Sikkerhet for Apache Kafka Treningskurs

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

Etter fullført trening vil deltakerne kunne:

• Bruk Kafka Connect til å hente inn store mengder data fra en database i Kafka-emner.
• Hente inn loggdata generert av applikasjonsservere i Kafka-emner.
• Gjøre alle samlede data tilgjengelige for strømbehandling.
• Eksporter data fra Kafka-emner til sekundære systemer for lagring og analyse.

Dette instruktørlidene, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke Confluent (en distribusjon av Kafka) for å bygge og administrere en sanntids dataproseffringsplattform for sine applikasjoner.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Confluent Platform.
• Bruke Confluents administreringsverktøy og tjenester til å kjøre Kafka enklere.
• Lagre og behandle innkommende strømdata.
• Optimere og administrere Kafka-klynger.
• Sikre datastrømmene.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndsinnsimplementering i en live-labbmiljø.

Kurstilpasningsalternativer

• Dette kurset er basert på den open source-versjonen av Confluent: Confluent Open Source.
• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Apache Kafka er en distribuert strømmingplattform. Det er i praksis et standardverktøy for å bygge datapipelines og løser mange ulike brukstilfeller rundt dataforbehandling: det kan brukes som meldingskø, distribuert logg, strømprosessor, etc.

Vi begynner med litt teori bak datapipelines generelt, fortsetter med grunnleggende konsepter bak Kafka. Vi vil også utforske viktige komponenter som Kafka Streams og Kafka Connect.

I denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (på sted eller fjern), vil deltakerne lære å sette opp og integrere ulike Stream Processing-rammeverk med eksisterende big data-lagringssystemer og relaterte programvareapplikasjoner og mikrotjenester.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Installere og konfigurere ulike Stream Processing-rammeverk, som Spark Streaming og Kafka Streaming.
• Forstå og velge det mest passende rammeverket for oppgaven.
• Behandle data kontinuerlig, samtidig og på en post-for-post-måte.
• Integrere Stream Processing-løsninger med eksisterende databaser, datawarehouses, datalagre, etc.
• Integrere det mest passende Stream Processing-biblioteket med virksomhetsapplikasjoner og mikrotjenester.

Dette kurset er for virksomhetsarkitekter, utviklere, systemadministratorer og enhver som ønsker å forstå og bruke et høydeknaphast distribuert meldingsystem. Hvis du har mer spesifikke krav (f.eks. bare systemadministrasjon), kan dette kurset tilpasses 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 (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å utvikle big data-applikasjoner med Apache Kafka.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere kunne:

• Utvikle Kafka-produsenter og konsumenter for å sende og lese data fra Kafka.
• Integrere Kafka med eksterne systemer ved hjelp av Kafka Connect.
• Skrive strømmeapplikasjoner med Kafka Streams & ksqlDB.
• Integrere en Kafka-klientapplikasjon med Confluent Cloud for skybaserte Kafka-utplasseringer.
• Oppnå praktisk erfaring gjennom hånd-på-oppgaver og virkelige bruksområder.

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.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå Java-utviklere som ønsker å integrere Apache Kafka i sine applikasjoner for pålitelig, skalerbar og med høy gjennomføringsrate meldingsutveksling.

Avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Føre ut arkitekturen og kjernenav ved Kafka.
• Konfigurere en Kafka-klynge.
• Lage og konsumere meldinger med Java.
• Implementere Kafka Streams for sanntidsdataanalyse.
• Sikre 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 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 en klientbibliotek for å bygge applikasjoner og mikrotjenester hvis data sendes til og fra et Kafka-meldingssystem. Tradisjonelt har Apache Kafka avhengt av Apache Spark eller Apache Storm for å behandle data mellom meldingsprodusenter og -forbrukere. Ved å kalle Kafka Streams API-en fra innenfor en applikasjon, kan data bli behandlet direkte i Kafka, uten at det er nødvendig å sende data til et separat kluster for behandling.

I denne instruktørførte, live-treningen vil deltakerne lære hvordan de kan integrere Kafka Streams i en rekke eksempelapplikasjoner skrevet i Java som sender data til og fra Apache Kafka for strømbehandling.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Føre Kafka Streams funksjoner og fordeler over andre strømbehandlingsrammer
• Behandle strømdata direkte innenfor et Kafka-kluster
• Skrive en Java eller Scala-applikasjon eller mikrotjeneste som integrerer seg med Kafka og Kafka Streams
• Skrive kortfattet kode som transformerer innkommende Kafka-topics til utgående Kafka-topics
• Bygge, pakke og distribuere applikasjonen

Målgruppe

• Utviklere

Kursformat

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk trening

Merknader

• For å be om en tilpasset trening 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, live-utdanningen på Norge (online eller på sted) er rettet mot datavitere som ønsker å bruke SMACK-stabelen til å bygge databehandlingsplattformer for løsninger for stor datasamlinger.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne kunne:

• Implementere en data pipeline-arkitektur for behandling av store datasamlinger.
• Utvikle en klusterinfrastruktur med Apache Mesos og Docker.
• Analysere data med Spark og Scala.
• Administrere ustrukturerte data med Apache Cassandra.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å transformere tradisjonell arkitektur til en svært samtidig mikrotjenestebasert arkitektur ved å bruke Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes og Redis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge mikrotjenester.
• Design og implementer et svært samtidig mikrotjenesteøkosystem ved å bruke Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker og Kubernetes.
• Transform monolittiske og SOA-tjenester til mikrotjenestebasert arkitektur.
• Bruk en DevOps-tilnærming til utvikling, testing og utgivelse av programvare.
• Sikre høy samtidighet blant mikrotjenester i produksjon.
• Overvåk mikrotjenester og implementer gjenopprettingsstrategier.
• Utfør ytelsesjustering.
• Lær om fremtidige trender innen mikrotjenestearkitektur.