Spring CloudとKafkaを使用したマイクロサービスのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、開発者が既存のデータベースやアプリケーションを統合して処理、分析などを行うことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• Kafka Connectを使用して、データベースから大量のデータをKafkaトピックに取り込む。
• アプリケーションサーバーによって生成されたログデータをKafkaトピックに取り込む。
• 収集したすべてのデータをストリーム処理のために利用可能にする。
• Kafkaトピックからデータを二次システムにエクスポートして、保存や分析を行う。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エンジニアを対象としています。彼らはConfluent（Kafkaのディストリビューション）を使用して、アプリケーション向けのリアルタイムデータ処理プラットフォームを構築および管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Confluent Platformをインストールおよび設定する。
• Confluentの管理ツールとサービスを使用してKafkaをより簡単に運用する。
• 流入するストリームデータを保存および処理する。
• Kafkaクラスターを最適化および管理する。
• データストリームを保護する。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースは、オープンソース版のConfluent：Confluent Open Sourceをベースにしています。
• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。

Apache Kafka は分散ストリーミングプラットフォームです。データパイプラインの構築における事実上の標準であり、さまざまなデータ処理のユースケースを解決します。メッセージキューや分散ログ、ストリームプロセッサなどとして使用できます。

まず、一般的なデータパイプラインの理論から始め、次に Kafka の基本概念に進みます。また、Kafka Streams と Kafka Connect などの重要なコンポーネントについても紹介します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本、オンサイトまたはリモート）では、参加者は既存の大規模データストレージシステムや関連するソフトウェアアプリケーションおよびマイクロサービスと異なるストリーム処理フレームワークを設定し統合する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Spark Streaming と Kafka Streaming のような異なるストリーム処理フレームワークをインストールおよび設定する。
• タスクに最も適したフレームワークを選択し理解する。
• データを連続的、並行的に、レコードごとに処理する。
• ストリーム処理ソリューションを既存のデータベース、データウェアハウス、データレイクなどと統合する。
• 企業アプリケーションおよびマイクロサービスに最も適したストリーム処理ライブラリを統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Spring Boot と Spring Cloud のような Java フレームワークを使用して、マイクロサービスベースのアプリケーションを設計、開発、デプロイ、および維持管理したい中級レベルの Java 開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• マイクロサービスアーキテクチャの原理と利点を理解する。
• Java と Spring Boot を使用してマイクロサービスを構築およびデプロイする。
• サービスディスカバリ、設定管理、API ゲートウェイを実装する。
• マイクロサービスを効果的にセキュア化し、監視し、スケーリングする。
• Docker と Kubernetes を使用してマイクロサービスをデプロイする。

このコースは、エンタープライズアーキテクト、開発者、システム管理者、および高スループットの分散メッセージングシステムを理解し、使用したいすべての人向けです。特定の要件がある場合（例：システム管理側のみ）、このコースは必要に応じて調整され、より適切な内容で提供されます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、企業グレードのKafkaクラスターをセットアップ、デプロイ、管理、最適化することを目指すシステム管理者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Kafkaクラスターをセットアップおよび管理する。
• オンプレミスとクラウドでのKafkaのデプロイの利点と欠点を評価する。
• さまざまなオンプレミスおよびクラウド環境ツールを使用してKafkaをデプロイおよび監視する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Apache Kafkaアプリケーションにネットワークセキュリティ措置を実装したいソフトウェアテスト担当者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• クラウドベースのサーバーにApache Kafkaをデプロイする。
• SSL暗号化を実装して攻撃から保護する。
• ACL認証を追加してユーザーのアクセスを追跡および制御する。
• SSLとSASL認証を使用して信頼できるクライアントがKafkaクラスターにアクセスできるようにする。

Kafka Streams は、アプリケーションとマイクロサービスの構築に使用されるクライアントサイドのライブラリで、データは Kafka メッセージングシステムとの間で送受信されます。伝統的に、Apache Kafka は Apache Spark や Apache Storm を使用して、メッセージのプロデューサーとコンシューマー間のデータを処理していました。アプリケーション内で Kafka Streams API を呼び出すことで、データを別のクラスターに転送せずに Kafka 内で直接処理することが可能になります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はサンプル Java アプリケーションをいくつか構築し、それらが Apache Kafka との間でデータをやり取りするストリーム処理を行う方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• Kafka Streams の特徴と他のストリーム処理フレームワークとの優位性を理解する
• Kafka クラスター内で直接ストリームデータを処理する
• Java または Scala アプリケーションやマイクロサービスを Kafka および Kafka Streams と統合する方法を書く
• 入力 Kafka トピックを出力 Kafka トピックに変換する簡潔なコードを書く
• アプリケーションのビルド、パッケージ化、デプロイを行う

