Apache Kafka

Data-Analyse

Data-Analyse

Apache Kafka is een event streaming platform geschreven met Scala en Java. De software wordt gebruikt voor het behandelen van real-time data feeds. 

Cursusduur: 2 dagen

Gegeven door:

Violet Bothof
Nederlands

Introductie tot Apache Kafka

In de wereld van datastromen en real-time informatievoorziening staat Apache Kafka bekend als een krachtige speler. Dit open-source platform is ontworpen voor het verwerken van enorme hoeveelheden data in real-time. Hierdoor is het een onmisbare tool voor bedrijven die grote hoeveelheden informatie snel en efficiënt willen verwerken. Kafka stelt organisaties in staat om data tussen systemen te versturen en te verwerken met hoge doorvoersnelheden en lage latentie. Het unieke aan Kafka is de manier waarop het data opslaat en beheert, waardoor het mogelijk is om zowel real-time als historische data te verwerken. Dit maakt het niet alleen een platform voor het doorsturen van live data, maar ook een systeem voor het opslaan en analyseren van datastromen met predictive analytics engines. Met zijn robuuste en schaalbare architectuur is Apache Kafka uitgegroeid tot een standaard voor het bouwen van real-time streaming data pipelines en applicaties.

Bekijk ook de cursus Apache Cassandra en wordt bekend met Cassandra Query Language (CQL). CQL biedt een intuïtieve methode voor het interactief omgaan met gegevens, vergelijkbaar met SQL

Wat is Apache Kafka en waarom is het belangrijk?

Apache Kafka is een geavanceerd event streaming platform dat een sleutelrol speelt in de moderne data-architectuur, vanwege zijn vermogen om real-time data feeds te verwerken. Het belang van Kafka ligt in zijn veelzijdigheid en kracht om enorme hoeveelheden data te verwerken. Hierdoor is het essentieel voor organisaties die afhankelijk zijn van snelle en betrouwbare gegevensoverdracht.

  • Efficiënte dataverwerking: Kafka kan grote stromen data verwerken, afkomstig van verschillende bronnen. Dit is cruciaal voor real-time analytics en besluitvorming.
  • Schaalbaarheid: Het platform is ontworpen om te schalen, van een enkele server tot duizenden machines, zonder dataverlies.
  • Betrouwbaarheid: Kafka is gebouwd met fouttolerantie in het achterhoofd. Dit zorgt voor een continue beschikbaarheid van data, zelfs in het geval van machinefalen.

Buiten deze kernpunten, maakt de flexibiliteit van Kafka het mogelijk om te worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen. Van logging en monitoring tot complexe event processing systemen. Het ondersteunt bedrijven in diverse sectoren bij het efficiënt verwerken en analyseren van data, het verbeteren van de klantinteractie en het versnellen van de digitale transformatie. Apache Kafka heeft zich niet alleen bewezen als een krachtige tool voor data-engineers en ontwikkelaars, maar ook als een strategisch platform dat bijdraagt aan het realiseren van bedrijfsdoelstellingen door het leveren van real-time inzichten en mogelijkheden voor gegevensgestuurde besluitvorming.

De Rol van Real-time Data in het Moderne Bedrijfsleven

In de hedendaagse bedrijfswereld is de impact van real-time data niet te onderschatten. Het vermogen van bedrijven om direct toegang te hebben tot gegevens zodra deze beschikbaar komen, transformeert de manier waarop beslissingen worden genomen en strategieën worden ontwikkeld. Deze onmiddellijke inzichten stellen organisaties in staat om proactief te reageren op veranderingen in de markt, klantvoorkeuren te begrijpen en operationele uitdagingen efficiënt aan te pakken.

Real-time data-analyse biedt een krachtig instrument voor bedrijven om hun dienstverlening te optimaliseren, klanttevredenheid te verhogen en nieuwe zakelijke mogelijkheden te identificeren. Door het analyseren van gegevens in real-time, kunnen bedrijven patronen en trends herkennen die niet zichtbaar zijn in historische data-analyses. Dit leidt tot betere voorspellingen, meer gepersonaliseerde klantinteracties en een snellere identificatie van risico’s en kansen.

