Seminar Aiven Intensiv – Datenbanken, Analytics und Observability

Dieser Intensivpfad fasst die datenbank-, such-, analyse- und beobachtungsorientierten Einzelseminare in einer kompakten, zusammenhängenden Betriebswoche zusammen. Der Schwerpunkt liegt auf gemeinsamen Architekturentscheidungen und den wichtigsten praktischen Handgriffen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einordnung und Nutzen
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Lernziele
5. Seminarinhalte
6. Tag 1: Relationale Services mit PostgreSQL und MySQL
7. Tag 2: Valkey für Cache, Session und schnelle Zustände
8. Tag 3: OpenSearch für Suche und Log Analytics
9. Tag 4: ClickHouse für Echtzeitanalyse
10. Tag 5: Metrics, Grafana und Datenübersicht
11. Praxisübungen

Einordnung und Nutzen

Die Woche verdichtet Aiven for PostgreSQL, MySQL, Valkey, OpenSearch, ClickHouse, Metrics und Grafana sowie die Einordnung von DataHub und Aiven Apps. Jeder Tag baut auf einer gemeinsamen Fallstudie auf: operative Daten werden sicher gespeichert, beschleunigt, durchsuchbar und analytisch nutzbar gemacht; anschließend wird die gesamte Landschaft überwacht und katalogisiert.

Zielgruppe

• Cloud- und Plattformadministration
• DevOps- und Site-Reliability-Engineering
• Technische Architektur und Betrieb
• Software- und Datenentwicklung
• DevOps- und Plattform-Engineering
• Technische Architektur
• Data Platform Engineering und technische Teamleitung

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zu Cloud-Diensten, Netzwerken und Datenbanken
• Sicherer Umgang mit Browser und Kommandozeile
• Für Übungen ein freigegebenes Aiven-Projekt oder eine vorbereitete Schulungsumgebung
• Gute SQL-Grundkenntnisse
• Grundkenntnisse zu Datenbankbetrieb und Monitoring

Lernziele

• Für unterschiedliche Datenzugriffe den passenden Aiven-Service auswählen
• PostgreSQL und MySQL sicher bereitstellen und grundlegend optimieren
• Valkey als kontrollierten Cache mit passender Speicherstrategie einsetzen
• OpenSearch und ClickHouse für Suche beziehungsweise Analytics modellieren
• Metriken mit Aiven for Metrics und Grafana erfassen, auswerten und alarmieren
• Backup, Berechtigungen, Skalierung und Datenkatalog übergreifend planen

Seminarinhalte

Jeder Arbeitsschritt wird praktisch umgesetzt, mit einem kurzen Funktionstest geprüft und als wiederholbarer Betriebsablauf dokumentiert.

Tag 1: Relationale Services mit PostgreSQL und MySQL

Der erste Tag baut die operativen Datenbanken auf und vergleicht ihre Betriebsmodelle.

1. Schritt 1: Workloads PostgreSQL oder MySQL zuordnen. Praktisches Arbeitsergebnis: Funktionen, Erweiterbarkeit, Anwendungskompatibilität, Abfragemuster und Migrationserfordernisse in eine begründete Servicewahl überführt.
2. Schritt 2: Services und TLS-Zugänge bereitstellen. Praktisches Arbeitsergebnis: beide Datenbanktypen mit Plan, Region, Tags, separaten Benutzern und verschlüsselten Clientverbindungen eingerichtet.
3. Schritt 3: Rollen, Datenbanken und Schemas strukturieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Eigentum, Anwendungskonten und administrative Aufgaben getrennt und mit Minimalrechten getestet.
4. Schritt 4: Performance-Grunddiagnose durchführen. Praktisches Arbeitsergebnis: langsame Abfrage, Ausführungsplan, fehlender Index und Verbindungslast in beiden Systemen mit passenden Werkzeugen analysiert.
5. Schritt 5: Backup und Migration einordnen. Praktisches Arbeitsergebnis: automatische Sicherung, Point-in-Time-Anforderung, Dump und logische beziehungsweise kontinuierliche Migration in eine Entscheidungsmatrix aufgenommen.

Tag 2: Valkey für Cache, Session und schnelle Zustände

Der zweite Tag ergänzt die operative Datenhaltung um einen bewusst begrenzten In-Memory-Layer.

1. Schritt 1: Cachewürdige Daten bestimmen. Praktisches Arbeitsergebnis: wiederherstellbare und kritische Zustände getrennt und Cache-Aside, Session sowie Zähler als unterschiedliche Muster modelliert.
2. Schritt 2: Schlüssel, Datenstrukturen und TTL umsetzen. Praktisches Arbeitsergebnis: Namenskonvention, Strings, Hashes, Sets, Sorted Sets und Ablaufzeiten in einer kleinen Anwendungsstrecke eingesetzt.
3. Schritt 3: Speicher und Eviction kontrollieren. Praktisches Arbeitsergebnis: maxmemory, Overhead, Hit Rate und Evictions gemessen und eine zur Anwendung passende Policy ausgewählt.
4. Schritt 4: Persistenz und Failover bewerten. Praktisches Arbeitsergebnis: RDB-Snapshots, Backup, Replikation und Client-Wiederverbindung anhand des zulässigen Datenverlusts konfiguriert.
5. Schritt 5: Betriebsgrenzen dokumentieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Hot Keys, große Werte, Massenablauf und Cache Stampede als Risiken erkannt und mit Schutzmaßnahmen versehen.

