Seminar Stackable Kompaktseminar – Plattformüberblick und erster Datenworkflow

Inhaltsübersicht

  • Einordnung und Einsatzszenarien
  • Lernziele
  • Zielgruppe und Voraussetzungen
  • Seminarinhalte
  • Praxisübungen
  • Arbeitsweise und Dokumentation

Einordnung und Einsatzszenarien

Vermittelt die wesentlichen Architektur- und Betriebsprinzipien und setzt einen kleinen, durchgängigen Datenpfad von der Aufnahme bis zur Abfrage praktisch um.

Im Mittelpunkt steht kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow. Die Übungen orientieren sich an einem realistischen Kubernetes-Cluster und berücksichtigen Konfiguration, Sicherheit, Beobachtbarkeit und wiederholbare Betriebsabläufe. Produktfunktionen werden nicht isoliert betrachtet, sondern in ihre Abhängigkeiten innerhalb einer modularen Datenplattform eingeordnet.

Lernziele

  • die Architektur und den Lebenszyklus von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow fachlich einordnen
  • benötigte Operatoren, Custom Resources, Konfigurationen und Abhängigkeiten nachvollziehbar auswählen
  • Bereitstellung und Änderungen schrittweise durchführen und anhand technischer Zustände verifizieren
  • Identitäten, Verbindungen, Secrets und Berechtigungen entsprechend dem jeweiligen Schutzbedarf gestalten
  • Metriken, Logs, Events und Statusinformationen für den laufenden Betrieb auswerten
  • Störungen mit einem reproduzierbaren Diagnoseverfahren eingrenzen und dokumentieren

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineers, Plattformadministration, DevOps, Data Architects, technische Projektleitung und Evaluierungsteams.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Linux und Containern; erste Kubernetes-Erfahrung ist hilfreich.

Seminarinhalte

Architektur, Verantwortlichkeiten und Einsatzgrenzen

  1. Schritt 1: Geschäftliche und technische Anforderungen für kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow erfassen und priorisieren.
  2. Schritt 2: Beteiligte Plattformkomponenten, Datenpfade, Schnittstellen und Fehlerdomänen in einem Architekturmodell abgrenzen.
  3. Schritt 3: Operatoren, Rollen, Custom Resources und gemeinsame Dienste den vorgesehenen Verantwortlichkeiten zuordnen.
  4. Schritt 4: Akzeptanzkriterien für Bereitstellung, Sicherheit, Leistung und Betriebsfähigkeit festlegen.

Plattformarchitektur, Operatoren und Custom Resources

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Plattformarchitektur, Operatoren und Custom Resources“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Plattformarchitektur, Operatoren und Custom Resources“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Installation mit stackablectl und Helm

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Installation mit stackablectl und Helm“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Installation mit stackablectl und Helm“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Datenaufnahme mit NiFi und Ablage in einer Datenzone

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Datenaufnahme mit NiFi und Ablage in einer Datenzone“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Datenaufnahme mit NiFi und Ablage in einer Datenzone“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Verarbeitung oder Abfrage mit Spark und Trino

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Verarbeitung oder Abfrage mit Spark und Trino“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Verarbeitung oder Abfrage mit Spark und Trino“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Sicherheit, Discovery und Secret-Nutzung

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Sicherheit, Discovery und Secret-Nutzung“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Sicherheit, Discovery und Secret-Nutzung“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Monitoring, Fehleranalyse und nächste Ausbaustufen

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Monitoring, Fehleranalyse und nächste Ausbaustufen“ im Kontext von kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Monitoring, Fehleranalyse und nächste Ausbaustufen“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Betriebsprüfung und systematische Fehleranalyse

  1. Schritt 1: Sollzustand, Istzustand und letzte Änderungen anhand von Custom Resources, Conditions und Kubernetes-Events vergleichen.
  2. Schritt 2: Produkt-, Operator- und Plattformlogs zeitlich korrelieren und die wahrscheinlichste Fehlerdomäne bestimmen.
  3. Schritt 3: Metriken und Kapazitätsdaten gegen definierte Schwellenwerte prüfen und geeignete Korrekturmaßnahmen ableiten.
  4. Schritt 4: Fehlerbehebung kontrolliert durchführen, Funktionsprüfung wiederholen und Erkenntnisse in einem Runbook festhalten.

Praxisübungen

  • eine lauffähige Beispielkonfiguration für kompakter Einstieg mit einem vollständigen Datenworkflow erstellen und prüfen
  • Konfigurationsänderungen versioniert vorbereiten, einspielen und zurücknehmen
  • einen Sicherheits- oder Zugriffsfall mit überprüfbaren Identitäten und Berechtigungen umsetzen
  • eine absichtlich eingebrachte Störung mit Logs, Metriken, Events und Statusfeldern eingrenzen
  • eine kompakte Betriebscheckliste mit Prüfkommandos, Sollwerten und Eskalationskriterien erstellen

Arbeitsweise und Dokumentation

Kurze fachliche Einführungen wechseln mit Demonstrationen und geführten Übungen. Jeder Arbeitsschritt wird zunächst begründet, anschließend umgesetzt, technisch verifiziert und in einer wiederverwendbaren Checkliste dokumentiert. Konfigurationen werden so aufgebaut, dass Varianten für Entwicklung, Test und Produktion nachvollziehbar abgeleitet werden können.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Engineers, Plattformadministration, DevOps, Data Architects, technische Projektleitung und Evaluierungsteams.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Linux und Containern; erste Kubernetes-Erfahrung ist hilfreich.
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Berlin 3 Tage
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Darmstadt 3 Tage
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Potsdam 3 Tage
Flensburg 3 Tage
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Hamm 3 Tage
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