対象者

• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの一部、演習と実践的な練習が中心

備考

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はサービスベースのシステムアーキテクチャの設計に使用できる異なる技術やアプローチを評価する方法を学びます。トレーニングはモノリシックシステムとサービスアーキテクチャの議論および比較から始まり、その後マイクロサービスアーキテクチャの詳細に掘り下げます。

参加者は Spring Cloud, Spring Boot 以及 Docker を使用して概念実証用のマイクロサービスセットを構築およびデプロイする機会が与えられます。
最後には、組織の異なる要件に最も適したツールやアプローチを選定するために、関連するインフラストラクチャビルディングブロックについて検討します。
このトレーニングを終了すると、参加者はサービス指向アーキテクチャ (SOA) およびマイクロサービスアーキテクチャの確固たる理解を得るとともに、Spring Cloud および関連する Spring テクノロジーを使用して独自のクラウドスケール、クラウドラディーマイクロサービスを迅速に開発する実践的な経験を持つようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はSpring CloudとDockerを使用してマイクロサービスを構築する基本を学びます。参加者は演習を通じて知識を試し、サンプルのマイクロサービスを段階的に開発します。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• マイクロサービスの基本を理解する。
• Dockerを使用してマイクロサービスアプリケーションのコンテナを構築する。
• Spring CloudとDockerを使用してコンテナ化されたマイクロサービスを構築およびデプロイする。
• マイクロサービスを発見サービスとSpring Cloud API Gatewayと統合する。
• Docker Composeを使用してエンドツーエンドの統合テストを行う。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としており、Spring CloudとDockerを使用してマイクロサービスを構築、デプロイ、管理する方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• Spring BootとSpring Cloudを使用してマイクロサービスを開発します。
• DockerとDocker Composeを使用してアプリケーションをコンテナ化します。
• サービスディスカバリ、APIゲートウェイ、およびサービス間通信の実装を行います。
• プロダクション環境でのマイクロサービスの監視とセキュリティを確保します。
• Kubernetesを使用してマイクロサービスをデプロイし、オーケストレーションします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ビッグデータソリューションのためのデータ処理プラットフォームを構築したいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングが終了したとき、参加者は以下のことをできるようになります：

• ビッグデータの処理に使用されるデータパイプラインアーキテクチャを実装します。
• Apache MesosとDockerを使用してクラスタインフラストラクチャを開発します。
• SparkとScalaを使用してデータを分析します。
• Apache Cassandraを使用して非構造化データを管理します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、マイクロサービスアーキテクチャについて議論から始まります。参加者の知識が練習問題やサンプルマイクロサービスの段階的な開発を通じて試されます。

このトレーニング終了時には、参加者は Spring Cloud と関連する Spring テクノロジーを使用して、クラウドスケールでクラウド対応のマイクロサービスを迅速に開発する方法を十分に理解できるようになります。

Spring Cloudは、クラウド向けのJavaアプリケーションを構築するためのオープンソースで軽量なマイクロサービスフレームワークです。Netflix OSSは、マイクロサービスを開発するための一連のフレームワークとライブラリのセットです。Spring Cloudは自動設定と規約に基づく設定を使用して、Netflixコンポーネントとシームレスに統合します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はSpring CloudとNetflix OSSを使用してマイクロサービスを構築する基本的な概念を学びます。演習やサンプルマイクロサービスの段階的な開発を通じて、参加者の知識が試されます。

このトレーニングの終了時には、参加者はSpring Cloudと関連するSpringテクノロジーをNetflix OSSと共に使用して、自社独自のクラウドスケールでクラウド対応のマイクロサービスを迅速に開発できる確固たる理解を得られます。

対象者

• Java開発者

コース形式

• 講義、討論、演習と多くの実践的な練習を組み合わせたもの