日本のマイクロサービストレーニング

Confluent Apache Kafka は、Apache Kafka を基盤としたエンタープライズグレードの分散イベントストリーミングプラットフォームです。高スループットで故障に強いデータパイプラインやリアルタイムストリーミングアプリケーションをサポートします。

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、中級レベルのエンジニアと管理者向けに設計されています。目的は、Confluent Kafka クラスタをプロダクション環境でデプロイ、設定、最適化することです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• 複数のブローカーを使用して Confluent Kafka クラスタをインストール、設定、運用する。
• Zookeeper とレプリケーション技術を使用した高可用性のセットアップを設計する。
• パフォーマンスを調整し、メトリクスを監視し、回復戦略を適用する。
• Kafka をセキュアにし、スケールさせ、エンタープライズ環境と統合する。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ化されたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

Confluent Apache Kafka is a distributed event streaming platform designed for high-throughput, fault-tolerant data pipelines and real-time analytics.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level system administrators and DevOps professionals who wish to install, configure, monitor, and troubleshoot Confluent Apache Kafka clusters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the components and architecture of Confluent Kafka.
• Deploy and manage Kafka brokers, Zookeeper quorums, and key services.
• Configure advanced features including security, replication, and performance tuning.
• Use management tools to monitor and maintain Kafka clusters.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level Java developers who wish to integrate Apache Kafka into their applications for reliable, scalable, and high-throughput messaging.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core components of Kafka.
• Set up and configure a Kafka cluster.
• Produce and consume messages using Java.
• Implement Kafka Streams for real-time data processing.
• Ensure fault tolerance and scalability in Kafka applications.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level system administrators who wish to harness Kafka's message queuing features effectively.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Kafka's message queuing capabilities and architecture.
• Configure Kafka topics for message queuing scenarios.
• Produce and consume messages using Kafka.
• Monitor and manage Kafka as a message queue.

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、中級から上級レベルの開発者、DevOps 専門家、アーキテクト向けです。マイクロサービス、コンテナ、継続的インTEGRATION/継続的デプロイ（CI/CD）パイプラインを使用して堅牢なアプリケーションを設計、デプロイ、管理したい方におすすめです。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができます：

• マイクロサービスアーキテクチャを理解し実装する。
• Docker と Kubernetes を使用してコンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび管理する。
• CI/CD パイプラインの設定と最適化を行い、自動デプロイを行う。
• セキュリティ、監視、可観測性に関するベストプラクティスを適用する。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at advanced-level platform engineers and DevOps professionals who wish to master scaling applications using microservices and Kubernetes.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and implement scalable microservices architectures.
• Deploy and manage applications on Kubernetes clusters.
• Utilize Helm charts for efficient service deployment.
• Monitor and maintain the health of microservices in production.
• Apply best practices for security and compliance in a Kubernetes environment.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level system administrators who wish to learn how to effectively manage Kafka topics for efficient data streaming and processing.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Kafka topic fundamentals and architecture.
• Create, configure, and manage Kafka topics.
• Monitor Kafka topics for health, performance, and availability.
• Implement security measures for Kafka topics.

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向けに設計されており、Kafkaの基礎を学び、Spring Bootとの統合方法を習得することを目指しています。

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：

• Kafkaとそのアーキテクチャを理解する。
• 基本的なKafka環境のインストール、設定、セットアップ方法を学ぶ。
• KafkaをSpring Bootに統合する。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to build, deploy, and scale applications using microservices built with NodeJS and React.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop, deploy, and scale applications using different microservices.
• Build a server-side rendered React application.
• Deploy multi-service apps to the cloud using Docker and Kubernetes.
• Perform application testing on microservices.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers, integration architects, and system administrators who wish to master the art of advanced integration patterns and techniques using Apache Camel.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand advanced integration patterns and techniques.
• Implement complex routing and transformations.
• Optimize performance and scalability.
• Handle errors and exceptions in complex integration scenarios.
• Integrate Apache Camel with various technologies and platforms.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to develop big data applications with Apache Kafka.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop Kafka producers and consumers to send and read data from Kafka.
• Integrate Kafka with external systems using Kafka Connect.
• Write streaming applications with Kafka Streams & ksqlDB.
• Integrate a Kafka client application with Confluent Cloud for cloud-based Kafka deployments.
• Gain practical experience through hands-on exercises and real-world use cases.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level developers who wish to develop microservices using Spring Boot, Docker, and Kubernetes.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the microservices architecture.
• Build production-ready microservices using Spring Boot.
• Understand the role of Docker in microservices.
• Set up Kubernetes cluster to deploy microservices.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and DevOps engineers who wish to build, deploy, and manage microservices using Spring Cloud and Docker.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop microservices using Spring Boot and Spring Cloud.
• Containerize applications with Docker and Docker Compose.
• Implement service discovery, API gateways, and inter-service communication.
• Monitor and secure microservices in production environments.
• Deploy and orchestrate microservices using Kubernetes.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers and architects who wish to develop Java native applications and microservices using Quarkus with optimized memory usage and startup time.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop high-performance, lightweight Java native applications using Quarkus.
• Build and deploy RESTful services and microservices architectures.
• Use GraalVM for native compilation and optimize startup and memory efficiency.
• Package and containerize applications for Kubernetes and OpenShift environments.

