Cursos de Security for Apache Kafka

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean integrarse Apache Kafka con bases de datos y aplicaciones existentes para procesamiento, análisis, etc.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

Utilice Kafka
• Connect para ingerir grandes cantidades de datos de una base de datos en temas de Kafka.
• Ingesta de datos de registro generados por un servidor de aplicaciones en temas de Kafka.
• Haga que los datos recopilados estén disponibles para el procesamiento de la transmisión.
• Exporte datos de temas de Kafka a sistemas secundarios para su almacenamiento y análisis.

este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que deseen utilizar Confluent (una distribución de Kafka) para construir y administrar una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real para sus aplicaciones.

al final de esta formación, los participantes podrán:

• instalar y configurar la plataforma Confluent.
• use herramientas y servicios de administración de Confluent & #39; s para ejecutar Kafka más fácilmente.
• Store y procese los datos de la secuencia entrante.
• optimice y administre clústeres de Kafka.
flujos de datos
• Secure.

Format del curso

Conferencia y discusión
• Interactive.
• muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de
• en un entorno de laboratorio en vivo.

Course

• este curso se basa en la versión de código abierto de Confluent: fuente abierta Confluent.
• para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.

Apache Kafka es una plataforma de transmisión distribuida. Es un estándar de facto para construir canalizaciones de datos y resuelve muchos casos de uso diferentes en torno al procesamiento de datos: se puede usar como una cola de mensajes, registro distribuido, procesador de flujo, etc.

Comenzaremos con alguna teoría detrás de las canalizaciones de datos en general, luego continuaremos con los conceptos fundamentales detrás de Kafka. También descubriremos componentes importantes como Kafka Streams y Kafka Connect.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (in situ o remota), los participantes aprenderán a configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure diferentes Stream Processing marcos, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
• Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
• Procesamiento de datos de forma continua, concurrente y registro por registro.
• Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
• Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.

Este curso es para arquitectos empresariales, desarrolladores, administradores de sistemas y cualquier persona que desee comprender y utilizar un sistema de mensajería distribuida de alto rendimiento. Si tiene requisitos más específicos (por ejemplo, sólo administración del sistema), este curso puede ajustarse a sus necesidades.
 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas que desean configurar, implementar, administrar y optimizar un clúster de Kafka de nivel empresarial.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure y administre un clúster de Kafka.
• Evalúe las ventajas y desventajas de implementar Kafka en las instalaciones frente a la nube.
• Implemente y supervise Kafka utilizando varias herramientas de entorno local y en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean desarrollar aplicaciones de big data con Apache Kafka.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Desarrollar productores y consumidores de Kafka para enviar y leer datos de Kafka. Integre Kafka con sistemas externos mediante Kafka Connect. Escribe aplicaciones de streaming con Kafka Streams y ksqlDB. Integre una aplicación cliente de Kafka con Confluent Cloud para implementaciones de Kafka basadas en la nube. Obtenga experiencia práctica a través de ejercicios prácticos y casos de uso del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar las funciones de Apache Kafka en la transmisión de datos con Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Apache Kafka para monitorear y administrar condiciones en flujos de datos continuos utilizando Python programación.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel intermedio que desean aprovechar las funciones de cola de mensajes de Kafka de manera efectiva.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades y la arquitectura de cola de mensajes de Kafka.
• Configure temas de Kafka para escenarios de cola de mensajes.
• Producir y consumir mensajes con Kafka.
• Supervise y administre Kafka como una cola de mensajes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen aprender los fundamentos de Kafka e integrarlos con Spring Boot.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

Entender a Kafka y su arquitectura. Aprenda a instalar, configurar y configurar un entorno básico de Kafka. Integre Kafka con Spring Boot.

Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para la creación de aplicaciones y microservicios cuyos datos se transmiten desde y hacia un sistema de mensajería Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores de mensajes y consumidores. Al llamar a Kafka Streams API desde dentro de una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, pasando por alto la necesidad de enviar los datos a un clúster separado para su procesamiento.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones Java de muestra que pasan datos desde y hacia Apache Kafka para el procesamiento de flujo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprenda las características y ventajas de Kafka Streams frente a otros marcos de procesamiento de flujos
• Procesar datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
• Escriba una aplicación Java o Scala o microservicio que se integre con Kafka y Kafka Streams
• Escribe un código conciso que transforme los temas de entrada de Kafka en temas de salida de Kafka
• Construye, empaqueta y despliega la aplicación

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a administrar de manera efectiva los temas de Kafka para una transmisión y procesamiento de datos eficientes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura del tema de Kafka.
• Cree, configure y administre temas de Kafka.
• Supervise el estado, el rendimiento y la disponibilidad de los temas de Kafka.
• Implementar medidas de seguridad para los temas de Kafka.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean implementar Apache Kafka procesamiento de secuencias sin escribir código.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Confluent KSQL.
• Configure una canalización de procesamiento de secuencias utilizando solo comandos SQL (sin codificación Java o Python).
• Lleve a cabo el filtrado de datos, las transformaciones, las agregaciones, las uniones, las ventanas y la sesión completamente en SQL.
• Diseñe e implemente consultas interactivas y continuas para la transmisión de ETL y análisis en tiempo real.

Apache Samza es un marco computacional asíncrono de código abierto casi en tiempo real para el procesamiento de flujos. Utiliza Apache Kafka para mensajería y Apache Hadoop YARN para tolerancia a fallas, aislamiento de procesador, seguridad y administración de recursos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los principios detrás de los sistemas de mensajería y el procesamiento distribuido de flujo, mientras acompaña a los participantes a través de la creación de un proyecto basado en Samza y la ejecución de trabajos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Usa Samza para simplificar el código necesario para producir y consumir mensajes
Desacoplar el manejo de los mensajes de una aplicación
Utilice Samza para implementar cálculos asincrónicos casi en tiempo real
Utilice el procesamiento de flujo para proporcionar un mayor nivel de abstracción en los sistemas de mensajería

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente una arquitectura de canalización de datos para procesar big data.
• Desarrollar una infraestructura de clúster con Apache, Mesos y Docker.
• Analice los datos con Spark y Scala.
• Gestione datos no estructurados con Apache Cassandra.