Apache Kafka speelt een essentiële rol in dit proces door als een centraal zenuwstelsel voor data te fungeren. Het verzamelt data van verschillende bronnen, verwerkt deze in real-time en distribueert de informatie waar het nodig is. Dit maakt Kafka bijzonder waardevol voor scenario’s waarin tijdige en accurate informatie cruciaal is. Bijvoorbeeld in de financiële sector, e-commerce, telecommunicatie, en gezondheidszorg.

De implementatie van Apache Kafka binnen een organisatie biedt niet alleen de mogelijkheid om met grote hoeveelheden data om te gaan, maar bevordert ook een cultuur van datagestuurd beslissen. Dit stelt bedrijven in staat om een competitief voordeel te behalen en zich aan te passen aan de snel veranderende digitale wereld. De waarde van real-time data en de technologieën die deze ondersteunen zullen alleen maar toenemen naarmate bedrijven verder digitaliseren en de behoefte aan snelle, betrouwbare data-analyse groeit. Het integreren van deze technologieën in de bedrijfsvoering is essentieel voor elk bedrijf dat in de voorhoede van de digitale transformatie wil blijven.

Wat ga je leren in de Cursus Apache Kafka

Basisbeginselen van Apache Kafka en Event Streaming

Bij het duiken in de wereld van Apache Kafka en event streaming, onthullen we een rijk landschap van mogelijkheden die de manier waarop bedrijven met data omgaan, transformeren. Apache Kafka biedt een robuuste infrastructuur voor het verwerken van real-time datafeeds.

  • Event Streaming: In de kern van Kafka ligt het concept van event streaming. Het continu verwerken van gegevens als een reeks van gebeurtenissen of “events”.
  • Producer-Consumer Model: Kafka maakt gebruik van een krachtig producer-consumer model. Hierbij kunnen producenten data naar het platform sturen, en kunnen consumenten deze data uitlezen. Dit zorgt voor flexibele data-integratie.
  • Topics en Partitions: Data binnen Kafka wordt georganiseerd in topics, die verder onderverdeeld kunnen worden in partitions voor betere schaalbaarheid en parallelle verwerking.

De kracht van Apache Kafka ligt niet alleen in zijn vermogen om grote hoeveelheden data te verwerken, maar ook in de veelzijdigheid van gebruiksscenario’s. Het faciliteert real-time analytics, data-integratie, en de ontwikkeling van gedecentraliseerde applicaties door het bieden van lage latency en hoge doorvoersnelheden. Daarnaast ondersteunt Kafka data persistentie. Hierdoor is het mogelijk om data op te slaan voor latere verwerking. Dit is een cruciaal voordeel voor complexe data-analyse en historische dataverwerking.

Het adopteren van Apache Kafka binnen je organisatie betekent het omarmen van een technologie die de manier waarop je met data werkt, kan revolutionaliseren. Het is een onmisbare pijler voor elke onderneming die streeft naar een toekomst waarin data niet alleen wordt begrepen, maar ook wordt benut om echte waarde te creëren.

Praktische vaardigheden: Een Cluster Opzetten en Beheren

Het opzetten en beheren van een Apache Kafka-cluster is een cruciale vaardigheid voor ontwikkelaars en systeembeheerders die werken met real-time datastromen. Kafka’s architectuur is gebouwd rond het concept van een gedistribueerd systeem. Hierdoor is het schaalbaar en veerkrachtig tegen systeemfouten.