このコースは、RabbitMQという高信頼性のエンタープライズメッセージングシステム（Advanced Message Queuing Protocol (AMQP)を実装）を使用してソリューションを構築したいIT専門家向けです。

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、ソフトウェアアーキテクトとウェブ開発者を対象としており、RabbitMQを使用したメッセージ中間ウェアの利用やJavaを使用してSpringでアプリケーションを開発する方法について学びます。

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：

• JavaとSpringを使用してRabbitMQでアプリケーションを構築します。
• RabbitMQを使用して非同期メッセージドリブンシステムを設計します。
• RabbitMQでキュー、トピック、エクスチェンジ、バインディングを作成し適用します。

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn how to install, configure and administer RabbitMQ, then integrate RabbitMQ messaging into a number of sample .NET applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Setup, configure and manage RabbitMQ.
• Understand RabbitQ's role in the design and implementation of a microservices architecture.
• Understand how RabbitMQ compares to other Message Queuing Architectures.
• Set up and use RabbitMQ as a broker for handling asynchronous and synchronous messages for real-world enterprise .Net applications.

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、RabbitMQ を使用してマイクロサービス間でメッセージングによる通信を行い、高度な実装とトラブルシューティングを行う開発者やソフトウェアエンジニア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を学ぶことができます：

• RabbitMQ を使用して高度なメッセージソリューションを開発するために必要な環境を設定する方法。
• RabbitMQ を使用した分散マイクロサービスアーキテクチャの設計方法を理解する。
• 高度な構成、セキュリティ、ネットワーキング、高可用性、およびレプリケーションの実装方法を学ぶ。
• RabbitMQ インストールで一般的に遭遇する問題とその解決方法を知る。
• メモリ最適化、フローコントロール、高度なパフォーマンスチューニングについて学ぶ。
• 高度なトラブルシューティング手法を適用する方法を学ぶ。

Istio is an open-source service mesh that runs on Kubernetes to provide secure, observable, and manageable connectivity between microservices. By leveraging Istio’s Envoy-based sidecar proxies, teams can enforce policies, secure communications with mTLS, gain deep observability into traffic, and improve reliability at scale.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers who wish to deploy, secure, and manage microservices applications using Istio on Kubernetes.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Istio on Kubernetes clusters.
• Understand and apply service mesh concepts including traffic management, security, and observability.
• Deploy microservices applications within an Istio service mesh.
• Secure service-to-service communications with mutual TLS (mTLS) and Zero Trust principles.
• Monitor, trace, and troubleshoot microservices with Prometheus, Grafana, and Jaeger.
• Integrate Istio with Calico for advanced network policies and security.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

In this instructor-led, live training in 日本 (online or onsite), participants will learn how to decouple a Python application, then integrate it with the RabbitMQ messaging system to create distributed cloud applications or microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Setup, configure and manage RabbitMQ.
• Understand RabbitMQ's role in the design and implementation of a microservice's architecture.
• Understand how RabbitMQ compares to other Message Queuing Architectures.
• Set up and use RabbitMQ as a broker for handling asynchronous and synchronous messages for real-world Python applications.

The course is intended for system integrators who want to learn about Apache Camel as a rule-based routing and mediation engine that provides a Java object-based implementation of the Enterprise Integration Patterns.

