Spark Streaming ile Python ve Kafka Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) geliştiricilerin, işleme, analiz vb. amacıyla Apache Kafka’u mevcut veritabanları ve uygulamalarla entegre etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kafka Connect kullanarak bir veritabanından büyük miktarda veriyi Kafka konularına almak.
• Uygulama sunucuları tarafından oluşturulan log verilerini Kafka konularına almak.
• Make toplanan herhangi bir veriyi akış işleme için kullanılabilir hale getirmek.
• Kafka konularından veriyi depolama ve analiz için ikincil sistemlere aktarmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), uygulamaları için gerçek zamanlı veri işleme platformu oluşturmak ve yönetmek için Confluent'i (Kafka'nın bir dağıtımı) kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Confluent Platform'u kurma ve yapılandırma.
• Kafka'yı daha kolay çalıştırmak için Confluent yönetim araçlarını ve hizmetlerini kullanma.
• Gelen akış verilerinin depolanması ve işleme.
• Kafka kümelerinin optimize edilmesi ve yönetimi.
• Veri akışlarının güvenliği.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs, Confluent'in açık kaynak sürümüne dayanmaktadır: Confluent Open Source.
• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Apache Kafka, dağıtık bir yayın platformudur. Fiilen veri işlem hatları oluşturmak için bir standarttır ve veri işleme ile ilgili birçok farklı kullanım durumunu çözer: mesaj kuyruğu, dağıtık günlük, akış işlemcisi vb. olarak kullanılabilir.

Öncelikle genel olarak veri işlem hatlarının teorisiyle başlayacak, ardından Kafka'nın temel kavramlarına devam edeceğiz. Ayrıca Kafka Streams ve Kafka Connect gibi önemli bileşenleri keşfedeceğiz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye yerinde veya uzaktan), katılımcılar farklı Stream Processing çerçevelerini mevcut büyük veri depolama sistemleri ve ilgili yazılım uygulamaları ve mikro hizmetlerle nasıl kuracaklarını ve entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Farklı Stream Processing çerçevelerini, örneğin Spark Streaming ve Kafka Streaming'i kurmak ve yapılandırmak.
• İş için en uygun çerçeveyi anlamak ve seçmek.
• Veriyi sürekli, eşzamanlı ve kayıt bazında işlemek.
• Stream Processing çözümlerini mevcut veritabanları, veri ambarları, veri gölleri vb. ile entegre etmek.
• En uygun akış işleme kütüphanesini kurumsal uygulamalar ve mikro hizmetlerle entegre etmek.

Bu kurs, kurumsal mimarlar, geliştiriciler, sistem yöneticileri ve yüksek verimli dağıtık mesajlaşma sistemlerini anlamak ve kullanmak isteyen herkes içindir. Daha özel gereksinimleriniz varsa (örneğin, yalnızca sistem yönetimi tarafı), bu kurs ihtiyaçlarınıza daha iyi uyacak şekilde özelleştirilebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kurumsal düzeyde bir Kafka kümesi kurmak, dağıtmak, yönetmek ve optimize etmek isteyen sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir Kafka Kümesi kurmak ve yönetmek.
• Kafka'yı şirket içinde dağıtmanın ve bulutta dağıtmanın avantaj ve dezavantajlarını değerlendirmek.
• Çeşitli şirket içi ve bulut ortamı araçlarını kullanarak Kafka'yı dağıtmak ve izlemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri uygulamaları geliştirmek isteyen orta seviyedeki geliştiricilere yöneliktir Apache Kafka.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kafka prodüserleri ve tüketicileri geliştirerek Kafka'dan veri gönderip okuyabilecektir.
• Kafka Connect kullanarak Kafka'yı harici sistemlerle entegre edebilecektir.
• Kafka Streams & ksqlDB ile akış uygulamaları yazabilecektir.
• Kafka istemci uygulamasını bulut tabanlı Kafka dağıtımları için Confluent Cloud ile entegre edebilecektir.
• Uygulamalı egzersizler ve gerçek dünya kullanım örnekleri aracılığıyla pratik deneyim kazanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri mühendisleri, veri bilimcileri ve Python ile veri akışında Apache Kafka özelliklerini kullanmak isteyen programcılar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, Python programlamayı kullanarak sürekli veri akışlarındaki koşulları izlemek ve yönetmek için Apache Kafka'ü kullanabilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, ağ güvenlik önlemlerini bir Apache Kafka uygulamasına nasıl uygulayacakları öğrenmek isteyen yazılım testçilerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Kafka'yi bulut tabanlı bir sunucuya dağıtabilecekler.
• Saldırmaları önlemek için SSL şifrelemesini uygulayabilecekler.
• Kullanıcı erişimini izleme ve kontrol etmek için ACL kimlik doğrulamasını ekleyebilecekler.
• Güvenilir müşterilerin SSL ve SASL kimlik doğrulaması ile Kafka kümelerine erişimi olduğundan emin olabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kafka temellerini öğrenmek ve bunu Spring Boot ile entegre etmek isteyen orta seviyedeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kafka ve mimarisini anlayabilecektir.
• Kafka'yı nasıl kuracaklarını, yapılandıracaklarını ve temel bir Kafka ortamı oluşturacaklarını öğrenebilecektir.
• Spring Boot ile Kafka'yı entegre edebilecektir.

