Kursus Pelatihan Membangun Data Pipelines dengan Apache Kafka

Confluent Apache Kafka adalah platform streaming acara distribusi yang dirancang untuk pipa data dengan throughput tinggi, toleransi kerusakan, dan analitik real-time.

Sesi pelatihan interaktif ini (daring atau di lokasi) ditujukan bagi administrator sistem level menengah dan profesional DevOps yang ingin menginstal, konfigurasi, memantau, dan mengatasi masalah kluster Confluent Apache Kafka.

Setelah selesai sesi pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti komponen dan arsitektur Confluent Kafka.
• Mendeploy dan mengelola Kafka broker, Zookeeper kwarum, dan layanan kunci.
• Mengeksekusi fitur canggih termasuk keamanan, replikasi, dan tuning performa.
• Menggunakan alat manajemen untuk memantau dan menjaga kluster Kafka.

Format Kursus

• Pelajaran interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang yang ingin mengintegrasikan Apache Kafka dengan basis data dan aplikasi yang sudah ada untuk pemrosesan, analisis, dll.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan Kafka Connect untuk memasukkan jumlah besar data dari basis data ke topik-topik Kafka.
• Memasukkan data log yang dihasilkan oleh server aplikasi ke topik-topik Kafka.
• Make setiap data yang dikumpulkan tersedia untuk pemrosesan stream.
• Mengekspor data dari topik-topik Kafka ke sistem sekunder untuk penyimpanan dan analisis.

Confluent Apache Kafka adalah platform streaming acara distribusi tingkat enterprise yang dibangun di atas Apache Kafka. Ini mendukung pipa data dengan throughput tinggi, fault-tolerant, dan aplikasi streaming real-time.

Pelatihan live ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur dan administrator level menengah yang ingin mengimplementasikan, mengonfigurasikan, dan memaksimalkan klaster Confluent Kafka di lingkungan produksi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal, mengkonfigurasi, dan mengoperasikan klaster Confluent Kafka dengan beberapa broker.
• Mendesain setup high-availability menggunakan Zookeeper dan teknik replikasi.
• Tune kinerja, memantau metrik, dan menerapkan strategi pemulihan.
• Menyediakan keamanan, penyebaran, dan integrasi Kafka dengan lingkungan enterprise.

Format Kursus

• Lektor interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Pelaksanaan hands-on di lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Instruktur ini akan memberikan pelatihan langsung (daring atau tatap muka) yang ditujukan bagi insinyur yang ingin menggunakan Confluent (sebuah distribusi Kafka) untuk membangun dan mengelola platform pengolahan data real-time untuk aplikasi mereka.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasi Confluent Platform.
• Menggunakan alat dan layanan manajemen Confluent untuk menjalankan Kafka dengan lebih mudah.
• Menyimpan dan memproses data stream yang masuk.
• Mengeksekusi dan mengelola kluster Kafka secara optimal.
• Menyekuritasi data stream.

Format Kursus

• Pembahasan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi praktis dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Kursus ini didasarkan pada versi open source Confluent: Confluent Open Source.
• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Dalam pelatihan langsung ini di Indonesia (tatap muka atau jarak jauh), peserta akan mempelajari cara mengatur dan mengintegrasikan kerangka kerja Stream Processing yang berbeda dengan sistem penyimpanan data besar yang ada dan aplikasi perangkat lunak terkait serta mikrolayanan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi kerangka kerja Stream Processing yang berbeda, seperti Spark Streaming dan Kafka Streaming.
• Memahami dan memilih kerangka kerja yang paling sesuai untuk pekerjaan tersebut.
• Mengolah data secara kontinu, simultan, dan satu per satu catatan.
• Mengintegrasikan solusi Stream Processing dengan database, gudang data, danau data yang ada, dll.
• Mengintegrasikan perpustakaan pengolahan aliran yang paling sesuai dengan aplikasi enterprise dan mikrolayanan.

Mata kuliah ini ditujukan untuk arsitek enterprise, pengembang, administrator sistem, dan siapa saja yang ingin memahami dan menggunakan sistem pesan distribusi berkapasitas tinggi. Jika Anda memiliki persyaratan lebih spesifik (misalnya hanya fokus pada sisi administrasi sistem), mata kuliah ini dapat disesuaikan untuk lebih memenuhi kebutuhan Anda.

