Lernen Sie die Konfiguration, Überwachung und Optimierung von Apache Kafka für Produktionsumgebungen kennen. In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, hochverfügbare Topic-Architekturen zu entwerfen, Leistungsengpässe mithilfe der Consumer-Lag-Analyse zu diagnostizieren und Producer sowie Consumer so abzustimmen, dass ein maximaler Durchsatz bei Einhaltung strenger Latenz-SLAs erreicht wird. Anhand praxisnaher Szenarien, die auf den Herausforderungen von Unternehmen wie Netflix, LinkedIn, Uber und Walmart basieren, lernen Sie, Datenverluste bei Broker-Ausfällen zu verhindern, Probleme mit dem Consumer-Lag zu beseitigen und Kafka-Cluster zu optimieren, die Millionen von Ereignissen pro Sekunde verarbeiten. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten, eine Kafka-Produktionsinfrastruktur aufzubauen, zu überwachen und zu optimieren, die enorme Skalierbarkeit bewältigt und dabei Zuverlässigkeit und Leistung gewährleistet.

Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Spezialisten für Datenplattformen und DevOps-Experten, die mit Echtzeit-Datensystemen arbeiten und ihr Fachwissen zu Apache Kafka vertiefen möchten. Ideale Teilnehmer verfügen bereits über Grundkenntnisse der Kafka-Konzepte und der Grundlagen verteilter Systeme, möchten jedoch ihre Fähigkeiten zur Konfiguration, Überwachung und Optimierung von Kafka-Clustern für Produktionsumgebungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz verbessern. Der Kurs ist zudem wertvoll für diejenigen, die sich auf Aufgaben in den Bereichen Data Engineering, Site Reliability oder Systemleistungsoptimierung vorbereiten. Die Teilnehmer sollten über ein grundlegendes Verständnis von verteilten Systemen und Netzwerkkonzepten, Vertrautheit mit Befehlszeilenschnittstellen sowie Einführungswissen zu den Grundlagen von Apache Kafka wie Topics, Producer und Consumer verfügen. Vorherige Erfahrungen mit Linux-Umgebungen, Docker oder Überwachungstools wie Grafana und Prometheus sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, Apache-Kafka-Cluster für hohen Durchsatz, geringe Latenz und maximale Verfügbarkeit zu konfigurieren und zu optimieren. Sie sammeln praktische Erfahrungen bei der Überwachung des Broker-Zustands, der Diagnose von Consumer-Verzögerungen sowie der Leistungsoptimierung von Producern und Consumern für reale Produktionsumgebungen. Mit diesen Fähigkeiten sind Sie in der Lage, Datenstreaming-Systeme aufzubauen, zu skalieren und zu warten, die moderne, leistungsstarke Anwendungen unterstützen.