Formation Confluent Apache Kafka : Opérations et configuration du cluster

Ce cours de formation dirigé par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs souhaitant intégrer Apache Kafka avec des bases de données et des applications existantes pour le traitement, l'analyse, etc.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser Kafka Connect pour ingérer de grandes quantités de données d'une base de données dans des sujets Kafka.
• Ingestion de données de journaux générées par des serveurs d'applications dans des sujets Kafka.
• Rendre toutes les données collectées disponibles pour le traitement en flux.
• Exporter des données à partir de sujets Kafka vers des systèmes secondaires pour le stockage et l'analyse.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur site), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Confluent (une distribution de Kafka) pour construire et gérer une plateforme de traitement de données en temps réel pour leurs applications.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer la Plateforme Confluent.
• Utiliser les outils et services de gestion de Confluent pour faire fonctionner Kafka plus facilement.
• Stockage et traitement des données en flux entrant.
• Optimiser et gérer des clusters Kafka.
• Sécuriser les flux de données.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Ce cours est basé sur la version open source de Confluent : Confluent Open Source.
• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Apache Kafka est une plateforme de streaming distribuée. C'est de facto un standard pour la construction de pipelines de données et elle résout de nombreux cas d'utilisation autour du traitement des données : elle peut être utilisée comme file d'attente de messages, journal distribué, processeur de flux, etc.

Nous commencerons par quelques notions théoriques sur les pipelines de données en général, puis nous aborderons les concepts fondamentaux derrière Kafka. Nous découvrirons également des composants importants comme Kafka Streams et Kafka Connect.

In this instructor-led, live training in Canada (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
• Understand and select the most appropriate framework for the job.
• Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
• Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

Ce cours est destiné aux architectes d'entreprise, développeurs, administrateurs système et à toute personne souhaitant comprendre et utiliser un système de messagerie distribué à haut débit. Si vous avez des exigences plus spécifiques (par exemple, uniquement la partie administration système), ce cours peut être adapté pour mieux répondre à vos besoins.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système qui souhaitent mettre en place, déployer, gérer et optimiser un cluster Kafka de niveau entreprise.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et administrer un cluster Kafka.
• Évaluer les avantages et les inconvénients du déploiement de Kafka sur site et dans le cloud.
• Déployer et surveiller Kafka à l'aide de divers outils d'environnement sur site et dans le nuage.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent développer des applications big data avec Apache Kafka.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Développer des producteurs et des consommateurs Kafka pour envoyer et lire des données à partir de Kafka. Intégrer Kafka avec des systèmes externes en utilisant Kafka Connect. Ecrire des applications de streaming avec Kafka Streams &amp ; ksqlDB. Intégrer une application client Kafka avec Confluent Cloud pour des déploiements Kafka basés sur le cloud. Acquérir une expérience pratique grâce à des exercices et des cas d'utilisation réels.

Cette formation en direct avec instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données, aux scientifiques de données et aux programmeurs qui souhaitent utiliser les fonctionnalités Apache Kafka dans les flux de données avec Python.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser Apache Kafka pour surveiller et gérer les conditions dans les flux de données continus en utilisant la programmation Python.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux administrateurs de systèmes de niveau intermédiaire qui souhaitent exploiter efficacement les fonctionnalités de mise en file d'attente de messages de Kafka.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les capacités et l'architecture de la file d'attente de messages de Kafka.
• Configurer les sujets Kafka pour les scénarios de mise en file d'attente de messages.
• Produire et consommer des messages en utilisant Kafka.
• Surveiller et gérer Kafka en tant que file d'attente de messages.

Cette formation encadrée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux testeurs de logiciels qui souhaitent mettre en place des mesures de sécurité réseau dans une application Apache Kafka.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer Apache Kafka sur un serveur basé dans le cloud.
• Mettre en œuvre le chiffrement SSL pour prévenir les attaques.
• Ajouter l'authentification ACL pour suivre et contrôler l'accès des utilisateurs.
• Assurer que les clients fiables aient accès aux clusters Kafka avec l'authentification SSL et SASL.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de Kafka et l'intégrer à Spring Boot.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre Kafka et son architecture.
• Apprendre à installer, configurer et mettre en place un environnement Kafka de base.
• Intégrer Kafka à Spring Boot.

Kafka Streams est une bibliothèque côté client pour construire des applications et des microservices dont les données sont transmises à et depuis un système de messagerie Kafka. Traditionnellement, Apache Kafka a fait appel à Apache Spark ou Apache Storm pour traiter les données entre les producteurs et consommateurs de messages. En appelant l'API Kafka Streams au sein d'une application, les données peuvent être traitées directement dans Kafka, évitant ainsi la nécessité de transmettre les données vers un cluster séparé pour le traitement.

Dans cette formation dirigée par un instructeur et en direct, les participants apprendront à intégrer Kafka Streams dans un ensemble d'applications Java de démonstration qui transmettent des données à et depuis Apache Kafka pour le traitement de flux.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fonctionnalités et les avantages de Kafka Streams par rapport aux autres frameworks de traitement de flux
• Traiter des données de flux directement au sein d'un cluster Kafka
• Écrire une application ou un microservice Java ou Scala qui s'intègre avec Kafka et Kafka Streams
• Rédiger un code concis qui transforme les sujets d'entrée Kafka en sujets de sortie Kafka
• Générer, empaqueter et déployer l'application

Public cible

• Développeurs

Format du cours

• Partie présentation, partie discussion, exercices et pratique intensive

Notes

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre à gérer efficacement les sujets Kafka pour une diffusion et un traitement efficaces des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux et l'architecture des sujets Kafka.
• Créer, configurer et gérer les sujets Kafka.
• Contrôler l'état, les performances et la disponibilité des sujets Kafka.
• Mettre en œuvre des mesures de sécurité pour les sujets Kafka.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser la pile SMACK pour construire des plateformes de traitement de données pour des solutions big data.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place une architecture de pipeline de données pour le traitement des big data.
• Développer une infrastructure de cluster avec Apache Mesos et Docker.
• Analyser les données avec Spark et Scala.
• Gérer les données non structurées avec Apache Cassandra.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent transformer une architecture traditionnelle en une architecture basée sur des microservices hautement concurrents en utilisant Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes et Redis.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire à la construction de microservices.
• Concevoir et mettre en œuvre un écosystème de microservices hautement concurrents en utilisant Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker et Kubernetes.
• Transformer les services monolithiques et SOA en architecture basée sur les microservices.
• Adopter une approche DevOps pour développer, tester et publier des logiciels.
• Assurer une concurrence élevée entre les microservices en production.
• Surveiller les microservices et mettre en œuvre des stratégies de récupération.
• Effectuer des réglages de performance.
• Apprendre les tendances futures en matière d'architecture de microservices.