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。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build, test, debug and deploy an API on top of Google Cloud's Apigee API Platform.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes all needed resources to start developing an API.
• Understand and implement the tools available within Apigee Edge.
• Build and deploy an API to Google Cloud.
• Monitor and debug API errors.
• Leverage Google Cloud's analytics and machine learning solutions to make APIs more intelligent.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build, test, debug and deploy an API on top of Google Cloud's Apigee API Platform.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes all needed resources to start developing an API.
• Understand and implement the tools available within Apigee Edge.
• Build and deploy an API to Google Cloud.
• Monitor and debug API errors.
• Leverage Google Cloud's analytics and machine learning solutions to make APIs more intelligent.

Apigee Edge, which is built on Java, enables you to provide secure access to your services with a well-defined API that is consistent across all of your services, regardless of service implementation. A consistent API:

• Makes it easy for app developers to consume your services.
• Enables you to change the backend service implementation without affecting the public API.
• Enables you to take advantage of the analytics, monetization, developer portal, and other features built into Edge.

Audience

This course is directed at engineers, architects and developers seeking to utilize Apigee Edge in their projects.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Axon to build well structured enterprise applications that leverage the power of CQRS and Event Sourcing.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the development environment needed to create an Axon Framework application.
• Implement the CQRS (Command Query Responsibility Segregation) and Event Sourcing architectural patterns to develop complex applications.
• Apply the concepts of Domain Driven Design to their application design.
• Build applications that focus on the business problem instead of the infrastructure.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build microservices on Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

By the end of this training, participants will be able to:

• Use ASF as a platform for building and managing microservices.
• Understand key microservices programming concepts and models.
• Create a cluster in Azure.
• Deploy microservices on premises or in the cloud.
• Debug and troubleshoot a live microservice application.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Confluent (a distribution of Kafka) to build and manage a real-time data processing platform for their applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Confluent Platform.
• Use Confluent's management tools and services to run Kafka more easily.
• Store and process incoming stream data.
• Optimize and manage Kafka clusters.
• Secure data streams.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• This course is based on the open source version of Confluent: Confluent Open Source.
• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Kafka is a distributed streaming platform. It is de facto a standard for building data pipelines and it solves a lot of different use-cases around data processing: it can be used as a message queue, distributed log, stream processor, etc.

We'll start with some theory behind data pipelines in general, then continue with fundamental concepts behind Kafka. We'll also discover important components like Kafka Streams and Kafka Connect.

Envoy Proxy is a high-performance edge and service proxy, originally created at Lyft, and now a CNCF project widely adopted in cloud-native infrastructures. Envoy acts as a universal data plane in service mesh architectures, enabling dynamic routing, observability, and Zero Trust security across microservices.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers who wish to deploy, configure, and operate Envoy Proxy for modern microservices and service mesh environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Envoy Proxy in standalone and Kubernetes environments.
• Understand Envoy’s architecture, including filters, clusters, and listeners.
• Configure traffic management policies such as retries, circuit breaking, and load balancing.
• Secure communication with TLS/mTLS and enforce Zero Trust principles.
• Extend Envoy functionality with WebAssembly (WASM) filters.
• Integrate Envoy with service meshes such as Istio and Consul.
• Monitor, trace, and troubleshoot microservice traffic using Envoy’s observability features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

In this instructor-led, live training in 日本 (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
• Understand and select the most appropriate framework for the job.
• Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
• Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

This course is for enterprise architects, developers, system administrators and anyone who wants to understand and use a high-throughput distributed messaging system. If you have more specific requirements (e.g. only system administration side), this course can be tailored to better suit your needs.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at sysadmins who wish to set up, deploy, manage and optimize an enterprise-grade Kafka cluster.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and administer a Kafka Cluster.
• Evaluate the benefits and disadvantages of deploying Kafka on-premise vs in the cloud.
• Deploy and monitor Kafka in using various on-premise and cloud environment tools.

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、データエンジニア、データサイエンティスト、およびプログラマを対象としており、Python を使用してデータストリーミングで Apache Kafka の機能を使用したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は Python プログラミングを使用して継続的なデータストリームの状態を監視および管理することができるようになります。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at software testers who wish to implement network security measures into an Apache Kafka application.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy Apache Kafka onto a cloud based server.
• Implement SSL encryption to prevent attacks.
• Add ACL authentication to track and control user access.
• Ensure credible clients have access to Kafka clusters with SSL and SASL authentication.

