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

Seminardauer: 4 Tage

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

Lernmethodik

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

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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