강사가 진행하는 온라인 또는 현장 라이브 Apache Kafka 교육 과정은 대화식 토론과 실습을 통해 Kafka 메시지 브로커를 설정하고 작동하는 방법을 보여줍니다. Kafka 교육은 "온라인 라이브 교육" 또는 "현장 라이브 교육"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 교육(일명 "원격 라이브 교육")은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 교육은 대한민국의 고객 구내 또는 대한민국의 NobleProg 기업 교육 센터에서 로컬로 수행할 수 있습니다. Kafka 교육 과정에서는 Kafka를 다른 빅 데이터 시스템과 통합하는 방법과 스트리밍 애플리케이션을 위한 실시간 데이터 파이프라인을 설정하는 방법을 다룹니다. NobleProg -- 지역 교육 제공자
대한민국(온사이트 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 Apache Kafka을(를) 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 개발하려는 중급 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Kafka 생산자 및 소비자를 개발하여 Kafka에서 데이터를 보내고 읽습니다. Kafka Connect를 사용하여 Kafka를 외부 시스템과 통합합니다. Kafka Streams 및 ksqlDB로 스트리밍 애플리케이션을 작성합니다. 클라우드 기반 Kafka 배포를 위해 Kafka 클라이언트 애플리케이션을 Confluent Cloud와 통합합니다. 실습과 실제 사용 사례를 통해 실용적인 경험을 얻으십시오.
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.
강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(현장 또는 원격)에서 참가자는 다양한 Stream Processing 프레임워크를 기존 빅 데이터 스토리지 시스템과 관련 소프트웨어 애플리케이션 및 마이크로서비스로 설정하고 통합하는 방법을 배우게 됩니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
업무에 가장 적합한 프레임워크를 이해하고 선택하세요.
연속적으로, 동시에, 기록별로 데이터를 처리합니다.
Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다.
가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 애플리케이션 및 마이크로서비스와 통합합니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을 통해 데이터 스트리밍에서 Apache Kafka 기능을 사용하려는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 프로그래머를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 Apache Kafka을 사용하여 Python 프로그래밍을 사용하여 연속 데이터 스트림의 상태를 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
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.
Kafka Streams의 기능과 다른 스트림 처리 프레임워크에 비해 장점을 이해합니다
Kafka 클러스터 내에서 스트림 데이터를 직접 처리합니다
Kafka와 Kafka Streams와 통합된 Java 또는 Scala 애플리케이션 또는 마이크로 서비스를 작성합니다
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실시간 데이터 처리 및 분석에 Spark Streaming 기능을 사용하려는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 프로그래머를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 Spark Streaming을 사용하여 데이터베이스, 파일 시스템 및 라이브 대시보드에서 사용할 라이브 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes 및 Redis를 사용하여 기존 아키텍처를 동시성 마이크로서비스 기반 아키텍처로 전환하려는 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
마이크로서비스 구축에 필요한 개발 환경을 설정합니다.
Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker 및 Kubernetes를 사용하여 동시성이 높은 마이크로서비스 생태계를 설계하고 구현합니다.
모놀리식 및 SOA 서비스를 마이크로서비스 기반 아키텍처로 전환합니다.
소프트웨어 개발, 테스트, 출시에 DevOps 접근 방식을 채택합니다.
프로덕션에서 마이크로서비스 간의 높은 동시성을 보장합니다.
마이크로서비스를 모니터링하고 복구 전략을 구현합니다.
성능 튜닝을 수행합니다.
마이크로서비스 아키텍처의 미래 동향에 대해 알아보세요.
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