Strategische Beratung für die Implementierung von Kafka in Ihrer Datenarchitektur.

• Event-Streaming-Architektur: Entwurf ereignisgesteuerter Architekturen mit Kafka als zentraler Event-Streaming-Plattform.

• Cluster-Design und Sizing: Dimensionierung und Konfiguration von Kafka-Clustern für optimale Performance.

• Integration Strategy: Nahtlose Integration von Kafka in bestehende Systemlandschaften und Datenpipelines.

Professionelle Umsetzung und Migration zu Kafka-basierten Event-Streaming-Systemen.

• Cluster-Setup und Konfiguration: Installation, Konfiguration und Optimierung von Kafka-Clustern für Produktionsumgebungen.

• Application Development: Entwicklung von Kafka-Producer- und Consumer-Anwendungen mit Best Practices.

• Legacy System Migration: Migration von bestehenden Messaging-Systemen zu Kafka mit minimalem Downtime.

Sicherheitskonzepte und Compliance-Strategien für Kafka-Umgebungen.

• Authentication & Authorization: Implementierung von SASL, SSL/TLS und rollenbasierten Zugriffskontrollen.

• Data Encryption: Verschlüsselung von Daten in Transit und at Rest für höchste Sicherheitsstandards.

• Audit und Compliance: Audit-Logging und Compliance-Monitoring für regulierte Branchen.

Operativer Support und Wartung für produktive Kafka-Umgebungen.

• Monitoring und Alerting: Umfassendes Monitoring mit Metriken, Dashboards und proaktiven Alerts.

• Performance Tuning: Kontinuierliche Optimierung von Throughput, Latenz und Ressourcenverbrauch.

• 24/7 Support: Professioneller Support für kritische Kafka-Infrastrukturen rund um die Uhr.

• Software-Architekten, die Event-Streaming-Architekturen mit Kafka entwerfen und implementieren möchten

• Backend-Entwickler, die Kafka in Microservices-Architekturen integrieren und nutzen wollen

• Data Engineers, die Kafka für Datenverarbeitung und ETL-Pipelines einsetzen möchten

• Tiefes Verständnis der Kafka-Architektur und ihrer Kernkomponenten (Broker, Topics, Partitions, Consumer Groups)

• Implementierung von Kafka-Producern und -Consumern mit verschiedenen Programmiersprachenanbindungen

• Entwurf und Implementierung skalierbarer Event-Streaming-Architekturen mit Kafka

• Praxisorientierte Workshops mit Hands-on-Übungen an echten Kafka-Clustern

• Live-Coding-Sessions zur Entwicklung von Producer- und Consumer-Anwendungen

• Interaktive Gruppenarbeit zur Architektur-Entwicklung und Problemlösung

• Grundkenntnisse in verteilten Systemen und Netzwerk-Programmierung

• Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Java, Python, Go, etc.)

• Verständnis von Datenbank-Konzepten und Message-Queuing-Systemen

• Effiziente Implementierung von Event-Streaming-Architekturen für Echtzeit-Datenverarbeitung

• Skalierbare und resiliente Kafka-Cluster für hohe Verfügbarkeit und Performance

• Verbesserte Datenintegration und -verarbeitung durch professionelle Kafka-Nutzung

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Event-Streaming-Konzepte und Use Cases in modernen Architekturen

• Kafka-Architektur: Broker, Topics, Partitions, Replicas und Offset-Management

• Vergleich von Kafka mit anderen Messaging-Systemen und Event-Streaming-Plattformen

• Kafka-Ökosystem: Zookeeper, Kafka Connect, Kafka Streams, Schema Registry

• Grundlegende Kafka-Operationen: Erstellen, Konfigurieren und Verwalten von Topics

• Partitionierung und Replikation für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit

• Kafka-Protokolle und API-Überblick

• Implementierung von Kafka-Producern: Synchrone und asynchrone Übertragung

• Producer-Konfiguration: Serialisierung, Partitionierung und Delivery-Semantik

• Consumer-Entwicklung: Polling, Offset-Management und Consumer Groups

• Implementierung von genau-einmal (exactly-once) Semantik

• Fehlerbehandlung und Retry-Strategien in Producer- und Consumer-Anwendungen

• Performance-Optimierung: Batching, Compression und Throughput-Tuning

• Best Practices für resiliente Kafka-Anwendungen

• Kafka-Cluster-Topologien: Single-Node, Multi-Node und Multi-Datacenter

• Zookeeper-Integration und -Konfiguration für Kafka-Cluster

• Broker-Konfiguration: Memory, Storage und Network-Optimierung

• Replication-Strategien: Leader-Follower-Konzept und In-Sync-Replicas

• Deployment-Strategien: Bare Metal, Virtual Machines und Container-Orchestrierung

• Kafka auf Kubernetes: Operators, StatefulSets und persistente Volumes

• Multi-Region-Deployments und Disaster Recovery

• Horizontal und vertikale Skalierung von Kafka-Clustern

• Partitionierungs-Strategien für optimale Load-Balancing

• Throughput- und Latenz-Optimierung durch Konfiguration

• Storage-Optimierung: Log-Segmente, Retention-Policies und Compaction

• Memory-Management: Heap-Sizing und Off-Heap-Caching

• Network-Optimierung: Batch-Sizes, Compression und Connection-Pooling

• Benchmarking und Capacity Planning für Kafka-Systeme

• Authentifizierung: SASL, SSL/TLS und OAuth-Integration

• Autorisierung: ACLs (Access Control Lists) und Role-based Access Control

• Verschlüsselung: Data-in-Transit und Data-at-Rest

• Audit-Logging und Compliance-Anforderungen

• Network-Security: Firewalls, VPNs und Private Networks

• Secret-Management für Kafka-Credentials

• Security-Monitoring und Intrusion Detection

• Kafka Connect-Architektur: Distributed Mode und Standalone Mode

• Source- und Sink-Connectors: Konfiguration und Deployment

• Connector-Entwicklung: Custom Connectors für spezifische Datenquellen

• Schema-Evolution und Compatibility mit Schema Registry

• Fehlerbehandlung und Dead Letter Queues in Kafka Connect

• Monitoring und Management von Kafka Connect-Workloads

• Integration mit Datenbanken, Cloud-Services und Legacy-Systemen

• Kafka Streams-Architektur und Programmiermodell

• Stateless und Stateful Stream Processing

• Windowing-Strategien: Tumbling, Hopping und Session Windows

• Joins zwischen Streams und Tables

• Aggregationen und Transformationen in Echtzeit

• Kafka Streams-Topologien: Entwicklung und Deployment

• Exactly-Once-Processing und State Store-Management

• Kafka-Metriken: JMX, Prometheus und Grafana-Integration

• Cluster-Health-Monitoring: Broker-Status, Partition-Balance und Replication-Lag

• Performance-Monitoring: Throughput, Latency und Consumer-Lag

• Log-Analyse und Troubleshooting-Techniken

• Alerting-Strategien für kritische Kafka-Events

• Capacity Planning und Trend-Analyse

• Debugging von Producer- und Consumer-Anwendungen

• Multi-Tenancy-Strategien für Kafka-Cluster

• Governance und Data Management mit Kafka

• Integration mit Enterprise-Service-Bus und Legacy-Systemen

• Backup- und Disaster Recovery-Strategien

• Change Management und Rolling Updates

• Cost-Optimization und Resource-Management

• Enterprise-Support und Vendor-Management