Seminar Graphwise GraphDB Performance, Skalierung und Enterprise-Betrieb

Dieses Aufbauseminar behandelt die Performance- und Skalierungsfragen, die im produktiven GraphDB-Betrieb unausweichlich auftreten. Im Mittelpunkt stehen realistische Lastannahmen, saubere Repository- und Abfragestrukturen, Monitoring sowie die Abgrenzung zwischen Datenmodellproblem, Abfrageproblem und Betriebsproblem.

Inhalte

• Performance-Faktoren in RDF-Repositories, Datenmodellen, Named Graphs und Importprozessen
• Analyse langsamer SPARQL-Abfragen, Abfragemuster, Kardinalitäten und Zwischenergebnisse
• Speicher-, Cache-, Index- und Konfigurationsparameter im Zusammenspiel mit Datenvolumen
• Bulk-Import, periodische Aktualisierung und Auswirkungen von Reasoning auf Ladezeiten
• Monitoring, Metriken, Logs, Lasttests und belastbare Grenzwertdefinitionen
• Skalierungsentscheidungen für Test, Staging, Produktion und hochverfügbare Umgebungen
• Betriebsdokumentation, Runbooks und Eskalationsmuster für Enterprise-Umgebungen

Praxisübungen

• Analysieren mehrerer langsamer Abfragen und Ableiten technischer Verbesserungen
• Vergleichen verschiedener Datenmodellvarianten hinsichtlich Abfrageverhalten
• Bewerten von Importstrategien für größere Datenmengen
• Aufbauen einer einfachen Lasttest- und Monitoring-Sicht
• Erstellen eines Performance-Runbooks mit Messpunkten, Grenzwerten und Maßnahmen

Zielgruppe

Geeignet für technische Verantwortliche, die GraphDB in produktiven Umgebungen mit wachsenden Datenmengen betreiben. Das Seminar folgt dem alten Grundsatz: Erst messen, dann ändern.

Voraussetzungen

Erforderlich sind GraphDB-Praxis und SPARQL-Kenntnisse. Erfahrung mit Datenbankbetrieb, Monitoring oder Lasttests ist deutlich hilfreich.

Abgrenzung

Das Seminar ist kein Einsteigerkurs. RDF-Grundlagen, einfache Workbench-Nutzung und erste SPARQL-Abfragen werden vorausgesetzt und nicht erneut von Grund auf aufgebaut.