  • Cluster Opzetten: Een Kafka-cluster bestaat uit meerdere brokers (servers). Het starten van een cluster omvat het configureren van deze brokers. Elke broker heeft unieke identificatie en configuratie-instellingen, zoals geheugen- en schijfgebruik, netwerkinstellingen, en partitie-instellingen.
  • Zookeeper: Kafka gebruikt Zookeeper voor cluster management en coördinatie. Het is essentieel om Zookeeper eerst te configureren en te starten voordat het Kafka-cluster operationeel wordt gemaakt.
  • Topics en Partities: Topics zijn de kern van Kafka’s dataopslag en worden verdeeld over meerdere partities en brokers voor schaalbaarheid en fouttolerantie. Bij het opzetten van een cluster moet je beslissen over het aantal partities per topic, afhankelijk van de verwachte belasting en doorvoer.
  • Replicatie en Veerkracht: Kafka biedt gegevensreplicatie over het cluster om gegevensverlies te voorkomen bij een brokerfout. Het configureren van de replicatiefactor voor topics is een belangrijke stap in het waarborgen van de veerkracht van het systeem.
  • Monitoring en Onderhoud: Het effectief beheren van een Kafka-cluster vereist voortdurende monitoring van de prestaties en gezondheid. Dit omvat het controleren van de brokerstatus, partitiebalans, en systeembronnen, evenals het uitvoeren van routineonderhoudstaken zoals het balanceren van partities en het opschonen van oude logs.

Het beheren van een Kafka-cluster vereist een goed begrip van Kafka’s interne werking en best practices.

Geavanceerde technieken: Beveiliging, Schalen en Optimalisatie

Bij het werken met Apache Kafka zijn geavanceerde technieken zoals beveiliging, schalen, en optimalisatie van cruciaal belang om te zorgen voor een efficiënte, veilige en schaalbare datastroom binnen organisaties. Deze aspecten zijn essentieel voor het succesvol beheren van Kafka in een productieomgeving.

  • Beveiliging: Het beveiligen van je Kafka-cluster is fundamenteel. Dit omvat het implementeren van authenticatie en authorisatie mechanismen, evenals het encrypten van data tijdens transport (TLS) en at-rest.
  • Schalen: Kafka’s gedistribueerde architectuur ondersteunt naadloze schaling. Het toevoegen van brokers aan je cluster kan helpen om de belasting te verdelen en de doorvoer te verhogen. Het is belangrijk om de partitie-strategie en -replicatie zorgvuldig te plannen om de veerkracht en prestaties te optimaliseren.
  • Optimalisatie: Monitoring en fijntuning van Kafka-instellingen zijn cruciaal om de best mogelijke prestaties te garanderen. Dit omvat het afstemmen van producer en consumer configuraties, evenals het beheren van log retention en compaction instellingen om schijfruimte efficiënt te gebruiken.

Door aandacht te besteden aan deze geavanceerde technieken, kunnen organisaties zorgen voor een robuuste, veilige en schaalbare messaging-infrastructuur die in staat is om de uitdagingen van moderne data-architecturen aan te gaan.

Waarom kiezen voor onze Cursus Apache Kafka?

Onze cursus Apache Kafka onderscheidt zich door een unieke combinatie van praktijkgerichte lessen, diepgaande kennis van het onderwerp, en toegang tot ervaren instructeurs. Door deel te nemen aan onze cursus, krijg je niet alleen theoretische kennis, maar ook praktische vaardigheden die direct toepasbaar zijn in je werk of projecten.

  • Diepgaand Begrip: Verwerf een grondig begrip van Apache Kafka’s architectuur en kernconcepten, zoals producers, consumers, brokers, en clusters.
  • Praktijkervaring: Door hands-on labs en projecten, leer je een Kafka-cluster opzetten, configureren, en beheren, evenals het produceren en consumeren van data.
  • Certificering en Erkenning: Onze cursus biedt een pad naar certificering die je expertise en kennis van Apache Kafka bevestigt.
  • Toegang tot Experts: Profiteer van de kennis en ervaring van onze instructeurs. Zij hebben diepgaande ervaring met het werken met Kafka in productieomgevingen.

Deze cursus is ontworpen voor zowel beginners als ervaren professionals die hun kennis van real-time data streaming en verwerking willen uitbreiden. Of je nu een ontwikkelaar, data-architect, of systeembeheerder bent. Deze cursus zal je voorzien van de kennis en vaardigheden die nodig zijn om met vertrouwen Apache Kafka te gebruiken in je projecten.

