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Building & Testing Kafka Microservices with Spring Boot & AI

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Ce que vous apprendrez

  • Build Kafka producers and consumers with Spring Boot

  • Implement transactions and exactly-once semantics

  • Deploy microservices using Docker and Kubernetes

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novembre 2026

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This module guides learners through building a Kafka producer microservice for library events, covering project setup, API development, Kafka integration, and configuration management. Learners will gain hands-on experience with Spring Boot, KafkaTemplate, and best practices for scalable event publishing.

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This module explores the concepts of unit and integration testing, focusing on how to test API endpoints and service interactions. Learners will gain hands-on experience using MockMvc and KafkaTemplate to validate both individual components and full system behavior. The module emphasizes best practices for ensuring application reliability through effective testing strategies.

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This module explores the importance of API documentation using OpenAPI and guides learners through integrating Swagger into a service to generate interactive documentation. It covers key concepts, practical implementation steps, and the benefits of using standardized API specifications.

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This module explores how to create and use Agents.MD files and coding skills to improve AI-assisted code generation. Learners will gain hands-on experience in building specific skills like Testing and Controller Skills for better coding outcomes.

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This module teaches learners how to integrate a PostgreSQL database into a library events application, manage schema versioning with Flyway, and implement data persistence using JPA and Spring Data. It covers the creation of entity classes, repository patterns, and end-to-end testing of the application workflow.

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This module covers the creation of RESTful endpoints for managing book data and library events, along with implementing Swagger documentation to enhance API usability and testing. Learners will gain hands-on experience in building CRUD operations and improving API documentation practices.

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