Moderne Unternehmen verarbeiten täglich große Mengen unterschiedlichster Daten, die aus verschiedenen Systemen zusammengeführt, aufbereitet und für weitere Anwendungen bereitgestellt werden müssen. Damit diese Prozesse zuverlässig, effizient und möglichst automatisiert ablaufen, ist eine professionelle Orchestrierung der Datenpipelines erforderlich. Technologien wie Apache Airflow und cloudbasierte Workflow-Dienste ermöglichen es, komplexe Datenverarbeitungsprozesse zentral zu steuern, zu überwachen und kontinuierlich zu optimieren.
In dieser praxisorientierten Weiterbildung erfahren Sie, wie Sie automatisierte Datenpipelines entwickeln, unterschiedliche Verarbeitungsschritte miteinander verknüpfen und wiederkehrende Arbeitsabläufe effizient organisieren. Sie lernen die grundlegenden Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Apache Airflow kennen und beschäftigen sich mit der Erstellung sogenannter Directed Acyclic Graphs (DAGs), mit denen sich Aufgaben, Abhängigkeiten und Ausführungszeiten innerhalb eines Workflows definieren lassen.
Darüber hinaus erhalten Sie einen Einblick in weitere Orchestrierungslösungen wie Apache Oozie sowie in cloudbasierte Dienste wie AWS Glue, Azure Data Factory und Databricks Jobs. Sie lernen, wie sich diese Technologien in moderne Datenarchitekturen integrieren lassen und welche Möglichkeiten sie für die automatisierte Verarbeitung und Bereitstellung von Daten bieten.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD). Sie erfahren, wie sich Änderungen an Datenpipelines strukturiert testen, versionieren und automatisiert bereitstellen lassen. Ergänzend beschäftigen Sie sich mit Monitoring, Fehlerbehandlung und der Optimierung bestehender Workflows.
Praxisnahe Übungen unterstützen Sie dabei, das erworbene Wissen unmittelbar anzuwenden. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, automatisierte Datenworkflows zu konzipieren, grundlegende Orchestrierungsprozesse umzusetzen und Datenpipelines zuverlässig in bestehende IT- und Cloud-Umgebungen einzubinden.
| 24.3.27 - 25.3.27 24.3.27 - 25.3.27 1495 € | Online | Anfragen |
Teilnahmegebühren:
Grundlagen der Data Pipeline Orchestrierung
Einführung in die Workflow-Orchestrierung und ihre Einsatzmöglichkeiten
Architektur und Funktionsweise moderner Datenpipelines
Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung
Zeitgesteuerte und ereignisbasierte Workflow-Ausführung
Aufgabenabhängigkeiten, Trigger und Scheduling
Fehlerbehandlung und Wiederholungsstrategien
Workflow-Automatisierung mit Apache Airflow
Architektur und grundlegende Komponenten von Apache Airflow
Entwicklung und Konfiguration von Directed Acyclic Graphs (DAGs)
Verwendung von Operators und Tasks
Definition von Task Dependencies und Branching
Planung und Steuerung automatisierter Workflows
Monitoring, Logging und Alerting
Integration mit Apache Spark, Kubernetes und Cloud-Diensten
Workflow-Management mit Apache Oozie
Grundlagen und Architektur von Apache Oozie
Erstellung und Verwaltung von Workflows
Einsatz von Coordinators zur zeitgesteuerten Ausführung
Scheduler und Workflow-Management
Bewährte Vorgehensweisen und typische Fehlerquellen
Cloudbasierte Workflow-Orchestrierung
Einführung in Cloud Workflow Management
Datenpipeline-Automatisierung mit AWS Glue
Orchestrierung von Datenprozessen mit Azure Data Factory
Automatisierte Datenverarbeitung mit Databricks Jobs
Integration cloudbasierter Dienste in bestehende Datenarchitekturen
Monitoring und Logging von Cloud-Workflows
CI/CD für Datenpipelines
Grundlagen von Continuous Integration und Continuous Delivery
Automatisierte Bereitstellung und Aktualisierung von Datenpipelines
Integration von Tests in Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse
Versionsverwaltung und strukturierte Weiterentwicklung von Workflows
Qualitätssicherung und Fehleranalyse
Praxisübungen und Anwendungsbeispiele
Aufbau eines orchestrierten Datenworkflows
Entwicklung automatisierter Batch- und Streaming-Pipelines
Konfiguration von Aufgabenabhängigkeiten und Zeitplänen
Durchführung von Tests und Debugging
Analyse und Behebung typischer Workflow-Fehler
Für die Teilnahme werden grundlegende Kenntnisse in der Datenverarbeitung sowie ein technisches Verständnis von Datenpipelines und ETL-Prozessen empfohlen. Erste praktische Erfahrungen mit Python sind hilfreich, da Apache Airflow Python zur Definition und Konfiguration von Workflows verwendet.
Darüber hinaus sollten Sie mit grundlegenden Konzepten der Softwareentwicklung und dem Umgang mit der Kommandozeile vertraut sein. Kenntnisse in Linux, Docker oder cloudbasierten IT-Infrastrukturen erleichtern den Einstieg in die praktischen Übungen.
Erfahrungen mit Apache Spark, AWS, Microsoft Azure oder vergleichbaren Technologien sind von Vorteil, werden jedoch nicht zwingend vorausgesetzt.
Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, Entwickler und technische Spezialisten, die Datenverarbeitungsprozesse automatisieren und den Einsatz moderner Workflow-Orchestrierungslösungen kennenlernen oder ihre vorhandenen Kenntnisse vertiefen möchten.
Besonders geeignet ist die Weiterbildung für Data Engineers, Data Pipeline Entwickler, DevOps Engineers, Cloud Engineers, Softwareentwickler, Data Platform Engineers sowie IT-Administratoren, die für die Entwicklung, Integration oder den Betrieb datenbasierter Anwendungen verantwortlich sind.
Auch Fachkräfte aus den Bereichen Business Intelligence und Datenintegration profitieren von den vermittelten Kenntnissen, wenn sie bestehende Datenverarbeitungsprozesse effizienter gestalten und automatisierte Workflows in ihre Systemlandschaft integrieren möchten.
Getränke und Snacks sind im Seminarpreis enthalten.
| 24.3.27 - 25.3.27 24.3.27 - 25.3.27 1495 € | Online | Anfragen |
Teilnahmegebühren: