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Kafka Optimierung Training

Auf einen Blick

1 Tag
Monatlich und Individuell
Technisches Training
Remote und vor Ort verfügbar

Von Kafka-Profis lernen, wie Sie eine mit Kafka erstellte Echtzeit-Event-Streaming-Plattform überwachen, Fehler beheben und abstimmen können. Profitieren Sie von Projekterfahrung unserer Experten und Cloud-Architekten mit Erfahrung direkt aus der Industrie.

Anhand von Apache Kafka ist es möglich, Data Streams über eine verteilte Plattform zu verarbeiten und zu speichern. In Kafka-Clustern können Daten gelesen, geschrieben, importiert und in weitere Systeme exportiert werden. Confluent ist eine solche Kafka-basierte Event Streaming Plattform, die in Echtzeit operiert. Als offizieller Confluent-Partner bietet Thinkport praxisnahe Trainings auf unterschiedlichen Niveaus zum Thema Kafka und Event Streaming an.

Termine

15.08.23 Kafka Optimierung Training

12.09.23 Kafka Optimierung Training

10.10.23 Kafka Optimierung Training

\* individuelle Termine möglich

Preis

Lernerfolge

Teilnehmer können nach Abschluss…

Best Practices im Bereich Monitoring, Troubleshooting und Tuning von Kafka basierten Plattformen umsetzen, um eigene Event Streaming Anwendungen zu unterstützen
Native Tools wie z.B. Confluent Control Center und Werkzeuge von Drittanbietern nutzen

Zielgruppe

Der Kurs ist geeignet für Personen mit…

Fortgeschrittenem Können und Erfahrung im Umgang mit Kafka
Solidem Verständnis von Komponenten von Echtzeit Event Streaming Plattformen wie Kafka Connect, ksqlDB und Kafka Streams
Erfahrung als Engineer, System Administrator oder Operations Beauftragter, die Verantwortung für das detaillierte Monitoring, Tuning und Troubleshooting von Kafka basierten Event Streaming Plattformen tragen

Aufbau

Hauptkomponenten Teil I

Monitoring, Tuning, Troubleshooting von:

Brokers, Produces, Consumers, ZooKeeper, Kafka Streams, Kafka Connect, Confluent KSQL, Confluent Schema Registry

Weiterführung Teil II

Business Needs & SLAs
Monitoring mit JMX Metrics, Confluent Control Center und Drittanbiertertools
Troubleshooting: Strategien und Kafka Tools
Kafka Log Files Analyse
Troubleshooting Post-mortem Analyse
Monitoring, Tuning, Troubleshooting von:

Brokers, Produces, Consumers, ZooKeeper, Kafka Streams, Kafka Connect, Confluent KSQL, Confluent Schema Registry

Business Needs & SLAs
Monitoring mit JMX Metrics, Confluent Control Center und Drittanbiertertools
Troubleshooting: Strategien und Kafka Tools
Kafka Log Files Analyse
Troubleshooting Post-mortem Analyse

Erfolge

Die Lerninhalte des Kafka Optimierung Trainings werden von unseren Experten spannend und eingänglich vermittelt. Fortgeschrittene Best-Practices aus der Industrie lernen und Kafka Experte werden.

Kontakt

Erfahren Sie mehr zu diesem Training in einem persönlichen Gespräch

Sie setzen mit uns individuelle Schwerpunkte und erhalten ein zugeschnittenes Angebot für Ihre Anforderungen 24h nach dem Termin

FAQs

Hier finden Sie eine kurze Zusammenstellung von oft gestellten Fragen und den dazugehörigen Antworten.

Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die in der Lage ist, große Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten. Es wurde von LinkedIn entwickelt und später als Open-Source-Projekt der Apache Software Foundation veröffentlicht.

Kafka bietet eine skalierbare und robuste Lösung für die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, zu speichern und zu verteilen. Es ist in der Lage, Daten von verschiedenen Quellen wie Anwendungen, Sensoren, Websites und anderen Quellen zu sammeln und sie in Echtzeit zu verarbeiten.

Kafka Optimierung bezieht sich auf die Anpassung und Konfiguration von Apache Kafka-Clustern, um die Leistung und Effizienz zu verbessern und sicherzustellen, dass sie den Anforderungen der jeweiligen Anwendung entsprechen. Hier sind einige der häufigsten Optimierungsbereiche in Kafka:

Speicher- und Ressourcenverwaltung
Partitionierung
Konfiguration der Kafka-Server und -Clients
Überwachung und Fehlerbehebung
Skalierung des Kafka-Clusters

Insgesamt kann die Optimierung von Apache Kafka die Leistung des Clusters verbessern, die Betriebskosten senken und die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit verbessern.

Durch die Optimierung von Apache Kafka können verschiedene Vorteile erzielt werden, darunter:

Verbesserte Leistung (Latenzzeit reduzieren)
Skalierbarkeit
Reduzierte Betriebskosten
Bessere Fehlertoleranz
Effiziente Nutzung von Speicher- und Ressourcen

Insgesamt kann die Optimierung von Apache Kafka dazu beitragen, die Leistung und Effizienz von Datenströmen in Echtzeit zu verbessern und gleichzeitig Betriebskosten zu senken und die Fehlertoleranz zu erhöhen.