Online Apache Kafka Training in Magyarország

Confluent Apache Kafka egy elosztott eseményfolyam platform, amelyet magas átviteli sebességű, hibátűrő adatfolyamokra és valós idejű elemzésre terveztek. Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az intermédiaires szintű rendszeradminisztrátorok és DevOps szakemberek számára szánt, akik szeretnének telepíteni, konfigurálni, monitorozni és hibáit orvosolni a Confluent Apache Kafka csomópontokat. Ezen képzés lezárásakor a résztvevők képesek lesznek: * Megérteni a Confluent Kafka komponenseit és architektúráját. * Telepíteni és kezelni a Kafka brokerokat, Zookeeper kvórumokat és kulcsszolgáltatásokat. * Konfigurálni a biztonságot, a másolást és a teljesítményoptimalizálást. * Kezelőeszközöket használni a Kafka csomópontok monitorozására és karbantartására. **A kurzus formája** * Interaktív előadás és vita. * Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség. * Élő laboratóriumi környezetben történő gyakorlatok. **Kurzus szabványosítási lehetőségek** * Ha egy szabványosított képzést kíván a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

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.