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Schulungsübersicht

Grundlagen des Platform Engineering für datenintensive Anwendungen

  • Einführung in datenintensive Anwendungen
  • Herausforderungen im Platform Engineering für Big Data
  • Überblick über Datenverarbeitungsarchitekturen

Datenmodellierung und -verwaltung

  • Prinzipien der Datenmodellierung für Skalierbarkeit
  • Datenspeicheroptionen und Optimierung
  • Verwaltung des Datenlebenszyklus in einer verteilten Umgebung

Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks

  • Überblick über Big-Data-Verarbeitungstools (Hadoop, Spark, Flink)
  • Batch- vs. Stream-Processing
  • Einrichten einer Big-Data-Verarbeitungs-Pipeline

Echtzeit-Analytics-Plattformen

  • Architektur für Echtzeit-Analytics
  • Stream-Processing-Engines (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Erstellung von Echtzeit-Dashboards und Visualisierungen

Orchestrierung von Daten-Pipelines

  • Workflow-Management mit Apache Airflow und anderen Tools
  • Automatisierung von Daten-Pipelines für Effizienz
  • Überwachung und Alarmierung für Daten-Pipelines

Sicherheit und Compliance der Plattform

  • Best Practices für die Sicherheit von Datenplattformen
  • Sicherstellung des Datenschutzes und der regulatorischen Compliance
  • Umsetzung sicherer Datenzugriffskontrollen

Performance-Tuning und Optimierung

  • Techniken zur Optimierung von Datendurchsatz und Latenz
  • Skalierungsstrategien für datenintensive Plattformen
  • Leistungsbewertung und Überwachung

Fallstudien und Best Practices

  • Analyse erfolgreicher Implementierungen von Datenplattformen
  • Lektionen aus der Praxis von Branchenführern
  • Auftauchende Trends im Platform Engineering für datenintensive Anwendungen

Captain-Projekt

  • Entwurf einer Plattformlösung für eine datenintensive Anwendung
  • Implementierung eines Prototyps der Datenverarbeitungs-Pipeline
  • Bewertung der Leistung und Skalierbarkeit der Plattform

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen
  • Erfahrung mit Java-, Scala- oder Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten von Datenbanken und SQL

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Data Engineers
  • Technische Leiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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