Meistern Sie Apache Kafka als zentrale Event-Streaming-Plattform. Lernen Sie Architekturprinzipien, Skalierungsstrategien und Best Practices für den produktiven Betrieb von Kafka-Clustern in modernen Datenlandschaften.
Grundlagen von Apache Kafka und Event Streaming
  • Event-Streaming-Konzepte und Use Cases in modernen Architekturen
  • Kafka-Architektur: Broker, Topics, Partitions, Replicas und Offset-Management
  • Vergleich von Kafka mit anderen Messaging-Systemen und Event-Streaming-Plattformen
  • Kafka-Ökosystem: Zookeeper, Kafka Connect, Kafka Streams, Schema Registry
  • Grundlegende Kafka-Operationen: Erstellen, Konfigurieren und Verwalten von Topics
  • Partitionierung und Replikation für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit
  • Kafka-Protokolle und API-Überblick
Kafka-Producer und -Consumer Development
  • Implementierung von Kafka-Producern: Synchrone und asynchrone Übertragung
  • Producer-Konfiguration: Serialisierung, Partitionierung und Delivery-Semantik
  • Consumer-Entwicklung: Polling, Offset-Management und Consumer Groups
  • Implementierung von genau-einmal (exactly-once) Semantik
  • Fehlerbehandlung und Retry-Strategien in Producer- und Consumer-Anwendungen
  • Performance-Optimierung: Batching, Compression und Throughput-Tuning
  • Best Practices für resiliente Kafka-Anwendungen
Kafka-Cluster-Architektur und Deployment
  • Kafka-Cluster-Topologien: Single-Node, Multi-Node und Multi-Datacenter
  • Zookeeper-Integration und -Konfiguration für Kafka-Cluster
  • Broker-Konfiguration: Memory, Storage und Network-Optimierung
  • Replication-Strategien: Leader-Follower-Konzept und In-Sync-Replicas
  • Deployment-Strategien: Bare Metal, Virtual Machines und Container-Orchestrierung
  • Kafka auf Kubernetes: Operators, StatefulSets und persistente Volumes
  • Multi-Region-Deployments und Disaster Recovery
Skalierung und Performance-Optimierung
  • Horizontal und vertikale Skalierung von Kafka-Clustern
  • Partitionierungs-Strategien für optimale Load-Balancing
  • Throughput- und Latenz-Optimierung durch Konfiguration
  • Storage-Optimierung: Log-Segmente, Retention-Policies und Compaction
  • Memory-Management: Heap-Sizing und Off-Heap-Caching
  • Network-Optimierung: Batch-Sizes, Compression und Connection-Pooling
  • Benchmarking und Capacity Planning für Kafka-Systeme
Kafka Security und Compliance
  • Authentifizierung: SASL, SSL/TLS und OAuth-Integration
  • Autorisierung: ACLs (Access Control Lists) und Role-based Access Control
  • Verschlüsselung: Data-in-Transit und Data-at-Rest
  • Audit-Logging und Compliance-Anforderungen
  • Network-Security: Firewalls, VPNs und Private Networks
  • Secret-Management für Kafka-Credentials
  • Security-Monitoring und Intrusion Detection
Kafka Connect für Datenintegration
  • Kafka Connect-Architektur: Distributed Mode und Standalone Mode
  • Source- und Sink-Connectors: Konfiguration und Deployment
  • Connector-Entwicklung: Custom Connectors für spezifische Datenquellen
  • Schema-Evolution und Compatibility mit Schema Registry
  • Fehlerbehandlung und Dead Letter Queues in Kafka Connect
  • Monitoring und Management von Kafka Connect-Workloads
  • Integration mit Datenbanken, Cloud-Services und Legacy-Systemen
Stream Processing mit Kafka Streams
  • Kafka Streams-Architektur und Programmiermodell
  • Stateless und Stateful Stream Processing
  • Windowing-Strategien: Tumbling, Hopping und Session Windows
  • Joins zwischen Streams und Tables
  • Aggregationen und Transformationen in Echtzeit
  • Kafka Streams-Topologien: Entwicklung und Deployment
  • Exactly-Once-Processing und State Store-Management
Monitoring und Troubleshooting
  • Kafka-Metriken: JMX, Prometheus und Grafana-Integration
  • Cluster-Health-Monitoring: Broker-Status, Partition-Balance und Replication-Lag
  • Performance-Monitoring: Throughput, Latency und Consumer-Lag
  • Log-Analyse und Troubleshooting-Techniken
  • Alerting-Strategien für kritische Kafka-Events
  • Capacity Planning und Trend-Analyse
  • Debugging von Producer- und Consumer-Anwendungen
Kafka in Enterprise-Umgebungen
  • Multi-Tenancy-Strategien für Kafka-Cluster
  • Governance und Data Management mit Kafka
  • Integration mit Enterprise-Service-Bus und Legacy-Systemen
  • Backup- und Disaster Recovery-Strategien
  • Change Management und Rolling Updates
  • Cost-Optimization und Resource-Management
  • Enterprise-Support und Vendor-Management