Tag 3: OpenSearch für Suche und Log Analytics

Der dritte Tag macht operative und fachliche Dokumentdaten auffindbar.

1. Schritt 1: Dokument- und Indexmodell erstellen. Praktisches Arbeitsergebnis: Felder, Mapping, Analyzer, Filter, Sortierung, Zeitbezug und Datenlebensdauer aus einem Suchfall abgeleitet.
2. Schritt 2: Shards, Replikate und Bulk-Laden einrichten. Praktisches Arbeitsergebnis: begrenzte Shardzahl, Replikation und ein fehlertoleranter Bulk-Import umgesetzt und kontrolliert.
3. Schritt 3: Query DSL und Aggregationen anwenden. Praktisches Arbeitsergebnis: Volltextsuche, Filter, Relevanz und zeitbezogene Aggregation für eine Diagnoseansicht kombiniert.
4. Schritt 4: Dashboard und Zugriff absichern. Praktisches Arbeitsergebnis: Visualisierung, gespeicherte Suche und rollenbezogener Indexzugriff aufgebaut und mit Testbenutzern geprüft.
5. Schritt 5: ISM und Snapshot durchführen. Praktisches Arbeitsergebnis: Rollover-/Retention-Regel angewendet und ein Snapshot mit Restore in einen Testindex erprobt.

Tag 4: ClickHouse für Echtzeitanalyse

Der vierte Tag überführt Ereignisse in eine spaltenorientierte Analyseplattform.

1. Schritt 1: Analytisches Tabellenmodell entwerfen. Praktisches Arbeitsergebnis: Datentypen, Partitionierung, ORDER BY und Primary Key aus typischen Filter- und Aggregationsabfragen abgeleitet.
2. Schritt 2: Daten aus Kafka beziehungsweise Datenbank integrieren. Praktisches Arbeitsergebnis: eine verwaltete Datenquelle verbunden und der kontinuierliche Datenweg bis zur Zieltabelle geprüft.
3. Schritt 3: Materialized View einsetzen. Praktisches Arbeitsergebnis: Rohereignisse beim Eingang normalisiert beziehungsweise voraggregiert und gegen Quelldaten abgeglichen.
4. Schritt 4: Queryleistung messen und verbessern. Praktisches Arbeitsergebnis: gelesene Zeilen, Laufzeit und Speicherbedarf erfasst und durch Modell- oder SQL-Anpassung messbar reduziert.
5. Schritt 5: Skalierungs- und Betriebswerte festlegen. Praktisches Arbeitsergebnis: Insert-Rate, Querylatenz, Speicher, Merges und Sicherheitsreserve in ein kleines Kapazitätsmodell überführt.

Tag 5: Metrics, Grafana und Datenübersicht

Der fünfte Tag überwacht die komplette Fallstudie und ordnet ihre Metadaten.

1. Schritt 1: Messziele und Datenfluss definieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Verfügbarkeit, Latenz, Fehler und Sättigung pro Service bestimmt und in einen gemeinsamen Metrikpfad überführt.
2. Schritt 2: Aiven for Metrics und Grafana integrieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Services verbunden, Metriken eingespeist und die Datenquelle mit einer Kontrollabfrage validiert.
3. Schritt 3: PromQL und Dashboard entwickeln. Praktisches Arbeitsergebnis: Raten, Aggregationen und Zeitfenster in eine Übersichts- sowie Ursachenansicht umgesetzt.
4. Schritt 4: Alarmierung und Retention festlegen. Praktisches Arbeitsergebnis: Schwellen, Dauer, Schweregrad, Runbook, Aufbewahrung und Kardinalitätsgrenzen dokumentiert.
5. Schritt 5: DataHub, Aiven Apps und Betriebsübergabe einordnen. Praktisches Arbeitsergebnis: Katalog, Ownership und Lineage für die erzeugten Datenobjekte skizziert, ein kleiner anwendungsnaher Workload für Aiven Apps eingeordnet und ein gemeinsames Runbook für Zugriff, Backup, Skalierung und Störung abgeschlossen.

Praxisübungen

• Gemeinsame Fallstudie mit relationaler Quelle, Cache, Suche und Analytics
• SQL- und Indexoptimierung in PostgreSQL beziehungsweise MySQL
• Valkey-Cache mit Speicher- und Failoverkontrolle
• OpenSearch-Index mit ISM und Snapshot-Restore
• ClickHouse-Ingestion und Materialized View
• Grafana-Dashboard und Alarmregeln für die gesamte Servicekette