- Регистрация
- 1 Дек 2015
- Сообщения
- 145.872
- Реакции
- 777.031
**Складчина: Apache Kafka База [Слёрм] [Всеволод Севостьянов, Александр Миронов, Анатолий Солдатов]**
Рассказываем, как работать с Apache Kafka — платформой для передачи и обработки событий в реальном времени. Узнайте, как настраивать распределенный отказоустойчивый кластер, отслеживать метрики и стать гуру равномерного распределения нагрузки.
**Прелесть Apache Kafka:**
- Ускоряет рабочие задачи: организация событийной архитектуры, масштабирование потоков данных, балансировка нагрузки баз данных перестанут быть головной болью и отнимать много времени.
- Обеспечивает надежность доставляемых данных: сервисы подписываются только на события, которые им нужны, делая цепочку более надежной и обеспечивая высокую масштабируемость.
- Повышает надежность системы в целом: можно отделить сервисы друг от друга, предотвращая отказ всей системы при возникновении проблем с одним из сервисов.
**Для кого подойдет курс:**
- **Сисадминам:** установка, конфигурация, настройка и мониторинг работы Kafka в промышленной эксплуатации.
- **Архитекторам:** эффективное распределение работы в команде и решение архитектурных проблем с минимальными затратами времени.
- **Разработчикам:** освоение нового инструмента для быстрой работы и решение объемных задач с легкостью.
**Что узнаете на курсе:**
- Место Apache Kafka в организации.
- Основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
- Создание распределенного отказоустойчивого кластера и распределение нагрузки.
- Мониторинг Apache Kafka и Apache ZooKeeper, основные метрики работоспособности и поддержка кластера.
**Программа:**
- Введение и история создания Apache Kafka.
- Базовые основы технологии, структура данных, работа с Consumer groups и Apache Zookeeper.
- Установка и работа с кластером, темы записи и чтения, концепция Topic Retention и Log Compaction.
- Клиентские библиотеки: Producer, Consumer, транзакции и exactly-once processing.
- Отказоустойчивость кластера в рамках одного дата-центра, репликация данных и полезные практики.
- Работа с распределенным кластером, мониторинг, анализ производительности и поддержка работоспособности кластера.
- Развертывание кластера в продакшн.
**Спикеры:**
- **Всеволод Севостьянов:** Staff engineer в Lokalise.
- **Александр Миронов:** Data Engineer в Unity.
- **Анатолий Солдатов:** Data Engineer в Unity.
**Стоимость курса:** 65 000 рублей.
Рассказываем, как работать с Apache Kafka — платформой для передачи и обработки событий в реальном времени. Узнайте, как настраивать распределенный отказоустойчивый кластер, отслеживать метрики и стать гуру равномерного распределения нагрузки.
**Прелесть Apache Kafka:**
- Ускоряет рабочие задачи: организация событийной архитектуры, масштабирование потоков данных, балансировка нагрузки баз данных перестанут быть головной болью и отнимать много времени.
- Обеспечивает надежность доставляемых данных: сервисы подписываются только на события, которые им нужны, делая цепочку более надежной и обеспечивая высокую масштабируемость.
- Повышает надежность системы в целом: можно отделить сервисы друг от друга, предотвращая отказ всей системы при возникновении проблем с одним из сервисов.
**Для кого подойдет курс:**
- **Сисадминам:** установка, конфигурация, настройка и мониторинг работы Kafka в промышленной эксплуатации.
- **Архитекторам:** эффективное распределение работы в команде и решение архитектурных проблем с минимальными затратами времени.
- **Разработчикам:** освоение нового инструмента для быстрой работы и решение объемных задач с легкостью.
**Что узнаете на курсе:**
- Место Apache Kafka в организации.
- Основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
- Создание распределенного отказоустойчивого кластера и распределение нагрузки.
- Мониторинг Apache Kafka и Apache ZooKeeper, основные метрики работоспособности и поддержка кластера.
**Программа:**
- Введение и история создания Apache Kafka.
- Базовые основы технологии, структура данных, работа с Consumer groups и Apache Zookeeper.
- Установка и работа с кластером, темы записи и чтения, концепция Topic Retention и Log Compaction.
- Клиентские библиотеки: Producer, Consumer, транзакции и exactly-once processing.
- Отказоустойчивость кластера в рамках одного дата-центра, репликация данных и полезные практики.
- Работа с распределенным кластером, мониторинг, анализ производительности и поддержка работоспособности кластера.
- Развертывание кластера в продакшн.
**Спикеры:**
- **Всеволод Севостьянов:** Staff engineer в Lokalise.
- **Александр Миронов:** Data Engineer в Unity.
- **Анатолий Солдатов:** Data Engineer в Unity.
**Стоимость курса:** 65 000 рублей.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться