Event-Driven Architecture und Stream Processing: Konzepte, Systeme & Patterns

Ziele der Schulung

In dieser 4-tägigen "Event-Driven Architecture und Stream Processing: Konzepte, Systeme & Patterns" Schulung lernen Sie, ereignisgetriebene Architekturen mit Event Streams als zentrale Datenquelle zu entwerfen und produktionsreife Streaming-Plattformen mit Apache Kafka und Flink zu implementieren. Sie verstehen Event Processing Konzepte wie Windowing, State Management, Exactly-Once Guarantees und Kappa-Architekturen sowie deren Integration in Data Lakehouses, Microservices und Realtime Analytics. Nach dem Kurs können Sie skalierbare, fehlertolerante Event-Driven Systeme für Analytics, ML und BI entwickeln inklusive Governance, Observability und Betriebsbest Practices.

Zielgruppe Seminar

• Data Architects, die Event-Driven Plattformen planen
• Senior Data Engineers für Streaming-First Architekturen
• Plattformarchitekten mit Fokus auf Data Platforms
• Lead Developers für Microservices mit Event Sourcing

Voraussetzungen

• Big Data oder Software-Architektur Grundlagen
• Erfahrung mit Kafka, Spark oder Flink

Seminarinhalt

Event-Driven Architecture Grundlagen

• Event vs. Request/Response
• Lose Kopplung & Skalierung
• Event Streams als Datenquelle
• Architekturvorteile

Streaming-Plattformen im Überblick

• Kafka als Event Backbone
• Vergleich mit Cloud Streaming Services
• Skalierung & Verfügbarkeit
• Einsatzszenarien

Event Processing Konzepte

• Stateless & Stateful Processing
• Windowing & Time Semantics
• Exactly-once Guarantees
• Fehlerbehandlung

Stream Processing Engines

• Apache Flink Architektur
• Spark Structured Streaming
• Vergleich & Auswahl
• Performance & Latenz

Architekturpatterns

• Kappa-Architektur
• Event Sourcing & CQRS
• Streaming-first Plattformen
• Anti-Patterns

Integration in Data Platforms

• Streaming → Data Lakehouse
• Realtime Analytics & ML
• BI & Operational Analytics
• Multi-Consumer Architekturen

Governance & Sicherheit

• Event-Schemas & Versionierung
• Zugriff & Mandantenfähigkeit
• Compliance & Auditing
• Data Contracts

Betrieb & Skalierung

• Monitoring & Observability
• Backpressure & Recovery
• Kostenmanagement
• Best Practices aus der Praxis

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