Apache Kafka oktatás Magyarország

Confluent Apache Kafka is a distributed event streaming platform designed for high-throughput, fault-tolerant data pipelines and real-time analytics.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level system administrators and DevOps professionals who wish to install, configure, monitor, and troubleshoot Confluent Apache Kafka clusters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the components and architecture of Confluent Kafka.
• Deploy and manage Kafka brokers, Zookeeper quorums, and key services.
• Configure advanced features including security, replication, and performance tuning.
• Use management tools to monitor and maintain Kafka clusters.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű Java fejlesztőknek szól, akik szeretnék integrálni Apache Kafka-et alkalmazásaikba a megbízható, méretezhető és nagy áteresztőképességű üzenetküldés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Kafka architektúráját és alapvető összetevőit.
• Kafka-fürt beállítása és konfigurálása.
• Üzenetek létrehozása és felhasználása a Java használatával.
• Valósítsa meg a Kafka Streams szolgáltatást a valós idejű adatfeldolgozáshoz.
• Hibatűrés és méretezhetőség biztosítása a Kafka alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű rendszergazdáknak szól, akik hatékonyan szeretnék kihasználni a Kafka üzenetsor funkcióit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg Kafka üzenetsorolási képességeit és architektúráját.
• Konfigurálja a Kafka-témákat az üzenetsorolási forgatókönyvekhez.
• Üzenetek létrehozása és felhasználása a Kafka segítségével.
• A Kafka figyelése és kezelése üzenetsorként.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű rendszergazdáknak szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell hatékonyan kezelni a Kafka-témákat a hatékony adatfolyam és -feldolgozás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Kafka-téma alapjait és az építészetet.
• Kafka témák létrehozása, konfigurálása és kezelése.
• Figyelje a Kafka-témákat az egészségre, a teljesítményre és a rendelkezésre állásra vonatkozóan.
• Biztonsági intézkedések végrehajtása a Kafka-témák esetében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni a Kafka alapjait és integrálni a Spring Boot-val.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg Kafkát és építészetét.
• Ismerje meg, hogyan telepíthet, konfigurálhat és állíthat be egy alapvető Kafka-környezetet.
• Integrálja Kafkát a Spring Boot-vel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik a Apache Kafka segítségével big data alkalmazásokat szeretnének fejleszteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

A Kafka-gyártók és fogyasztók fejlesztése a Kafka-adatok küldésére és olvasására. Integrálja a Kafkát külső rendszerekkel a Kafka Connect segítségével. Írjon streamelési alkalmazásokat a Kafka Streams & ksqlDB segítségével. Integráljon egy Kafka-kliens alkalmazást a Confluent Clouddal a felhőalapú Kafka-telepítésekhez. Gyakorlati gyakorlatok és valós használati esetek révén szerezhet gyakorlati tapasztalatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnének integrálni Apache Kafka meglévő adatbázisokkal és alkalmazásokkal feldolgozás, elemzés stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kafka Connect használatával nagy mennyiségű adatot importálnak adatbázisból Kafka tópusokba.
• Alkalmazás-szerver által generált naplóadatok importálása Kafka tópusokba.
• Mind az összegyűjtött adatot elérhetővé teszik a folyamatos feldolgozáshoz.
• Adatok exportálása Kafka tópusokból másodlagos rendszerekbe a tároláshoz és elemzéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a mérnökök, akik szeretnék használni Fluent (eloszlása Kafka) építeni és kezelni a valós idejű adatfeldolgozó platform azok alkalmazásait.

végére a képzés, a résztvevők képesek lesznek:

• Confluent Platform telepítése és konfigurálása.
• Confluent kezelőeszközeinek és szolgáltatásainak használata a Kafka könnyebb működtetéséhez.
• Bejövő adatok folyamának tárolása és feldolgozása.
• Kafka csomagok optimalizálása és kezelése.
• Adatfolyamok biztonságosítása.

formátuma tanfolyam

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-laboratóriumi környezetben történő gyakorlati megvalósítás.

tanfolyam testreszabási beállítások

• Ez a tanfolyam a Confluent nyílt forrású verzióján alapul: Confluent Open Source.
• A tanfolyam testreszabására keressék fel minket, hogy megbeszéljük.

Apache Kafka egy elosztott streaming platform. Ez ténylegesen az adatvezetékek építésének szabványa, és sok különféle felhasználási esetet old meg az adatfeldolgozás körül: felhasználható üzenet-sorként, elosztott naplóként, adatfolyam-feldolgozóként stb.

Először az adatvezetékek mögött álló néhány elmélettel kezdjük, majd a Kafka mögött meghúzódó alapvető koncepciókkal kezdjük. Fontos összetevőket is felfedezünk, például a Kafka Streams és a Kafka Connect.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és integrálhatnak különböző Stream Processing keretrendszereket a meglévő nagy adattároló rendszerekkel, valamint a kapcsolódó szoftveralkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsen és konfiguráljon különböző Stream Processing keretrendszereket, mint például a Spark Streaming és a Kafka Streaming.
• Ismerje meg és válassza ki a legmegfelelőbb keretet a munkához.
• Adatfeldolgozás folyamatosan, párhuzamosan és rekordonként.
• Integrálja Stream Processing megoldásait meglévő adatbázisokkal, adattárházakkal, adattókkal stb.
• Integrálja a legmegfelelőbb adatfolyam-feldolgozási könyvtárat a vállalati alkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

