltakerne lære å sette opp og integrere forskjellige Stream Processing rammeverk med eksisterende lagringssystemer for store data og relaterte programvareapplikasjoner og mikrotjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer forskjellige Stream Processing rammeverk, for eksempel Spark Streaming og Kafka Streaming.
• Forstå og velg det mest passende rammeverket for jobben.
• Prosess av data kontinuerlig, samtidig og på en rekord-for-post måte.
• Integrer Stream Processing løsninger med eksisterende databaser, datavarehus, datainnsjøer, etc.
• Integrer det mest passende strømbehandlingsbiblioteket med bedriftsapplikasjoner og mikrotjenester.

Dette kurset er for bedriftsarkitekter, utviklere, systemadministratorer og alle som ønsker å forstå og bruke et distribuert meldingssystem med høy gjennomstrømning. Hvis du har mer spesifikke krav (f.eks. Kun systemadministrasjonssiden), kan dette kurset skreddersys for å passe bedre til dine behov.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer som ønsker å sette opp, distribuere, administrere og optimalisere en Kafka-klynge i bedriftsklasse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp og administrer en Kafka-klynge.
• Vurder fordelene og ulempene ved å distribuere Kafka på stedet kontra i skyen.
• Distribuer og overvåk Kafka ved å bruke ulike lokale og skymiljøverktøy.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå som ønsker å utvikle big data-applikasjoner med Apache Kafka.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Utvikle Kafka-produsenter og -forbrukere til å sende og lese data fra Kafka. Integrer Kafka med eksterne systemer ved hjelp av Kafka Connect. Skriv strømmeapplikasjoner med Kafka Streams & ksqlDB. Integrer en Kafka-klientapplikasjon med Confluent Cloud for skybaserte Kafka-distribusjoner. Få praktisk erfaring gjennom praktiske øvelser og brukssaker i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataingeniører, dataforskere og programmerere som ønsker å bruke Apache Kafka-funksjoner i datastrømming med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bruke Apache Kafka til å overvåke og administrere forhold i kontinuerlige datastrømmer ved å bruke Python programmering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå Java som ønsker å integrere Apache Kafka i applikasjonene deres for pålitelig, skalerbar og høyhastighetsmeldinger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og kjernekomponentene til Kafka.
• Sett opp og konfigurer en Kafka-klynge.
• Produser og konsumer meldinger ved å bruke Java.
• Implementer Kafka Streams for sanntids databehandling.
• Sørg for feiltoleranse og skalerbarhet i Kafka-applikasjoner.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer på mellomnivå som ønsker å utnytte Kafkas meldingskøfunksjoner effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå Kafkas meldingskø-funksjoner og arkitektur.
• Konfigurer Kafka-emner for scenarier for meldingskø.
• Produser og konsumer meldinger ved hjelp av Kafka.
• Overvåk og administrer Kafka som en meldingskø.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvaretestere som ønsker å implementere nettverkssikkerhetstiltak i en Apache Kafka-applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Distribuer Apache Kafka på en skybasert server.
• Implementer SSL-kryptering for å forhindre angrep.
• Legg til ACL-autentisering for å spore og kontrollere brukertilgang.
• Sørg for at troverdige kunder har tilgang til Kafka-klynger med SSL- og SASL-autentisering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå som ønsker å lære det grunnleggende om Kafka og integrere det med Spring Boot.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå Kafka og dens arkitektur.
• Lær hvordan du installerer, konfigurerer og setter opp et grunnleggende Kafka-miljø.
• Integrer Kafka med Spring Boot.

Kafka Streams er et bibliotek på klientsiden for å bygge applikasjoner og mikroservices hvis data sendes til og fra et Kafka-meldingssystem. Tradisjonelt har Apache Kafka vært avhengig av Apache Spark eller Apache Storm å behandle data mellom meldingsprodusenter og forbrukere. Ved å kalle Kafka Streams API fra en applikasjon, kan data behandles direkte i Kafka, og omgå behovet for å sende dataene til en egen klynge for behandling.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å integrere Kafka Streams i et sett med Java applikasjoner som sender data til og fra Apache Kafka for strømbehandling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå Kafka Streams funksjoner og fordeler i forhold til andre rammeverk for prosessering av strømmer
• Behandle data direkte i en Kafka-klynge
• Skriv en Java eller Scala applikasjon eller mikroservice som integreres med Kafka og Kafka Streams
• Skriv kortfattet kode som forvandler input Kafka-emner til output Kafka-emner
• Bygg, pakke og distribuer applikasjonen

Publikum

• Utviklere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merknader

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære hvordan man effektivt administrerer Kafka-emner for effektiv datastrømming og prosessering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå Kafka-emnets grunnleggende og arkitektur.
• Opprett, konfigurer og administrer Kafka-emner.
• Overvåk Kafka-emner for helse, ytelse og tilgjengelighet.
• Implementer sikkerhetstiltak for Kafka-emner.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å implementere Apache Kafka strømbehandling uten å skrive kode.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Confluent KSQL.
• Sett opp en strømbehandlingspipeline ved å bruke bare SQL kommandoer (ingen Java eller Python koding).
• Utfør datafiltrering, transformasjoner, aggregeringer, sammenføyninger, vinduer og økter i SQL.
• Design og distribuer interaktive, kontinuerlige spørringer for streaming av ETL og sanntidsanalyse.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke SMACK-stakken til å bygge databehandlingsplattformer for big data-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer en datapipeline-arkitektur for behandling av big data.
• Utvikle en klyngeinfrastruktur med Apache Mesos og Docker.
• Analyser data med Spark og Scala.
• Administrer ustrukturerte data med Apache Cassandra.