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk administrator sistem dan insinyur operasional tingkat pemula/menengah/lanjutan yang ingin menggunakan Apache Kafka untuk menampilkan, mengamankan, memantau, dan mencari sumber masalah klaster Kafka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat: menjelaskan arsitektur Kafka dan mode KRaft, mengoperasikan dan mengamankan klaster Kafka, memantau kinerja dan keandalan, serta menyelesaikan masalah produksi umum.

Ini adalah pelatihan langsung dengan instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) yang ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin mengembangkan aplikasi big data dengan Apache Kafka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat Kafka producers dan consumers untuk mengirim dan membaca data dari Kafka.
• Mengintegrasikan Kafka dengan sistem eksternal menggunakan Kafka Connect.
• Menulis aplikasi streaming dengan Kafka Streams & ksqlDB.
• Mengintegrasikan aplikasi client Kafka dengan Confluent Cloud untuk penempatan Kafka berbasis cloud.
• Mendapatkan pengalaman praktis melalui latihan praktek dan kasus penggunaan dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk teknisi data, ilmuwan data, dan pemrogram yang ingin menggunakan fitur Apache Kafka dalam streaming data dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan Apache Kafka untuk memantau dan mengelola kondisi aliran data berkelanjutan menggunakan pemrograman Python.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang Java tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan Apache Kafka ke dalam aplikasi mereka untuk pesan yang handal, skalabel, dan berkapasitas tinggi.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti arsitektur dan komponen inti Kafka.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi klaster Kafka.
• Menghasilkan dan mengkonsumsi pesan menggunakan Java.
• Implementasikan Kafka Streams untuk pemrosesan data real-time.
• Memastikan toleransi terhadap kesalahan dan skalabilitas dalam aplikasi Kafka.

Pelatihan ini dipandu instruktur dan disajikan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi administrator sistem tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan fitur antrian pesan Kafka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti kemampuan dan arsitektur antrian pesan Kafka.
• Mengonfigurasi topik Kafka untuk skenario antrian pesan.
• Menghasilkan dan mengonsumsi pesan menggunakan Kafka.
• Memantau dan mengelola Kafka sebagai antrian pesan.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada pengujian perangkat lunak yang ingin mengimplementasikan tindakan keamanan jaringan dalam aplikasi Apache Kafka.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan Apache Kafka pada server berbasis cloud.
• Menerapkan enkripsi SSL untuk mencegah serangan.
• Tambahkan autentikasi ACL untuk melacak dan mengontrol akses pengguna.
• Memastikan klien yang dapat dipercaya memiliki akses ke klaster Kafka dengan autentikasi SSL dan SASL.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin mempelajari dasar-dasar Kafka dan mengintegrasikannya dengan Spring Boot.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pahami Kafka dan arsitekturnya.
• Pelajari cara memasang, mengonfigurasi, dan menyiapkan lingkungan Kafka dasar.
• Integrasikan Kafka dengan Spring Boot.

Kafka Streams adalah perpustakaan sisi klien untuk membangun aplikasi dan mikroservis yang datanya dijalankan ke dan dari sistem pesan Kafka. Tradisionalnya, Apache Kafka telah bergantung pada Apache Spark atau Apache Storm untuk memproses data antara produsen pesan dan konsumen. Dengan memanggil API Kafka Streams dari dalam aplikasi, data dapat diproses langsung di dalam Kafka, menghindari kebutuhan untuk mengirimkan data ke kluster terpisah untuk diproses.

Dalam pelatihan berorientasi instruktur ini, peserta akan belajar bagaimana mengintegrasikan Kafka Streams ke dalam sejumlah aplikasi contoh Java yang memindahkan data ke dan dari Apache Kafka untuk pemrosesan stream.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti fitur dan keunggulan Kafka Streams dibandingkan kerangka kerja pemrosesan stream lainnya
• Mempersiapkan data stream langsung dalam kluster Kafka
• Menulis aplikasi atau mikroservis Java atau Scala yang terintegrasi dengan Kafka dan Kafka Streams
• Menulis kode singkat yang mengubah topik Kafka input menjadi topik Kafka output
• Membangun, memaketkan, dan mendeploy aplikasi

Audience

• Pengembang

Format kursus

• Berupa ceramah, diskusi, latihan dan praktek langsung yang intensif

Catatan

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk sistem administrator tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari cara mengelola topik Kafka secara efektif untuk pengolahan dan pemrosesan data streaming yang efisien.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti dasar dan arsitektur topik Kafka.
• Membuat, mengonfigurasi, dan mengelola topik Kafka.
• Memantau topik Kafka untuk kesehatan, kinerja, dan ketersediaan.
• Menerapkan langkah keamanan untuk topik Kafka.