Apache Kafka és Spring Boot Képzés

Ez a képzés, amelyet Magyarország-ban (online vagy helyszíni) tartanak, a fejlesztők számára készült, akik az Apache Kafka-t szeretnék meglévő adatbázisokkal és alkalmazásokkal integrálni feldolgozás, elemzés stb. céljából.

A képzés végén a résztvevők tudnak majd:

• Kafka Connect használatával nagy mennyiségű adatot importálni az adatbázisból Kafka témaibe.
• Nagy mennyiségű naplóadatot importálni alkalmazás-kiszolgálók által generált Kafka témaibe.
• Bármilyen gyűjtött adatot elérhetővé tenni folyamatos feldolgozásra.
• Adatok exportálása másodlagos rendszerekbe tárolás és elemzés céljából.

Ez a tanár vezetésével zajló élő képzés (online vagy helyszínen) azon mérnököknek szánt, akik a Confluentet (mely a Kafka egy disztribúciós verziója) szeretnék használni valós idejű adatfeldolgozási platform építésére és kezelésére az alkalmazásukhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Confluent Platformot.
• Konfidenssel kezelni a Confluent felügyeleti eszközeit és szolgáltatásait a Kafka egyszerűbb futtatásához.
• Megőrizni és feldolgozni az érkező adatfolyamot.
• Kafa kiosztott csomópontcsoportok optimalizálását és kezelését végrehajtani.
• Adatfolyamok biztonságának garantálása.

A képzés formája

• Beszédet tartó interaktív előadás és beszélgetés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Egy élő laboratóriumi környezetben történő gyakorlódás.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés az open source verziójú Confluenten alapul: a Confluent Open Source-on.
• Egy testreszabott képzés kérése esetén lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Az Apache Kafka egy elosztott streaming platform. A de facto szabvány az adatcsobogatás építésére, és sok különböző adatfeldolgozási feladatot old meg: üzenetsor, elosztott naplózás, adatszál feldolgozás stb.

Elsőként áttekintjük az adatcsobogatás alapjait, majd továbbhaladunk a Kafka alapvető fogalmainak bemutatásával. Ismerkedünk be a Kafka Streams és a Kafka Connect fontos komponenseivel is.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (helyszíni vagy távoli) keretében a résztvevők megtanulják, hogyan állítsanak be és integrálják különböző Stream Processing keretrendszereket a létező nagyadatos tárolási rendszerekkel és kapcsolódó szoftveralkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Előállítani és konfigurálni különböző Stream Processing keretrendszereket, például Spark Streaming és Kafka Streaming.
• Megértenek és kiválasztanak a megfelelő keretrendet a feladathoz.
• Adatok folyamatos, párhuzamos és rekordonkénti feldolgozását végrehajtják.
• Stream Processing megoldásokat integrálnak a létező adatbázisokkal, adatraktárakkal, adat-tavakkal stb.
• A megfelelő stream processing könyvtárat integrálják az üzleti alkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

Ez a tanfolyam vállalati architektúrák, fejlesztők, rendszergazdák és bárki számára, aki szeretné megérteni és használni egy nagy átviteli sebességű elosztott üzenetrögzítő rendszert. Ha pontosabb igényekkel rendelkezik (pl. csak rendszergazdai rész), a tanfolyam testre szabható, hogy jobban illeszkedjen igényeivel.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a rendszergazdák számára készült, akik be szeretnének állítani, el helyezni, kezelni és optimalizálni egy vállalati szintű Kafka fürtöt.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és kezelni egy Kafka fürtöt.
• Kifejezetten megérteni a Kafka helyszíni és felhőben történő üzembe helyezésének előnyeit és hátrányait.
• Egyes helyszíni és felhőalapú környezeti eszközök használatával üzemeltetni és monitorozni a Kafkát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kelt el a középhaladó fejlesztők figyelmét, akik Apache Kafka-val szeretnének nagy adatalkalmazásokat kifejleszteni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Kafka-szerzői és -fogyasztói alkalmazásokat fejleszteni az adatok küldéséhez és olvasásához Kafka-n keresztül.
• A Kafka Connect használatával integrálni a Kafka-t külső rendszerekkel.
• Streaming alkalmazásokat írni a Kafka Streams és a ksqlDB segítségével.
• Kafka-ügyfélalkalmazást integrálni a Confluent Cloud-ba felhőalapú Kafka-központokhoz.
• Gyakorlati tapasztalatot szerezni gyakorlásokon és valós életszenáriumokon keresztül.

