Seminar Ontop Intensivseminar – Integration, Deployment und Betrieb

Eine belastbare Ontop-Plattform entsteht aus sauberer Quellenanbindung, reproduzierbarem Deployment und beobachtbarem Betrieb. Die Schulung baut eine produktionsnahe Umgebung auf und prüft sie unter Änderungen, Last und Störungen.

Inhaltsverzeichnis

1. Quellen- und Connector-Strategie
2. Föderation und semantische Integration
3. CLI und Pipeline-Automatisierung
4. Container und Endpoint-Deployment
5. APIs und Materialisierung
6. Performance und Kapazität
7. Betrieb, Logging und HTTP-Caching
8. Sicherheit, Tests und Lifecycle

Lernziele

• Relationale, cloudbasierte und föderierte Datenzugriffe technisch bewerten und anbinden.
• Ontop-Artefakte automatisiert prüfen und als Endpoint reproduzierbar bereitstellen.
• Web-APIs, Materialisierung und Cache-Strategien passend zum Nutzungsmuster auswählen.
• Leistung, Sicherheit, Protokollierung, Störungsbehandlung und Migration in ein Runbook überführen.

Zielgruppe

DevOps, Plattformbetrieb, Data Engineering, Integrationsarchitektur, Systemadministration und produktionsnahe Ontop-Entwicklung.

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse zu SQL, Datenbankverbindungen, Containern und grundlegenden Ontop-Artefakten.

Kapitel 1: Quellen- und Connector-Strategie

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Datenbanken, Cloud-Warehouses, Query Engines, Treiber, Dialekte und Abnahme.

1. Schritt 1: Alle Datenquellen werden nach Dialekt, Treiber, Netzwerk, Metadaten und Leistungsprofil klassifiziert.
2. Schritt 2: Pro Plattform wird ein reproduzierbarer Verbindungs- und Datentyp-Smoke-Test erstellt.
3. Schritt 3: Eine Freigabematrix dokumentiert unterstützte Kombinationen und bekannte Grenzen.

Kapitel 2: Föderation und semantische Integration

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Föderatoren, gemeinsame Modelle, quellenübergreifende Schlüssel und Pushdown.

1. Schritt 1: Die Verarbeitung zwischen Quelle, Föderator und Ontop wird explizit aufgeteilt.
2. Schritt 2: Identitäts- und Herkunftsregeln werden für gemeinsame Objekte festgelegt.
3. Schritt 3: Verteilte Abfragen werden auf Datenbewegung, Join-Ort und Teilverfügbarkeit geprüft.

Kapitel 3: CLI und Pipeline-Automatisierung

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Validierung, Metadaten, Abfrage, Mapping-Konvertierung, Artefakte und Fehlerbehandlung.

1. Schritt 1: Ein automatisierter Ablauf prüft Eingaben und erzeugt nachvollziehbare Berichte.
2. Schritt 2: Mapping- und Metadatenartefakte werden versioniert sowie auf unerwartete Änderungen verglichen.
3. Schritt 3: Fehler stoppen die Pipeline kontrolliert und liefern eine eindeutige Diagnose.

Kapitel 4: Container und Endpoint-Deployment

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Docker, Konfigurationsmounts, Ports, Ressourcen, Portal, CORS und Releases.

1. Schritt 1: Ein unveränderliches Deployment-Paket wird mit externer Geheimniszuführung aufgebaut.
2. Schritt 2: Endpoint-Funktionen werden zwischen Entwicklung und Produktion getrennt konfiguriert.
3. Schritt 3: Parallelstart, Smoke-Test, Umschaltung und Rollback werden praktisch durchgeführt.

Kapitel 5: APIs und Materialisierung

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Vordefinierte Abfragen, JSON-LD-Ausgabe, RDF-Export und hybride Bereitstellung.

1. Schritt 1: Eine parametrisierte API wird mit klaren Eingabetypen und Fehlerfällen definiert.
2. Schritt 2: Antwortform und Streaming-Verhalten werden für Verbraucher und Lastprofil geprüft.
3. Schritt 3: Ein Materialisierungslauf wird mit Ausgabeformat, Kompression und Nachkontrolle automatisiert.

Kapitel 6: Performance und Kapazität

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Messgrößen, Reformulierung, Datenbankpläne, Constraints, Lenses und Lasttests.

1. Schritt 1: Baseline-Abfragen erfassen Reformulierungs-, Datenbank- und Gesamtzeit getrennt.
2. Schritt 2: Ein Engpass wird durch SQL-Analyse, Constraint-Ergänzung oder Mapping-Überarbeitung adressiert.
3. Schritt 3: Last- und Parallelitätstests bestimmen Kapazitätsgrenzen und Schutzwerte.

Kapitel 7: Betrieb, Logging und HTTP-Caching

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Abfrageprotokolle, Kennzahlen, Cache-Control, Reverse Proxy und Alarmierung.

1. Schritt 1: Strukturierte Query-Logs werden auf nützliche, datenschutzgerechte Felder konfiguriert.
2. Schritt 2: Cache-Regeln werden aus Änderungsfrequenz, Anfragegleichheit und Fehlerstrategie abgeleitet.
3. Schritt 3: Dashboards und Alarme werden auf Latenz, Fehler, Datenbankzugriff und Kapazität ausgerichtet.

Kapitel 8: Sicherheit, Tests und Lifecycle

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Least Privilege, Störungstests, Upgrade, Migration, Rückfall und Runbook.

1. Schritt 1: Konten, Netzwerkpfade, Secrets und exponierte Funktionen werden gehärtet.
2. Schritt 2: Störungen und Schemaänderungen werden mit automatisierten Regressionstests abgefangen.
3. Schritt 3: Upgrade- und Rückfallverfahren werden vollständig dokumentiert und praktisch geprobt.