Seminar Infinispan Grundlagen und Architektur

Vermittelt wird ein belastbares Architekturverständnis für Infinispan als verteilte In-Memory-Datenplattform. Im Fokus stehen Rollenbild, Clusteraufbau, Cache-Modi, Datenverteilung, Konsistenz und typische Einsatzmuster in modernen Anwendungslandschaften.

Zielbild

Nach dem Seminar lassen sich wesentliche Architekturentscheidungen fundiert treffen: Wann lokale, replizierte oder verteilte Caches sinnvoll sind, wie Rebalancing und Ausfallsicherheit wirken und welche Auswirkungen Topologieentscheidungen auf Performance, Datenhaltung und Betriebsmodell haben.

Inhalte

• Einordnung von Infinispan in Anwendungsarchitekturen und typische Einsatzfelder
• Server-, Embedded- und Remote-Szenarien sowie Abgrenzung zu klassischen Cache- und Datenspeicheransätzen
• Lokale, replizierte, verteilte und invalidierende Cache-Modelle
• Datenverteilung, Segmente, Rebalancing, Ownership und Verhalten bei Knotenausfällen
• Konsistenz, Isolation, Lebenszyklusregeln, Expiration, Eviction und Persistenz-Grundlagen
• Überblick zu Query, Search, Security, Monitoring und Hochverfügbarkeit als Architekturbausteine
• Bewertung von Einsatzmustern wie Session-Management, Beschleunigung von Lesezugriffen und zustandsbehafteten Services

Praxis

Architektur- und Modellierungsübungen verknüpfen die theoretischen Konzepte mit Projektmustern. Dabei werden Cluster-Szenarien, Cache-Typen und typische Fachfälle systematisch gegenübergestellt.

Adressatenkreis

Architekten, Entwickler, Administratoren, technische Projektleitungen und Teams, die Infinispan neu einführen oder bestehende Konzepte schärfen wollen.

Vorkenntnisse

Allgemeine Erfahrung mit Softwarearchitektur, verteilten Anwendungen oder Plattformbetrieb ist ausreichend. Produktspezifische Vorkenntnisse sind nicht notwendig.

Tiefe und Praxisanteil

Zwei Tage sind fachlich angemessen, weil Architekturgrundlagen, Cache-Modelle und zentrale Entwurfsentscheidungen nicht nur erklärt, sondern anhand realistischer Szenarien eingeordnet und diskutiert werden müssen.