Szkolenia Apache Kafka w lubelskie

Confluent Apache Kafka jest rozproszoną platformą do przesyłania strumieni zdarzeń zaprojektowaną dla wysokoprzepustowych, odpornych na awarie kanałów danych oraz analiz w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do systemowych administratorów średniego poziomu oraz DevOps profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować, monitorować i naprawiać klastery Confluent Apache Kafka.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć składniki i architekturę Confluent Kafka.
• Wdrażać i zarządzać brokerami Kafka, kwarum Zookeeper oraz kluczowymi usługami.
• Konfigurować zaawansowane funkcje, w tym bezpieczeństwo, replikację i optymalizację wydajności.
• Używać narzędzi zarządzających do monitorowania i utrzymywania klastrów Kafka.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby umówić.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów Java, którzy chcą zintegrować Apache Kafka ze swoimi aplikacjami w celu niezawodnego, skalowalnego i wydajnego przesyłania wiadomości.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć architekturę i podstawowe komponenty Kafka.
• Skonfigurować i skonfigurować klaster Kafka.
• Produkować i konsumować wiadomości przy użyciu Java.
• Wdrożyć Kafka Streams do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
• Zapewnienie odporności na błędy i skalowalności w aplikacjach Kafka.

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level system administrators who wish to harness Kafka's message queuing features effectively.

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

• Understand Kafka's message queuing capabilities and architecture.
• Configure Kafka topics for message queuing scenarios.
• Produce and consume messages using Kafka.
• Monitor and manage Kafka as a message queue.

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level system administrators who wish to learn how to effectively manage Kafka topics for efficient data streaming and processing.

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

• Understand Kafka topic fundamentals and architecture.
• Create, configure, and manage Kafka topics.
• Monitor Kafka topics for health, performance, and availability.
• Implement security measures for Kafka topics.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą poznać podstawy Kafka i zintegrować je z Spring Boot.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozum Kafkę i jej architekturę.
• Dowiedz się, jak zainstalować, skonfigurować i skonfigurować podstawowe środowisko Kafka.
• Integracja Kafki z Spring Boot.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą tworzyć aplikacje Big Data z Apache Kafka.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Tworzenie producentów i konsumentów Kafka do wysyłania i odczytywania danych z Kafka. Integracja Kafki z zewnętrznymi systemami za pomocą Kafka Connect. Pisanie aplikacji strumieniowych za pomocą Kafka Streams & ksqlDB. Integracja aplikacji klienckiej Kafka z Confluent Cloud w celu wdrożenia Kafki w chmurze. Zdobądź praktyczne doświadczenie poprzez praktyczne ćwiczenia i rzeczywiste przypadki użycia.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zintegrować Apache Kafka z istniejącymi bazami danych i aplikacjami do przetwarzania, analizy itp.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Używać Kafka Connect do importowania dużych ilości danych z bazy danych do tematów Kafka.
• Importować dane logów generowane przez serwery aplikacji do tematów Kafka.
• Make zbierane dane dostępne do przetwarzania strumieniowego.
• Eksportować dane z tematów Kafka do wtórnych systemów do przechowywania i analizy.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą korzystać z Confluent (dystrybucji Kafka) do budowania i zarządzania platformą przetwarzania danych w czasie rzeczywistym dla swoich aplikacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalować i konfigurować platformę Confluent.
• Korzystać z narzędzi i usług zarządzania Confluent do łatwiejszego uruchamiania Kafka.
• Przechowywać i przetwarzać nadchodzące dane strumieniowe.
• Optymalizować i zarządzać klasterami Kafka.
• Zabezpieczać strumienie danych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Przykładowa implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Ten kurs oparty jest na wersji open source Confluent: Confluent Open Source.
• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

Apache Kafka to rozproszona platforma streamingowa. Jest de facto standardem w budowaniu potoków danych i rozwiązuje wiele różnych przypadków użycia związanych z przetwarzaniem danych: może być używana jako kolejka komunikatów, rozproszony dziennik, procesor strumieniowy itp.

Zaczniemy od ogólnej teorii dotyczącej potoków danych, a następnie przejdziemy do podstawowych koncepcji Kafki. Odkryjemy również ważne komponenty, takie jak Kafka Streams i Kafka Connect.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne Stream Processing frameworki z istniejącymi systemami przechowywania dużych zbiorów danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie różnych Stream Processing frameworków, takich jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
• Zrozumieć i wybrać najbardziej odpowiedni framework dla danego zadania.
• Przetwarzanie danych w sposób ciągły, współbieżny i rekord po rekordzie.
• Integracja Stream Processing rozwiązań z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
• Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.