Kafka Streams, bir Kafka mesajlaşma sistemine veri aktaran ve bu sistemden veri alan uygulamalar ve mikro hizmetler oluşturmak için kullanılan bir istemci tarafı kütüphanesidir. Geleneksel olarak, Apache Kafka, mesaj üreticileri ve tüketicileri arasında verileri işlemek için Apache Spark veya Apache Storm'a güveniyordu. Bir uygulamadan Kafka Streams API'si çağrılarak, veriler doğrudan Kafka içinde işlenebilir ve verileri ayrı bir kümeye gönderme ihtiyacı ortadan kalkar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, akış işleme için Apache Kafka'e veri aktaran ve bu sistemden veri alan bir dizi örnek Java uygulamasına Kafka Streams'i nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kafka Streams'in diğer akış işleme çatılarına göre özellikleri ve avantajlarını anlamak
• Veri akışını doğrudan bir Kafka kümesinde işlemek
• Kafka ve Kafka Streams ile entegre olan bir Java veya Scala uygulaması veya mikro hizmeti yazmak
• Girdi Kafka konularını çıktı Kafka konularına dönüştüren net kod yazmak
• Uygulamayı oluşturup paketlemek ve dağıtmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Sözlü ders, tartışmalar, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışmalardan oluşan bir karışım

Notlar

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), verimli veri akışı ve işleme için Kafka konularını nasıl etkili bir şekilde yöneteceklerini öğrenmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kafka konu temellerini ve mimarisini anlayın.
• Kafka konuları oluşturun, yapılandırın ve yönetin.
• Kafka konularının sağlığını, performansını ve kullanılabilirliğini izleyin.
• Kafka konuları için güvenlik önlemleri uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kod yazmadan Apache Kafka akış işlemeyi uygulamak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Confluent KSQL'i kurmak ve yapılandırmak.
• Yalnızca SQL komutlarını kullanarak bir akış işleme hattı kurmak (ne Java ne de Python kodlama).
• Veri filtreleme, dönüştürme, toplama, birleştirme, pencereleme ve oturumlaştırma işlemlerini tamamen SQL içinde gerçekleştirmek.
• Akış ETL ve gerçek zamanlı analiz için etkileşimli, sürekli sorgular tasarlamak ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri çözümleri için veri işleme platformları oluşturmak için S MAC K yığınını kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük verileri işlemek için bir veri hattı mimarisi uygulayın.
• Apache Mesos ve Docker ile bir küme altyapısı geliştirin.
• Spark ve Scala ile verileri analiz edin.
• Apache Cassandra ile yapılandırılmamış verileri yönetin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geleneksel mimariyi Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes ve Redis kullanarak yüksek eşzamanlılığa sahip mikro hizmet tabanlı bir mimariye dönüştürmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mikro hizmetler oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker ve Kubernetes kullanarak yüksek eşzamanlılığa sahip bir mikro hizmet ekosistemi tasarlamak ve uygulamak.
• Monolitik ve SOA hizmetlerini mikro hizmet tabanlı bir mimariye dönüştürmek.
• Yazılım geliştirme, test etme ve yayınlama konusunda DevOps yaklaşımını benimsemek.
• Üretimde mikro hizmetler arasında yüksek eşzamanlılığı sağlamak.
• Mikro hizmetleri izlemek ve kurtarma stratejileri uygulamak.
• Performans ayarlaması yapmak.
• Mikro hizmet mimarisindeki gelecekteki trendleri öğrenmek.