Lees meer

Inschrijven






    Korting: 10% bij 3 cursisten
    15% vanaf 4 cursisten

    €995,- Excl. btw

    €995,- Excl. btw

    Dagindeling

    Dag 1

    Op de eerste cursusdag maak je kennis met het programma. In een presentatie worden de functies en mogelijkheden van Apache Kafka duidelijk uiteengezet. Hierna ga je het programma installeren en configureren. Onder begeleiding van de docent maak je kennis van de functies en de interface. Je maakt diverse opdrachten om het programma goed onder de knie te krijgen.

    Dag 2

    De tweede cursusdag staat in het teken van clusters en beheer. Aan de hand van opdrachten leer je clusters opzetten en hiermee te werken. Ook leer je hoe je Apache Kafka het best kunt beheren en beveiligen. Op deze dag is er ook ruimte voor inbreng van de cursisten om zo het maximale uit de cursus te kunnen halen.

    Cursusduur: 2 dagen
    Schrijf mij in

    Leerdoelen

    Introductie

    • Overzicht van de software
    • Installatie
    • Configuratie
    • Schalen van de software
    • Cluster architectuur
    • Command Line tools
    Cluster opzetten
    • Cluster basis vanaf command line tool
    • Topics opzetten en managen
    • De producer gebruiken
    • De consumer gebruiken
    Beheer
    • Configuratie
    • Beheer vanaf de command line
    • Testen platform
    • Monitoren platform
    • Beveiliging
    Violet Bothof

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen over Apache Kafka

    Deze 2-daagse cursus biedt een diepgaand inzicht in Apache Kafka, een event streaming platform. Je leert over real-time data feeds, het opzetten van een Kafka cluster, en het gebruik van Command Line tools.

    De cursus is ideaal voor zowel beginnende als ervaren geo-specialisten, bedrijven in de geosector, omscholers, en onderwijsinstellingen die hun kennis over Apache Kafka willen uitbreiden.

    Inschrijven kan direct via de inschrijf widget (rechterkant desktop en mobiel bovenaan).

    Je leert hoe je Apache Kafka gebruikt voor event streaming, inclusief het verwerken van real-time data zoals social media interacties en website clicks.

    Data streaming is cruciaal in de geosector voor het real-time verwerken van grote hoeveelheden geografische data en sensorinformatie.

    Je leert hoe je streaming data verwerkt met Apache Kafka, inclusief het opzetten en beheren van clusters en het omgaan met grote hoeveelheden berichten.

    De cursus bestaat uit twee dagen. Op dag 1 krijg je een introductie en ga je aan de slag met installatie en configuratie. Dag 2 omvat meer geavanceerde onderwerpen zoals clusterbeheer en beveiliging.

    Je leert over de installatie, configuratie, en het schalen van Apache Kafka, evenals het opzetten en beheren van clusters en het gebruik van Command Line tools.

    Je kunt tot twee weken na de cursus vragen stellen via e-mail.

    Ja, de cursus kan zowel contact als online gevolgd worden. Voor online deelname gebruik je Google Meet vanaf je eigen laptop.

    Apache Kafka is een gedistribueerd streamingplatform voor real-time gegevensverwerking en berichtenstromen tussen systemen. Het werkt met een log-structuur waarin data in topics wordt geschreven en gelezen door producers en consumers, met hoge doorvoer en lage latentie. Kafka slaat gegevens tijdelijk op voor snelle verwerking.

    Apache Cassandra is een gedistribueerde NoSQL-database voor het opslaan en beheren van grote hoeveelheden gestructureerde gegevens. Het gebruikt een peer-to-peer architectuur zonder single point of failure, met replicatie en partitionering voor hoge beschikbaarheid en fouttolerantie. Cassandra biedt hoge schrijfsnelheden en schaalbaarheid, ideaal voor toepassingen met grote datasets.

    Kafka is dus gericht op real-time dataverwerking, terwijl Cassandra langdurige gegevensopslag en beheer biedt.