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 a tanár vezetésű élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) felkészíti az átlagos szintű Java fejlesztőket arra, hogy megbízható, skálázható és nagy teljesítményű üzenetszállítást biztosító Apache Kafka-t integreáljanak alkalmazásaikba.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Kafka architektúrájának és alapvető komponenseinek megértésére.
• Kafka fürt beállítására és konfigurálására.
• Üzeneteket Java segítségével létrehozni és fogadni.
• Kafka Streams használatával valós idejű adatfeldolgozást implementálni.
• Megbízhatóság és skálázhatóság biztosítása 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 a képzés, amelyet Magyarország-ban (online vagy helyszínen) tartanak szoftvertesztelők számára, akik kívánják hálózati biztonsági intézkedéseket bevezetni egy Apache Kafka alkalmazásba.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Üzemeltetni az Apache Kafkat felhőalapú szerveren.
• SSL titkosítást implementálni, hogy megelőzzék a támadásokat.
• ACL hitelesítést beállítani a felhasználói hozzáférés nyomon követése és ellenőrzése érdekében.
• Megbízható ügyfelek számára biztosítani az SSL és SASL hitelesítés általi Kafka fürtökhöz való hozzáférést.

A Kafka Streams egy ügyféloldali kódtár, amely segít alkalmazásokat és mikroszolgáltatásokat építeni, melyek adatait Kafka üzenetszisztéma küldi tovább. A hagyományos módon az Apache Kafka az adatfeldolgozásra az Apache Spark-ot vagy az Apache Storm-ot használta a szóró és fogadó alkalmazások között. Az alkalmazásban belül meghívva a Kafka Streams API-t, az adatokat közvetlenül a Kafkában feldolgozhatjuk, így nem kell külön fürtbe küldeni az adatokat a feldolgozás céljából.

Ebben a tanár vezetésű, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan integrálható a Kafka Streams egy sor minta Java-alkalmazásba, amelyek az adatokat a Kafka szolgáltatásáig és onnan át folyamatos feldolgozásra továbbítják.

A képzés végén a résztvevők:

• Megérteni a Kafka Streams jellemzőit és előnyeit más adatfolyam-feldolgozási keretrendszerekkel szemben
• Közvetlenül egy Kafka fürtön belül feldolgozni az adatfolyamokat
• Java vagy Scala alkalmazást vagy mikroszolgáltatást írni, amely integrálja a Kafkát és a Kafka Streams-t
• Rövid kódot írni, ami bemeneti Kafka témákat kimeneti Kafka témákba alakít
• Építeni, csomagolni és üzembe helyezni az alkalmazást

Célcsoport

• Fejlesztők

Képzés formája

• Részben előadás, részben vitafórum, gyakorlatok és intenzív gyakorlás

Megjegyzések

• Egy személyre szabott képzés kérése esetén kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében

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 kormányzás Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adatait tudósokra irányul, akik szeretnék használni a SMACK stack-ot nagy adatmegoldásokhoz.

Ez az oktatási program végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adatfeldolgozási architektúra kialakítása nagy adatok kezeléséhez.
• Klüster infrastruktúra fejlesztése Apache Mesos és Docker használatával.
• Adatok elemzése Spark és Scala segítségével.
• Strukturálhatatlan adatok kezelése Apache Cassandra használatával.

Ez az oktató vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy személyesen) olyan fejlesztőknek tartott, akik hagyományos architektúrát szeretnének átalakítani nagy teljesítményű mikroszolgáltatás-alapú architektúrává a Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes és Redis használatával.

E képzés végére az egyes résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a mikroszolgáltatások kifejlesztéséhez szükséges fejlesztői környezetet.
• Tervezni és megvalósítani nagy teljesítményű mikroszolgáltatási ökoszisztémát a Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker és Kubernetes használatával.
• Átalakítani monolitikus és SOA szolgáltatásokat mikroszolgáltatás-alapú architektúrává.
• Felvenni DevOps megközelítést a szoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és kiadásához.
• Garantálni a mikroszolgáltatások közötti nagy teljesítményt a termelésben.
• Monitorozni a mikroszolgáltatásokat és helyreállítási stratégiákat implementálni.
• Végrehajtani a teljesítmény finomhangolását.
• Tudni az eljövendő tendenciákról a mikroszolgáltatás-architektúrában.