Ten kurs jest przeznaczony dla architektów korporacyjnych, programistów, administratorów systemów i każdego, kto chce zrozumieć i korzystać z wysokowydajnego rozproszonego systemu przesyłania wiadomości. Jeśli masz bardziej specyficzne wymagania (np. tylko strona administracji systemu), ten kurs może być dostosowany do Twoich potrzeb.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla administratorów systemów, którzy chcą skonfigurować, wdrożyć, zarządzać i optymalizować klaster Kafka klasy korporacyjnej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfiguracja i administrowanie klastrem Kafka.
• Oceń korzyści i wady wdrożenia Kafki lokalnie i w chmurze.
• Wdrażanie i monitorowanie Kafki przy użyciu różnych narzędzi środowiska lokalnego i chmurowego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Apache Kafka w strumieniowym przesyłaniu danych z Python.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Apache Kafka do monitorowania i zarządzania warunkami w ciągłych strumieniach danych przy użyciu Python programowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w lubelskie, jest przeznaczone dla testerów oprogramowania, którzy chcą wdrożyć środki bezpieczeństwa sieciowego w aplikacji Apache Kafka.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożyć Apache Kafka na serwerze opartym na chmurze.
• Wdrożyć szyfrowanie SSL, aby zapobiec atakom.
• Dodać uwierzytelnianie ACL, aby śledzić i kontrolować dostęp użytkowników.
• Upewnić się, że wiarygodni klienci mają dostęp do klastrów Kafka z uwierzytelnianiem SSL i SASL.

Kafka Streams jest biblioteką po stronie klienta do tworzenia aplikacji i mikrousług, których dane są przekazywane do i z systemu przesyłania wiadomości Kafka. Tradycyjnie polegało się na Apache Kafka lub Apache Spark lub Apache Storm do przetwarzania danych między producentami i odbiorcami wiadomości. Wywołując API Kafka Streams z poziomu aplikacji, dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w Kafce, z pominięciem konieczności wysyłania danych do oddzielnego klastra w celu ich przetworzenia.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować Kafka Streams z zestawem przykładowych Java aplikacji, które przekazują dane do i z Apache Kafka w celu przetwarzania strumieniowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Rozumieć funkcje i zalety Kafka Streams w porównaniu z innymi ramami przetwarzania strumieniowego
• Przetwarzać dane strumieniowe bezpośrednio w ramach klastru Kafka
• Napisać aplikację lub mikrousługę Java lub Scala, która integruje się z Kafka i Kafka Streams
• Napisać zwięzły kod, który przekształca tematy wejściowe Kafka w tematy wyjściowe Kafka
• Budować, pakować i wdrażać aplikację

Uczestnicy

• Developers

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia

Uwagi

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, proszę skontaktować się z nami w celu ustalenia szczegółów

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą wdrożyć przetwarzanie strumieniowe Apache Kafka bez pisania kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Confluent KSQL.
• Skonfigurować potok przetwarzania strumieniowego przy użyciu tylko SQL poleceń (bez kodowania Java lub Python).
• Przeprowadzać filtrowanie danych, transformacje, agregacje, łączenia, okienkowanie i sesjonowanie w całości w SQL.
• Projektowanie i wdrażanie interaktywnych, ciągłych zapytań dla strumieniowego ETL i analiz w czasie rzeczywistym.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać stosu SMACK do tworzenia platform przetwarzania danych dla rozwiązań Big Data.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożenie architektury potoku danych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Rozwój infrastruktury klastrowej przy użyciu Apache Mesos i Docker.
• Analiza danych za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi za pomocą Apache Cassandra.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Spark Streaming w przetwarzaniu i analizowaniu danych w czasie rzeczywistym.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Spark Streaming do przetwarzania strumieni danych na żywo do użytku w bazach danych, systemach plików i pulpitach nawigacyjnych na żywo.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą przekształcić tradycyjną architekturę w wysoce współbieżną architekturę opartą na mikrousługach przy użyciu Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes i Redis.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego do budowania mikrousług.
• Zaprojektowanie i wdrożenie wysoce współbieżnego ekosystemu mikrousług przy użyciu Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker i Kubernetes.
• Transformacja usług monolitycznych i SOA do architektury opartej na mikrousługach.
• Zastosowanie podejścia DevOps do tworzenia, testowania i wydawania oprogramowania.
• Zapewnienie wysokiej współbieżności między mikrousługami w produkcji.
• Monitorowanie mikrousług i wdrażanie strategii odzyskiwania.
• Przeprowadzanie strojenia wydajności.
• Poznanie przyszłych trendów w architekturze mikrousług.