Data Pipeline Monitoring ist entscheidend für die sichere und robuste Kontrolle komplexer Datenpipelines im modernen Data Engineering. Besonderen Fokus legt dieser Kurs auf die Überwachung, Fehleranalyse und Performance-Messung sämtlicher Schritte von ETL- und ELT-Prozessen in Data Pipelines - von der Datenquelle bis zur Speicherung in Data Warehouse- oder Cloud Data Warehouse-Plattformen. Einzigartig ist die umfassende Integration von Cloud Computing, Echtzeit-Streaming Data (z. B. mit Kafka), Batch Processing und systematischer Qualitätssicherung (Data Quality). Hinzu kommen Analytics Engineering-Ansätze, die speziell auf die Herausforderungen heterogener Datenströme ausgerichtet sind. Die Verwendung führender Tools wie Python, SQL, Apache Spark und Airflow wird praxisnah vermittelt - unterstützt durch infrastructure-as-code und automatisiertes Monitoring, damit Data Engineers moderne Datenpipelines auch im produktiven Cloud Data-Kontext effizient managen können.
Grundlagen und Kernkonzepte- Zentrale Prinzipien der Data Pipeline-Überwachung in Data Engineering-Projekten verstehen
- Unterschiedliche Monitoring-Metriken und KPIs für Data-Infrastruktur detailliert erläutern
- Vergleich und Auswahl passender Überwachungstools für Big Data-, Streaming Data- und Batch Processing-Anwendungsfälle
- Zusammenhänge von ETL, ELT, Data Warehouse und Analytics Engineering im Monitoring-Kontext erkennen
- Bedienung von Plattformen wie Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka zur Überwachung und Steuerung von Datenpipelines
Technische Implementierung und Praxis
- Schritt-für-Schritt-Monitoring von Data Pipelines mit Python, SQL sowie Cloud Computing-Frameworks demonstrieren
- Anbindung verschiedener Quellen und Ziele - Data Warehouse, Cloud Data Warehouse, Streaming Data-Systeme
- Implementierung von Alerting und automatisiertem Incident Management in laufenden Data Engineering-Prozessen
- Analyse typischer Monitoring-Fehlerquellen und systematisches Troubleshooting im DevOps-Kontext
- Integration und Skalierung der Überwachung in bestehende Data-Infrastruktur
Analyse, Interpretation und Validierung
- Interpretation von Monitoring-Dashboards, Traces und Log-Daten zur Optimierung der Data Pipeline-Performance
- Validierung von Data Quality und Datenflüssen mittels automatisierten Tests
- Ableitung von Optimierungsmaßnahmen für Cloud Data und Big Data-Umgebungen anhand konkreter Monitoring-Erkenntnisse
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Konkrete Fallstudien zu Monitoring-Strategien und Notfallmaßnahmen in aktiven Datenpipelines
- Anwendung kombinierter Techniken (ETL, ELT, Streaming Data, Batch Processing) zur ganzheitlichen Überwachung
- Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen und Compliance-Richtlinien im Cloud Data Warehouse-Umfeld