Stream & Optimize Real-Time Data Flows

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Stream & Optimize Real-Time Data Flows

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers“

Dozenten: Starweaver

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Evaluate log configurations to recommend tiered storage, retention policies, and access controls.
Design stream processing topologies that implement join patterns, aggregation windows, and state management for real-time data transformation.
Optimize real-time data flows by analyzing throughput bottlenecks, partition strategies, and resource allocation to meet SLAs within budget limits.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Payment Card Industry (PCI) Data Security Standards
Kategorie: Governance
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Scalability
Kategorie: Compliance Management
Kategorie: Cost Management
Kategorie: Multi-Tenant Cloud Environments
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Performance Stress Testing
Kategorie: Apache
Kategorie: System Configuration

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Kafka

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Januar 2026

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Master the design, implementation, and optimization of production-ready streaming data pipelines using Apache Kafka and Flink. This intermediate-level course teaches you to evaluate log configurations against governance requirements (PCI-DSS, GDPR, SOC2) and cost constraints, design stream processing topologies that join and aggregate data in real time with exactly-once semantics, and optimize pipelines through partition tuning, compression, and cost modeling. You'll work through hands-on labs that mirror real-world scenarios at DoorDash, Netflix, and Robinhood: comparing retention policies against compliance rules, building a Kafka Streams application that joins orders and payments to calculate 5-minute revenue totals, and diagnosing performance bottlenecks to meet SLAs within budget.

Intermediate data engineers and platform engineers who build or operate real-time streaming systems and want to master Kafka/Flink governance, joins, windowing, and cost-optimized scaling. Understanding of distributed systems, basic Apache Kafka knowledge, familiarity with SQL and streaming concepts, Python or Java programming experience. By the end, you'll design and optimize a multi-tenant streaming platform with governance controls—skills directly applicable to streaming data engineer, real-time platform engineer, and data infrastructure roles.

Learn to analyze logging architectures against regulatory requirements and budget constraints. You'll evaluate retention policies for audit logs versus operational events, map data classifications to storage tiers, and quantify the cost impact of different configuration choices. By working through cost modeling exercises and compliance gap analysis, you'll recommend concrete changes to log configurations that balance compliance mandates with infrastructure costs.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

4 VideosInsgesamt 33 Minuten

Stream & Optimize Real-Time Data Flows: Course Overview3 Minuten
Event Taxonomy and Log Level Strategies7 Minuten
Governance Requirements and Storage Tiers9 Minuten
Evaluating Log Configurations and Modeling Costs12 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Welcome to the Course: Course Overview5 Minuten
Databricks Guide to Scalable Logging and Governance5 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 20 Minuten

Hands-On-Learning: Evaluate Kafka Topic Retention Against Compliance Requirements20 Minuten

Learn to architect stream processing pipelines that transform and enrich data in real time. You'll design topologies that join multiple event streams (orders with payments), implement windowing for time-based aggregations (5-minute revenue totals), and manage stateful operations with exactly-once semantics. By working through concrete patterns like stream-stream joins and fan-out architectures, you'll build production-ready data flows that power operational dashboards and decision systems.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 peer review

3 VideosInsgesamt 28 Minuten

Stream Processing Patterns and Join Types10 Minuten
Windowing and State Management in Stream Processing 9 Minuten
Building a Kafka Streams Join Topology with Windowed Aggregation 9 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

Kafka Streams Deep Dive - Architecture and Topology Design5 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 20 Minuten

Hands-On-Learning: Design and Implement Order-Payment Join with Windowed Aggregation20 Minuten

Learn to diagnose and resolve performance bottlenecks in streaming pipelines while controlling costs. You'll analyze partition strategies against throughput requirements, evaluate replication factors versus latency SLAs, and implement compression and batching optimizations. Through cost modeling exercises and performance benchmarking, you'll balance throughput targets with infrastructure budgets and use monitoring data to make evidence-based recommendations for scaling streaming applications.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

4 VideosInsgesamt 33 Minuten

Throughput Bottlenecks and Partition Strategies8 Minuten
Monitoring, Compression, and Cost Optimization9 Minuten
Performance Testing and Optimization with Kafka Metrics13 Minuten
Integrating Governance and Optimization in Production Pipelines3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

FinOps for Kafka - Complete Cost Optimization Guide5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Stream & Optimize Real-Time Data Flows 30 Minuten

2 peer reviewsInsgesamt 80 Minuten

Hands-On-Learning: Analyze Performance Bottlenecks and Optimize Kafka Pipeline20 Minuten
Project: Design and Optimize Multi-Tenant Streaming Platform with Governance Controls60 Minuten

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Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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