Microservices with Spring Cloud and Kafka Training Course

В това водено от инструктор обучение на живо в България започваме с обсъждане на архитектурата на микроуслугата. Знанията на участниците се проверяват чрез упражнения и поетапно разработване на примерни микроуслуги.

До края на това обучение участниците ще имат солидно разбиране за това как да използват Spring Cloud и свързаните Spring технологии за бързо разработване на свои собствени облачни микроуслуги, готови за облак.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да оценяват различни технологии и подходи за проектиране на системна архитектура, базирана на услуги. Обучението започва с дискусия и сравнение на монолитни системи и сервизни архитектури, след което навлиза в детайлите на микросервизната архитектура.

На участниците се дава възможност да приложат знанията си на практика, докато преминават през създаването и внедряването на набор от микроуслуги за доказателство за концепцията, изградени с Spring Cloud, Spring Boot и Docker. Накрая се разглеждат съответните градивни елементи на инфраструктурата, за да помогнат на участниците да определят най-подходящите инструменти и подходи, които да използват за различни организационни изисквания. До края на това обучение участниците ще имат солидно разбиране за Service-Oriented Architecture (SOA) и Microservice Architecture, както и практически опит с използването на Spring Cloud и свързаните Spring технологии за бързо разработване на техни собствени облачни, готови за облак микроуслуги.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на изграждането на микроуслуги с помощта на Spring Cloud и Docker. Знанията на участниците се проверяват чрез упражнения и поетапно разработване на примерни микроуслуги.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на микроуслугите.
• Използвайте Docker за изграждане на контейнери за микросервизни приложения.
• Изграждане и внедряване на контейнеризирани микроуслуги с помощта на Spring Cloud и Docker.
• Интегрирайте микроуслуги с услуги за откриване и Spring Cloud API Gateway.
• Използвайте Docker Compose за тестване на интеграция от край до край.

Spring Cloud е лека рамка за микроуслуги с отворен код за изграждане на Java приложения за облака. Netflix OSS е набор от рамки и библиотеки за разработване на микроуслуги. Spring Cloud се интегрира добре с Netflix компоненти, използвайки автоматична конфигурация и конвенция над конфигурацията.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще научат основните концепции за изграждане на микроуслуги с помощта на Spring Cloud и Netflix OSS. Знанията на участниците се проверяват чрез упражнения и поетапно разработване на примерни микроуслуги.

До края на това обучение участниците ще имат солидно разбиране как да използват Spring Cloud и свързаните Spring технологии заедно с Netflix OSS, за да разработят бързо свои собствени облачни микроуслуги, готови за облак.

Публика

Java Разработчици

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Този курс е за корпоративни архитекти, разработчици, системни администратори и всеки, който иска да разбере и използва високопроизводителна система за разпределени съобщения. Ако имате по-специфични изисквания (напр. само от страна на системната администрация), този курс може да бъде пригоден така, че да отговаря по-добре на вашите нужди.

Apache Samza е асинхронна изчислителна рамка с отворен код в почти реално време за обработка на потоци. Той използва Apache Kafka за съобщения и Apache Hadoop YARN за толерантност към грешки, изолиране на процесора, сигурност и управление на ресурсите.

Това водено от инструктор обучение на живо въвежда принципите зад системите за съобщения и разпределената обработка на потоци, като същевременно превежда участниците в създаването на примерен проект, базиран на Samza, и изпълнението на заданието.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте Samza, за да опростите кода, необходим за създаване и използване на съобщения. Отделете обработката на съобщения от приложение. Използвайте Samza за внедряване на асинхронно изчисление в почти реално време. Използвайте поточно обработване, за да осигурите по-високо ниво на абстракция спрямо системите за съобщения.

