Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Základy NiFi a datových toků

  • Data v pohybu versus data v klidu: koncepty a výzvy
  • Architektura NiFi: jádro systému, řídicí jednotka toků, sledování historie dat a záznamy o aktivitách
  • Klíčové komponenty: procesory, spojení mezi nimi, řídicí jednotky a historické záznamy

Kontext velkých dat a jejich integrace

  • Role NiFi v ekosystémech velkých dat (Hadoop, Kafka, cloudové úložiště)
  • Přehled HDFS, MapReduce a moderních alternativ
  • Uplatnění: streamování dat, přenos logů, tvorba pipeline pro události

Instalace, konfigurace a nastavení clusteru

  • Instalace NiFi na jednom uzlu i v režimu clusteru
  • Konfigurace clusteru: role jednotlivých uzlů, integrace s Zookeepperem a vyvažování zátěže
  • Automatizace nasazení NiFi pomocí nástrojů Ansible, Docker nebo Helm

Návrh a správa datových toků

  • Směrování, filtrování, rozdělování a spojování toků
  • Konfigurace procesorů (např. InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord)
  • Práce se schématy dat, jejich obohacování a transformace
  • Ošetření chyb, definování opakovacích akcí a řešení problémů s přetížením systému

Scénáře integrace

  • Připojování k databázím, messaging systémům a REST API
  • Streamování dat do analytických nástrojů: Kafka, Elasticsearch nebo cloudové úložiště
  • Integrace s nástroji Splunk, Prometheus či systémy pro záznam událostí

Monitorování, obnova po selhání a sledování historie dat

  • Využití uživatelského rozhraní NiFi, metrik a vizualizátoru historických záznamů
  • Navrhování autonomních mechanismů obnovy po poruchách a elegantní reakce na selhání systému
  • Zálohování dat, verzování toků a správa změn

Ladění výkonu a optimalizace

  • Nastavování parametrů JVM, velikosti paměti, počtu vláken a konfigurace clusteru
  • Optimalizace návrhu toků za účelem odstranění úzkých míst
  • Izolace zdrojů, stanovování priorit pro jednotlivé toky a řízení jejich propustnosti

Osvědčené postupy a správa datových toků

  • Dokumentace toků, stanovení konvencí pro pojmenování prvků a modulární návrh systému
  • Zabezpečení: TLS, autentizace, kontrola přístupu a šifrování dat
  • Řízení změn, verzování toků, přístupová oprávnění podle rolí a vedení auditních záznamů

Řešení problémů a reakce na incidenty

  • Běžné potíže: zaseknuté procesy, únik paměti, chyby v činnosti procesorů
  • Analýza logů, diagnostika chyb a vyhledávání jejich příčin
  • Strategie obnovy systému a možnosti vrácení toků do původního stavu

Praktická cvičení: implementace reálného datového toku

  • Vytvoření kompletního datového toku: jeho naplnění, transformaci a doručení výsledků
  • Implementace mechanismů pro řešení chyb, regulaci přetížení systému a škálování toku
  • Testování výkonu vytvořeného toku a jeho ladění

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s používáním příkazového řádku v Linuxu
  • Základní znalosti o síťových technologiích a datových systémech
  • Seznámení s koncepty streamování dat nebo procesů ETL

Cílová skupina

  • Správci systémů
  • Data inženýři
  • Vývojáři
  • Odborníci z oblasti DevOps
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (7)

Nadcházející kurzy

Související kategorie