Apache Kafka 교육

Apache Kafka 교육

현지의 강사 아파치 카프카 (Apache Kafka) 교육 과정은 인터랙티브 토론 및 손자 슨이 카프카 (Kafka) 메시지 브로커를 설정하고 운영하는 방법을 보여줍니다 Kafka 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 Kafka 교육 과정은 Kafka와 다른 Big Data 시스템의 통합과 스트리밍 응용 프로그램을위한 실시간 데이터 파이프 라인 설정 방법을 다룹니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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Apache Kafka코스 개요

Course Name
Duration
Overview
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Overview
7 시간
Overview
Kafka Connect는 Apache Kafka 와 다른 시스템간에 많은 양의 데이터를 이동시키는 API입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Apache Kafka 를 처리, 분석 등을 위해 기존 데이터베이스 및 응용 프로그램과 통합하려는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Kafka Connect를 사용하여 데이터베이스의 많은 양의 데이터를 Kafka 주제로 가져옵니다.
- 응용 프로그램 서버에서 생성 한 로그 데이터를 Kafka 주제로 수집합니다.
- 수집 된 데이터를 스트림 처리에 사용할 수있게하십시오.
- Kafka 주제의 데이터를 저장 및 분석을 위해 보조 시스템으로 내 보냅니다.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 시간
Overview
이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 confluent (Kafka 배포)를 사용 하 여 응용 프로그램에 대 한 실시간 데이터 처리 플랫폼을 빌드하고 관리 하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 설치 및 구성
- 는 Kafka를 보다 쉽게 실행 하기 위해 confluent & #39;의 관리 도구 및 서비스를 사용 합니다.
- 들어오는 스트림 데이터를 저장 하 고 처리 합니다.
- 카프카 클러스터를 최적화 하 고 관리 합니다.
- 보안 데이터 스트림
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정은 confluent의 오픈 소스 버전을 기반으로: confluent 오픈 소스.
- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
7 시간
Overview
Apache Kafka 는 분산 형 스트리밍 플랫폼입니다. 데이터 파이프 라인을 구축하기위한 사실상의 표준이며 데이터 처리와 관련하여 다양한 유스 케이스를 해결합니다. 메시지 대기열, 분산 된 로그, 스트림 프로세서 등으로 사용될 수 있습니다.

우리는 일반적으로 데이터 파이프 라인 뒤에있는 이론부터 시작하여 카프카의 기본 개념을 계속 사용합니다. Kafka Streams 및 Kafka Connect와 같은 중요한 구성 요소도 발견 할 것입니다.
21 시간
Overview
Stream Processing 은 "동작중인 데이터"의 실시간 처리, 즉 수신되는 데이터에 대한 계산을 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 데이터는 센서 이벤트, 웹 사이트 사용자 활동, 금융 거래, 신용 카드 스 와이프, 클릭 스트림 등과 같은 데이터 소스에서 연속 스트림으로 읽습니다. Stream Processing 프레임 워크는 많은 양의 들어오는 데이터를 읽고 거의 즉시 귀중한 통찰력을 제공합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 기존의 대용량 데이터 저장 시스템 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 서로 다른 Stream Processing 프레임 워크를 설정하고 통합하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임 워크를 설치하고 구성하십시오.
- 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 이해하고 선택하십시오.
- 연속적으로, 동시에, 그리고 레코드별로 프로세스.
- Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다.
- 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 통합하십시오.

