Unabhängig davon ob die Datenquelle Sensoren, Social Media oder Internet of Things (IoT) ist, Ereignisströme und deren schnelle und effiziente Handhabung werden immer wichtiger. Ereignisse müssen rasch und sicher entgegengenommen, verteilt und analysiert werden. Die Speicherung dieser grossen Ereignisströme ist heute nicht mehr so eine Kunst, von HDFS über NoSQL bis zu RDBMS gibt es verschiedene Möglichkeiten dazu, die einen ein bisschen einfacher zu skalieren als die anderen. Wenn man aber schnell auf eine Situation reagieren will, dann ist es nicht zielführend die Daten erst zu speichern und danach zu analysieren. Die analytischen Operationen müssen direkt auf dem Ereignisstrom durchgeführt werden, wenn sich die Daten noch in Bewegung befinden, auch als “Data in Motion” bezeichnet.

In diesem Kurs wird auf die Grundlagen von Stream Processing bzw. Stream Analytics eingegangen und danach gezeigt mit welchen Frameworks sich eine moderne Stream Processing Lösung umsetzten lässt.

BD-STREAM
  • Dauer

    2  Tage
  • Ziel

    Die Teilnehmenden:

    • lernen die Prinzipien des Stream-Processing kennen
    • können Probleme mit Hilfe von Stream-Processing lösen
    • können abschätzen, wann sich der Einsatz von Stream-Processing lohnt
    • wissen wie man eine Stream-Processing so entwirft, dass sie skalierbar ist
    • kennen die Positionierung von Stream-Processing interhalb einer Big Data Architektur
  • Zielgruppe

    System-Architekten, Entwickler, Big Data Interessierte.

  • Inhalt

    • Was ist Stream-Processing, welche Arten von Stream-Processing gibt es?
    • Was ist Complex Event Processing (CEP)?
    • Architektur von Stream Processing Lösungen
    • Welche Use Cases lassen sich mit Stream-Processing umsetzen?
    • Design Patterns für Stream-Processing
    • Basis Eigenschaften von Stream-Processing Plattformen
    • Ingestion von Events und Data-Flow Werkzeuge
    • Datenformate von Events und Versionierung von Events
    • Event Hub, die zentrale, zuverlässige Basiskomponente in einer Stream Processing Plattform
    • Einstieg in und Vergleich von populären Stream-Processing Plattformen: Spark (Structured) Streaming, Kafka Streams, Apache Storm, …
  • Methods

    Vortrag mit praktischen Übungen

  • Requirements

    Grundkenntnisse IT, Java Grundwissen von Vorteil

  • Unser Qualitätsversprechen

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