Inhaltsübersicht
- Plattform und Schulungsansatz
- Seminarportfolio
- Empfohlene Besuchsreihenfolge
- Lernpfade
- Intensivpfade
- Seminarauswahl
Plattform und Schulungsansatz
Das Programm behandelt eine modulare, Kubernetes-basierte Datenplattform mit Operatoren für Datenaufnahme, Streaming, Speicherung, Verarbeitung, Suche, Abfragen, Orchestrierung und Visualisierung. Die Schulungen verbinden Produktwissen mit gemeinsamen Verfahren für Bereitstellung, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Hochverfügbarkeit und kontrollierte Änderungen.
Seminarportfolio
- Grundlagen und Plattformbetrieb: Architektur, stackablectl, Helm, GitOps, Kubernetes-Ressourcen, Monitoring, Resilienz, Sicherheit, abgeschotteter Betrieb und Migration.
- Datenintegration und Streaming: NiFi, Kafka, Airflow, ZooKeeper sowie durchgängige Echtzeit-Datenpfade.
- Speicherung und Verarbeitung: HDFS, HBase, Phoenix, Hive Metastore, Spark und offene Lakehouse-Architekturen.
- Analytics und Datenprodukte: Trino, Druid, OpenSearch, Superset, Data Mesh, Governance und Solution Architecture.
- Verdichtete Formate: ein dreitägiges Kompaktseminar und drei fünftägige Intensivpfade.
Empfohlene Besuchsreihenfolge
- Grundverständnis aufbauen: Zuerst Architektur, Operatoren, Custom Resources und Service Discovery kennenlernen.
- Bereitstellung beherrschen: Danach Installation, Helm, GitOps sowie Kubernetes-Ressourcen und Speicher vertiefen.
- Fachpfad wählen: Anschließend die benötigten Produktseminare für Integration, Streaming, Speicherung, Verarbeitung oder Analytics besuchen.
- Betriebsreife herstellen: Sicherheit, Monitoring, Hochverfügbarkeit, Recovery und gegebenenfalls Air-Gap-Betrieb ergänzen.
- Architektur ausbauen: Lakehouse, Echtzeit-Analytics, Data Mesh, Migration oder den Solution-Architecture-Workshop als Aufbau wählen.
Lernpfade
Data Engineering
Grundlagen, Bereitstellung, NiFi oder Kafka, Spark, Hive Metastore und Trino; anschließend Lakehouse oder Event Streaming.
Plattformadministration
Grundlagen, Bereitstellung, Kubernetes-Betrieb, Sicherheit, Monitoring und Resilienz; danach Air-Gap-Betrieb oder Migration.
Analytics Engineering
Grundlagen, Trino, Druid oder OpenSearch, Superset und anschließend die integrierte Analytics-Architektur.
Data Architecture und Governance
Grundlagen, Plattformdesign, Lakehouse, Data Mesh, Sicherheit und Migration in dieser Reihenfolge.
Intensivpfade
Die drei fünftägigen Intensivformate decken gemeinsam das vollständige Angebot ab. Der erste Pfad bündelt Datenintegration, Streaming, Orchestrierung und Echtzeitanalyse. Der zweite Pfad bündelt Speicher, Lakehouse, SQL-Analytics, Suche und Datenprodukte. Der dritte Pfad bündelt Installation, Kubernetes-Betrieb, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Hochverfügbarkeit, Offline-Lieferkette, Migration und Plattformdesign.
Seminarauswahl
Die nachfolgende Auswahl enthält alle Einzel-, Kompakt- und Intensivseminare. Die Einzelseminare sind alphabetisch geordnet; die empfohlene Reihenfolge richtet sich nach Rolle und Zielarchitektur.
Seminarauswahl
Seminare zu diesem Hersteller
- Apache Airflow mit Stackable – Workflow-Orchestrierung
- Apache Druid mit Stackable – Echtzeitanalysen
- Apache Hadoop HDFS mit Stackable – Verteilte Datenspeicherung
- Apache HBase und Phoenix mit Stackable – NoSQL-Datenhaltung
- Apache Hive Metastore mit Stackable – Metadaten und Katalogdienste
- Apache Kafka mit Stackable – Event Streaming
- Apache NiFi mit Stackable – Datenintegration und Datenflüsse
- Apache Spark auf Kubernetes mit Stackable – Datenverarbeitung
- Apache Superset mit Stackable – BI und Dashboards
- Apache ZooKeeper mit Stackable – Koordination und Clusterbetrieb
- Open Policy Agent mit Stackable – Policy-basierte Autorisierung
- OpenSearch mit Stackable – Suche und Log Analytics
- Stackable Analytics mit Trino, Druid, OpenSearch und Superset
- Stackable Data Lakehouse mit Iceberg, Trino, Spark und NiFi
- Stackable Data Mesh und Datenprodukte – Architektur und Governance
- Stackable Data Platform – Air-Gapped-Betrieb und Software-Lieferkette
- Stackable Data Platform – Bereitstellung mit stackablectl, Helm und GitOps
- Stackable Data Platform – Grundlagen und Architektur
- Stackable Data Platform – Kubernetes-Betrieb und Ressourcensteuerung
- Stackable Data Platform – Migration und Modernisierung bestehender Datenplattformen
- Stackable Data Platform – Monitoring, Logging und Troubleshooting
- Stackable Data Platform – Plattformdesign und Solution Architecture Workshop
- Stackable Data Platform – Resilienz, Hochverfügbarkeit und Recovery
- Stackable Data Platform – Sicherheit mit TLS, LDAP, OIDC, Kerberos und OPA
- Stackable Event Streaming mit Kafka, NiFi, Druid und Superset
- Stackable Intensivseminar – Datenintegration, Streaming und Orchestrierung
- Stackable Intensivseminar – Lakehouse, Analytics und Datenprodukte
- Stackable Intensivseminar – Plattformadministration, Sicherheit und Betrieb
- Stackable Kompaktseminar – Plattformüberblick und erster Datenworkflow
- Trino mit Stackable – Verteilte SQL-Abfragen
Seminarorte:
- Berlin,
- Bremen,
- Darmstadt,
- Dresden,
- Erfurt,
- Essen,
- Flensburg,
- Frankfurt,
- Freiburg,
- Friedrichshafen,
- Hamburg,
- Hamm,
- Hannover,
- Jena,
- Kassel,
- Köln,
- Konstanz,
- Leipzig,
- Luxembourg,
- Magdeburg,
- Mainz,
- München,
- Münster,
- Nürnberg,
- Paderborn,
- Potsdam,
- Regensburg,
- Rostock,
- Stuttgart,
- Trier,
- Ulm,
- Wuppertal,
- Würzburg
Durchführungsgarantie für jedes Training:
ja, ab 2 Teilnehmern
Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop:
ja, sehr gerne
Unterlage im Seminar:
ja, auf Datenträger oder Download
Zertifikat für Ihre Teilnahme am Training:
ja, selbstverständlich