청중

- 개발자
- 소프트웨어 아키텍트

코스 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 시간
Overview
이 과정은 엔터프라이즈 설계자, 개발자, 시스템 관리자 및 높은 처리량의 분산 메시징 시스템을 이해하고 사용하려는 모든 사용자를 대상으로합니다. 보다 구체적인 요구 사항 (예 : 시스템 관리 측면)이있는 경우,이 과정은 요구 사항에 더 잘 맞출 수 있습니다.
7 시간
Overview
Apache Kafka 는 많은 양의 스트리밍 실시간 데이터를 저장하고 처리하기위한 메시징 시스템입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 엔터프라이즈 급 Kafka 클러스터를 설정, 배포, 관리 및 최적화하려는 시스템 관리자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 카프카 클러스터를 설치하고 관리하십시오.
- 클라우드에서 Kafka 온 프레미스 (On-Premise)를 배포 할 경우의 이점과 단점을 평가하십시오.
- 다양한 사내 및 클라우드 환경 도구를 사용하여 Kafka를 배포하고 모니터링하십시오.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 시간
Overview
Kafka Streams는 카프카 (Cafka) 메시징 시스템으로 데이터를주고받는 마이크로 애플리케이션을 구축하기위한 클라이언트 측 라이브러리입니다. 전통적으로 Apache Kafka 는 메시지 생성자와 소비자 간의 데이터를 처리하기 위해 Apache Spark 또는 Apache Storm 에 의존했습니다. 응용 프로그램 내에서 Kafka Streams API를 호출하면 Kafka 내에서 직접 데이터를 처리 할 수 있으므로 처리를 위해 별도의 클러스터로 데이터를 전송할 필요가 없습니다.

강사가 진행하는이 실습에서는 Kafka Streams를 스트림 처리를 위해 Apache Kafka 와 데이터를주고받는 샘플 Java 응용 프로그램 세트에 Kafka Streams를 통합하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 다른 스트림 처리 프레임 워크에 비해 Kafka Streams 기능 및 이점 이해
- 카프카 클러스터 내에서 스트림 데이터를 직접 처리합니다.
- Kafka 및 Kafka Streams와 통합되는 Java 또는 Scala 응용 프로그램 또는 마이크로 서비스 작성
- 입력 카프카 항목을 출력 카프카 항목으로 변환하는 간결한 코드 작성
- 응용 프로그램 빌드, 패키지 및 배포

청중

- 개발자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤식 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 협의하십시오.
7 시간
Overview
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.

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

- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 시간
Overview
Apache Samza는 스트림 프로세싱을위한 오픈 소스 거의 실시간의 비동기 계산 프레임 워크입니다. 메시징에는 Apache Kafka 를, 내결함성, 프로세서 격리, 보안 및 리소스 관리에는 Apache Hadoop YARN을 사용합니다.

강사가 진행하는이 실습에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samza 기반 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Samza를 사용하면 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화 할 수 있습니다.
- 응용 프로그램에서 메시지 처리 분리.
- Samza를 사용하여 실시간에 가까운 비동기 계산을 구현하십시오.
- 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서보다 높은 수준의 추상화를 제공합니다.

청중

- 개발자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
Overview
Spring Cloud 은 클라우드용 응용 Java 프로그램을 빌드하기 위한 마이크로 서비스 프레임워크입니다. 이러한 마이크로 서비스는 클러스터 Docker 내부의 Kubernetes 컨테이너로 실행되는 경우가 많습니다. 다른 구성 요소에는 Kafka와 같은 메시지 브로커가 포함되어 서비스 Redis 간 통신을 활성화하고 응용 프로그램 데이터를 저장하고 버퍼링하는 것과 같은 데이터베이스가 있습니다.

이 강사 가 주도하는 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 전통적인 아키텍처를 다음과 같은 Spring Cloud 동시 마이크로 서비스 기반 아키텍처로 변환하고자하는 개발자를 대상으로합니다 . Docker Kubernetes 및 Redis .

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.

- 마이크로 서비스 구축에 필요한 개발 환경을 설정합니다.
- Spring Cloud 에서는 Redis Kubernetes 'Kafka' 및 를 사용하여 동시마이크로서비스 생태계를 설계하고 구현한다. Docker
- 모놀리식 및 SOA 서비스를 마이크로 서비스 기반 아키텍처로 변환합니다.
- 소프트웨어 개발, 테스트 및 릴리스에 대한 접근 방식을 채택합니다. DevOps
- 프로덕션 환경에서 마이크로 서비스 간에 높은 동시성을 보장합니다.
- 마이크로 서비스를 모니터링하고 복구 전략을 구현합니다.
- 성능 튜닝을 수행합니다.
- 마이크로 서비스 아키텍처의 향후 동향에 대해 알아봅니다.

코스 의 형식

- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 연습을 많이.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.

코스 사용자 지정 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.
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