Ez a kurzus a vállalati építészeknek, fejlesztőknek, rendszergazdáknak és bárkinek, aki meg akarja érteni és használni egy nagy teljesítményű elosztott üzenetküldő rendszert. Ha konkrétabb követelményei vannak (pl. Csak a rendszer adminisztrációs oldala), ez a kurzus személyre szabható, hogy jobban megfeleljen az Ön igényeinek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak szól, akik vállalati szintű Kafka-fürtöt szeretnének felállítani, telepíteni, kezelni és optimalizálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kafka-fürt létrehozása és adminisztrálása.
• Értékelje a Kafka on-premise és a felhőben történő telepítésének előnyeit és hátrányait.
• Telepítse és figyelje a Kafkát különféle helyszíni és felhőkörnyezeti eszközök használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatmérnököknek, adattudósoknak és programozóknak szól, akik szeretnék használni a Apache Kafka funkciókat az Python-es adatfolyamban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Apache Kafka segítségével figyelni és kezelni a feltételeket folyamatos adatfolyamokban az Python programozás segítségével.

Ez az oktató vezette, élő képzés Magyarország-n (online vagy helyszínen) szoftvertesztelőknek szánva, akik hálózati biztonsági intézkedéseket szeretnének bevezetni egy Apache Kafka alkalmazásba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felrakni Apache Kafka-t egy felhőalapú szerverre.
• SSL titkosítást alkalmazni a támadások megakadályozására.
• Hozzáadni ACL hitelesítést a felhasználói hozzáférés nyomon követésére és ellenőrzésére.
• Biztonságos kliensek hozzáférést biztosítanak a Kafka-csoportokhoz SSL és SASL hitelesítéssel.

A Kafka Streams ügyféloldali könyvtár olyan alkalmazások és mikroszolgáltatások építéséhez, amelyek adatait továbbítják a Kafka üzenetküldő rendszerbe és onnan. Hagyományosan, Apache Kafka támaszkodott Apache Spark vagy Apache Storm adatok feldolgozására közötti üzenet a termelők és a fogyasztók számára. A Kafka Streams API alkalmazásból történő meghívásával az adatok közvetlenül a Kafkán belül feldolgozhatók, megkerülve azt, hogy az adatokat külön fürtbe kell továbbítani feldolgozásra.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatja a Kafka Streams egy olyan Java alkalmazásba, amely adatátvitelt továbbít az Apache Kafka felé és az adatfolyam feldolgozása céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kafka Streams funkcióit és előnyöit más adatfolyam-feldolgozó keretrendszerekkel szemben megérteni
• Adatfolyamokat közvetlenül egy Kafka-clusteren belül feldolgozni
• Ossza meg egy Java vagy Scala alkalmazást vagy mikroszolgáltatást, amely integrálódik a Kafka és Kafka Streams rendszerrel
• Írjanak összefoglaló kódot, amely bejövő Kafka témákat átalakítja kimenő Kafka témákká
• Az alkalmazást építsék fel, csomagolják össze és telepítsék

Közönség

• Fejlesztők

A képzés formája

• Részt előadásból, részben vitából, gyakorlatokból és sok gyakorlati gyakorlatból áll

Megjegyzések

• A képzéshez testreszabott képzést igényelni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megrendezés érdekében

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Apache Kafka adatfolyam-feldolgozást kódírás nélkül szeretnék megvalósítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Confluent KSQL-t.
• Állítson be egy adatfolyam-feldolgozási folyamatot csak SQL parancsok használatával (nincs Java vagy Python kódolás).
• Végezzen adatszűrést, átalakításokat, összesítést, összekapcsolást, ablakozást és szekciózást teljes egészében a SQL-ben.
• Interaktív, folyamatos lekérdezések tervezése és üzembe helyezése az ETL és a valós idejű elemzések streameléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a SMACK verem segítségével adatfeldolgozási platformokat szeretnének felépíteni big data megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg egy adatfolyam-architektúrát a nagy adatok feldolgozásához.
• Fürt infrastruktúra fejlesztése Apache Mesos és Docker segítségével.
• Elemezze az adatokat a Spark és a Scala segítségével.
• Kezelje a strukturálatlan adatokat az Apache Cassandra segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatmérnököknek, adattudósoknak és programozóknak szól, akik a Spark Streaming funkciókat szeretnék használni a valós idejű adatok feldolgozásához és elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Spark Streaming segítségével feldolgozni az élő adatfolyamokat adatbázisokban, fájlrendszerekben és élő műszerfalakban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a hagyományos architektúrát egy erősen párhuzamos mikroszolgáltatás-alapú architektúrává szeretnék alakítani Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes és Redis segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A mikroszolgáltatások kiépítéséhez szükséges fejlesztési környezet kialakítása.
• Tervezzen és valósítson meg egy rendkívül párhuzamos mikroszolgáltatási ökoszisztémát Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker és Kubernetes segítségével.
• A monolitikus és SOA-szolgáltatásokat mikroszolgáltatás alapú architektúrává alakítsa át.
• Alkalmazzon DevOps megközelítést a szoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és kiadásához.
• Magas párhuzamosság biztosítása a mikroszolgáltatások között a termelésben.
• Monitorozza a mikroszolgáltatásokat, és hajtson végre helyreállítási stratégiákat.
• Hajtsa végre a teljesítményhangolást.
• Ismerje meg a mikroszolgáltatások architektúrájának jövőbeli trendjeit.