Публика

Разработчици

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Kafka Streams е библиотека от страна на клиента за изграждане на приложения и микроуслуги, чиито данни се предават към и от система за съобщения Kafka. Традиционно Apache Kafka разчита на Apache Spark или Apache Storm за обработка на данни между създателите на съобщения и потребителите. Чрез извикване на API на Kafka Streams от приложение, данните могат да се обработват директно в Kafka, заобикаляйки необходимостта от изпращане на данните към отделен клъстер за обработка.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират Kafka Streams в набор от примерни Java приложения, които предават данни към и от Apache Kafka за обработка на потоци.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете характеристиките и предимствата на Kafka Streams пред други рамки за обработка на потоци. Обработвайте данни от потоци директно в рамките на Kafka клъстер. Напишете Java или Scala приложение или микроуслуга, която се интегрира с Kafka и Kafka Streams. Напишете кратък код, който трансформира входните Kafka теми в изходни Kafka теми. пакетирайте и внедрите приложението

Публика

Разработчици

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Бележки

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим

В това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно), участниците ще се научат как да настройват и интегрират различни Stream Processing рамки със съществуващи системи за съхранение на големи данни и свързани софтуерни приложения и микроуслуги.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте различни Stream Processing рамки, като Spark Streaming и Kafka Streaming.
• Разберете и изберете най-подходящата рамка за работата.
• Обработване на данни непрекъснато, едновременно и по начин запис по запис.
• Интегрирайте Stream Processing решения със съществуващи бази данни, хранилища за данни, езера от данни и др.
• Интегрирайте най-подходящата библиотека за обработка на потоци с корпоративни приложения и микроуслуги.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да използват Confluent (дистрибуция на Kafka), за да изградят и управляват платформа за обработка на данни в реално време за своите приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте Confluent Platform. Използвайте инструментите и услугите за управление на Confluent, за да стартирате Kafka по-лесно. Съхранявайте и обработвайте входящи данни от потока. Оптимизирайте и управлявайте Kafka клъстери. Защитени потоци от данни.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

Този курс е базиран на версията с отворен код на Confluent: Confluent Open Source. За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Apache Kafka е разпределена стрийминг платформа. Той де факто е стандарт за изграждане на тръбопроводи за данни и разрешава много различни случаи на употреба около обработката на данни: може да се използва като опашка от съобщения, разпределен журнал, поточен процесор и т.н.

Ще започнем с някаква теория зад тръбопроводите за данни като цяло, след което ще продължим с фундаменталните концепции зад Кафка. Ще открием и важни компоненти като Kafka Streams и Kafka Connect.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да интегрират Apache Kafka със съществуващи бази данни и приложения за обработка, анализ и т.н.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте Kafka Connect, за да поемете големи количества данни от база данни в теми на Kafka.
• Поглъщане на регистрационни данни, генерирани от сървъри на приложения, в темите на Kafka.
• Направете всички събрани данни достъпни за поточно обработване.
• Експортирайте данни от темите на Kafka във вторични системи за съхранение и анализ.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да приложат Apache Kafka поточно обработване без писане на код.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Confluent KSQL.
• Настройте тръбопровод за обработка на потоци, като използвате само SQL команди (без кодиране на Java или Python).
• Извършвайте филтриране на данни, трансформации, агрегации, обединения, прозорци и сесии изцяло в SQL.
• Проектирайте и разположете интерактивни, непрекъснати заявки за поточно предаване на ETL и анализи в реално време.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори, които желаят да настроят, разположат, управляват и оптимизират Kafka клъстер от корпоративен клас.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и администрирайте Kafka Cluster.
• Оценете предимствата и недостатъците на внедряването на Kafka локално срещу в облака.
• Разположете и наблюдавайте Kafka с помощта на различни инструменти за локална и облачна среда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни тестери, които желаят да приложат мерки за мрежова сигурност в Apache Kafka приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разположете Apache Kafka на облачен сървър.
• Внедрете SSL криптиране, за да предотвратите атаки.
• Добавете ACL удостоверяване за проследяване и контрол на потребителския достъп.
• Уверете се, че надеждните клиенти имат достъп до клъстери Kafka с SSL и SASL удостоверяване.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват стека SMACK за изграждане на платформи за обработка на данни за решения за големи данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете архитектура на тръбопровод за данни за обработка на големи данни.
• Разработете клъстерна инфраструктура с Apache Mesos и Docker.
• Анализирайте данните с Spark и Scala.
• Управлявайте неструктурирани данни с Apache Cassandra.