Distributed Messaging with Apache Kafka Training Cursus

Apache Samza is een open-source bijna realtime, asynchroon computationeel raamwerk voor stroomverwerking. Het maakt gebruik van Apache Kafka voor berichten en Apache Hadoop YARN voor fouttolerantie, processorisolatie, beveiliging en bronbeheer.

Deze instructeur-geleide, live training introduceert de principes achter berichtensystemen en gedistribueerde streamverwerking, terwijl deelnemers worden begeleid door het maken van een voorbeeld van een Samza-gebaseerd project en taakuitvoering.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik Samza om de code te vereenvoudigen die nodig is om berichten te produceren en te consumeren.
• Koppel de afhandeling van berichten van een applicatie los.
• Gebruik Samza om asynchrone berekening in bijna realtime te implementeren.
• Gebruik stroomverwerking om een hoger abstractieniveau te bieden dan berichtensystemen.

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Kafka Streams is een client-side bibliotheek voor het bouwen van applicaties en microservices waarvan de gegevens worden doorgegeven aan en van een Kafka-berichtensysteem. Traditioneel vertrouwde Apache Kafka op Apache Spark of Apache Storm om gegevens tussen berichtproducenten en consumenten te verwerken. Door de Kafka Streams API vanuit een applicatie aan te roepen, kunnen gegevens direct in Kafka worden verwerkt, waardoor de noodzaak om de gegevens naar een afzonderlijk cluster te sturen voor verwerking wordt omzeild.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze Kafka Streams kunnen integreren in een reeks voorbeeld Java applicaties die gegevens van en naar Apache Kafka doorgeven voor stroomverwerking.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de functies en voordelen van Kafka Streams ten opzichte van andere frameworks voor stroomverwerking
• Process stream gegevens rechtstreeks binnen een Kafka-cluster
• Schrijf een Java of Scala applicatie of microservice die kan worden geïntegreerd met Kafka en Kafka Streams
• Schrijf beknopte code die invoer Kafka-onderwerpen omzet in uitvoer Kafka-onderwerpen
• Bouw, verpak en implementeer de applicatie

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notes

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing raamwerken kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
• Begrijp en selecteer het meest geschikte raamwerk voor de taak.
• Verwerken van gegevens continu, gelijktijdig en record voor record.
• Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, enz.
• Integreer de meest geschikte bibliotheek voor streamverwerking met bedrijfsapplicaties en microservices.

Deze instructeur-geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op ingenieurs die Confluent (een distributie van Kafka) willen gebruiken om een realtime gegevensverwerkingsplatform voor hun toepassingen te bouwen en te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Confluent Platform.
• Gebruik de beheertools en -services van Confluent om Kafka gemakkelijker uit te voeren.
• Bewaar en verwerk inkomende stroomgegevens.
• Optimaliseer en beheer Kafka-clusters.
• Veilige datastromen.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Deze cursus is gebaseerd op de open source-versie van Confluent: Confluent Open Source.
• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Apache Kafka is een verspreid streamingplatform. Het is de facto een standaard voor het bouwen van gegevenspijpleidingen en lost veel verschillende use-cases op rond gegevensverwerking: het kan worden gebruikt als berichtenwachtrij, gedistribueerd logboek, streamprocessor, enz.

We beginnen met wat theorie achter datapijplijnen in het algemeen en gaan dan verder met fundamentele concepten achter Kafka. We zullen ook belangrijke componenten ontdekken zoals Kafka Streams en Kafka Connect.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die traditionele architectuur willen transformeren naar een zeer gelijktijdige, op microservices gebaseerde architectuur met behulp van Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes en Redis.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op voor het bouwen van microservices.
• Ontwerp en implementeer een zeer gelijktijdig ecosysteem voor microservices met behulp van Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker en Kubernetes.
• Transformeer monolithische en SOA-services naar op microservices gebaseerde architectuur.
• Hanteer een DevOps-aanpak bij het ontwikkelen, testen en vrijgeven van software.
• Zorg voor een hoge mate van gelijktijdigheid tussen microservices in productie.
• Bewaak microservices en implementeer herstelstrategieën.
• Voer prestatieafstemming uit.
• Leer meer over toekomstige trends in de architectuur van microservices.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka willen integreren met bestaande databases en applicaties voor verwerking, analyse, enz.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik Kafka Connect om grote hoeveelheden gegevens uit een database op te nemen in Kafka-onderwerpen.
• Neem loggegevens op die zijn gegenereerd door applicatieservers in Kafka-onderwerpen.
• Maak alle verzamelde gegevens beschikbaar voor streamverwerking.
• Exporteer gegevens uit Kafka-onderwerpen naar secundaire systemen voor opslag en analyse.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka streamverwerking willen implementeren zonder code te schrijven.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Confluent KSQL.
• Zet een streamverwerkingspijplijn op met alleen SQL-opdrachten (geen Java- of Python-codering).
• Voer datafiltering, transformaties, aggregaties, joins, windowing en sessionization volledig in SQL uit.
• Ontwerp en implementeer interactieve, continue queries voor het streamen van ETL en realtime analyses.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op systeembeheerders die een Kafka-cluster op ondernemingsniveau willen opzetten, implementeren, beheren en optimaliseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Opzetten en beheren van een Kafka Cluster.
• Evalueer de voor- en nadelen van de implementatie van Kafka op locatie versus in de cloud.
• Implementeer en monitor Kafka met behulp van verschillende on-premise en cloud-omgevingstools.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op softwaretesters die netwerkbeveiligingsmaatregelen willen implementeren in een Apache Kafka applicatie.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer Apache Kafka op een cloudgebaseerde server.
• Implementeer SSL-codering om aanvallen te voorkomen.
• Voeg ACL-authenticatie toe om gebruikerstoegang te volgen en te controleren.
• Zorg ervoor dat geloofwaardige klanten toegang hebben tot Kafka-clusters met SSL- en SASL-authenticatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die de SMACK-stack willen gebruiken om dataverwerkingsplatforms voor big data-oplossingen te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer een datapijplijnarchitectuur voor het verwerken van big data.
• Ontwikkel een clusterinfrastructuur met Apache Mesos en Docker.
• Analyseer gegevens met Spark en Scala.
• Beheer ongestructureerde gegevens met Apache Cassandra.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op data-ingenieurs, datawetenschappers en programmeurs die Apache Kafka-functies willen gebruiken in datastreaming met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Apache Kafka gebruiken om omstandigheden in continue datastromen te monitoren en te beheren met behulp van Python programmeren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op data-ingenieurs, datawetenschappers en programmeurs die Spark Streaming functies willen gebruiken bij het verwerken en analyseren van realtime gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Spark Streaming gebruiken om live datastromen te verwerken voor gebruik in databases, bestandssystemen en live dashboards.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die big data-applicaties willen ontwikkelen met Apache Kafka.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Ontwikkel Kafka-producenten en -consumenten om gegevens van Kafka te verzenden en te lezen. Integreer Kafka met externe systemen met behulp van Kafka Connect. Schrijf streaming-applicaties met Kafka Streams & ksqlDB. Integreer een Kafka-clienttoepassing met Confluent Cloud voor cloudgebaseerde Kafka-implementaties. Doe praktische ervaring op door praktische oefeningen en praktijkvoorbeelden.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die de basisprincipes van Kafka willen leren en deze willen integreren met Spring Boot.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp Kafka en zijn architectuur. Leer hoe u een eenvoudige Kafka-omgeving installeert, configureert en inricht. Integreer Kafka met Spring Boot.