Kafka Streams is a client-side library for building applications and microservices whose data is passed to and from a Kafka messaging system. Traditionally, Apache Kafka has relied on Apache Spark or Apache Storm to process data between message producers and consumers. By calling the Kafka Streams API from within an application, data can be processed directly within Kafka, bypassing the need for sending the data to a separate cluster for processing.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Kafka Streams into a set of sample Java applications that pass data to and from Apache Kafka for stream processing.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Kafka Streams features and advantages over other stream processing frameworks
• Process stream data directly within a Kafka cluster
• Write a Java or Scala application or microservice that integrates with Kafka and Kafka Streams
• Write concise code that transforms input Kafka topics into output Kafka topics
• Build, package and deploy the application

Audience

• Developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Notes

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Lumen to build Laravel-based microservices and applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing microservices with Lumen.
• Understand the benefits of implementing microservices using Lumen and PHP.
• Perform and implement the microservices functions and operations using the Lumen framework.
• Protect and control access to the microservices architectures by building security layers.

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn how to evaluate different technologies and approaches for the design of a services-based system architecture. The training begins with a discussion and comparison of monolithic systems and service architectures, then digs into the details of microservice architecture.

Participants are given a chance to put their knowledge into practice as they step through the creation and deployment of a set of proof-of-concept microservices built with Spring Cloud, Spring Boot and Docker.
Finally, the relevant infrastructure building blocks are examined to help participants determine the most suitable tools and approaches to use for different organizational requirements.
By the end of this training, participants will have a solid understanding of Service-Oriented Architecture (SOA) and Microservice Architecture as well practical experience using Spring Cloud and related Spring technologies for rapidly developing their own cloud-scale, cloud-ready microservices.

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn how to build microservices using Go (Golang) and Spring Cloud.

This instructor-led, live training in 日本 is aimed at enterprise developers and architects. It introduces microservice architecture, presents migration strategies from a monolithic system, and walks participants through the creation and deployment of a sample microservice-based application.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand when to use and when not to use microservice architecture.
• Create and implement a testing strategy for microservices.
• Deploy a sample microservice-based application into a production environment.
• Refactor a monolithic application into services.

このインストラクターリード型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、スケーラブルで保守可能なアプリケーションを構築したい中級レベルのソフトウェア開発者、システムアーキテクト、DevOpsプロフェッショナル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基本原則を理解する。
• スケーラブルなマイクロサービスベースのシステムを設計および実装する。
• マイクロサービスのデザインパターンとベストプラクティスを適用する。
• CQRSやイベントソーシングなどのイベント駆動型アプローチを実装する。
• システム運用とマイクロサービストラジションの課題に対処する。

マイクロサービス・アーキテクチャは、ソフトウェア・アプリケーションを小さな独立したサービスの集合体として開発する手法です。各サービスは独自のプロセスで実行され、HTTPリソースAPIなどの軽量メカニズムを使用して通信します。これらのサービスは、継続的自動化システムを使用して効率的にデプロイでき、集中管理の必要性を回避できます。マイクロサービスは異なるプログラミング言語で記述され、異なるデータストレージシステムと統合することができます。

この講師主導のライブトレーニングでは、.Netの観点からマイクロサービス・アーキテクチャについて解説し、モノリシックなシステムからの移行戦略を紹介します。また、参加者と一緒にサンプルのマイクロサービスベースのアプリケーションの作成とデプロイを行います。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• マイクロサービス・アーキテクチャを使用するタイミングと使用しないタイミングを理解する
• マイクロサービスのテスト戦略を作成し実装する
• サンプルのマイクロサービスベースのアプリケーションをプロダクション環境にデプロイする
• モノリシックなアプリケーションをサービスに再構築する

対象者

• 開発者
• アーキテクト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的練習の組み合わせ

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。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use the SMACK stack to build data processing platforms for big data solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement a data pipeline architecture for processing big data.
• Develop a cluster infrastructure with Apache Mesos and Docker.
• Analyze data with Spark and Scala.
• Manage unstructured data with Apache Cassandra.

In this instructor-led, live training in 日本, we start with a discussion of microservice architecture. Participant knowledge is put to the test through exercises and the step-by-step development of sample microservices.

By the end of this training, participants will have a solid understanding of how to use Spring Cloud and related Spring technologies to rapidly develop their own cloud-scale, cloud-ready microservices.

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、Spring Cloud、Kafka、Docker、Kubernetes、Redisを使用して従来のアーキテクチャを高並行性のマイクロサービスベースのアーキテクチャに変換する方法を学びます。

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:

• マイクロサービス開発に必要な開発環境をセットアップします。
• Spring Cloud、Kafka、Redis、Docker、Kubernetesを使用して高並行性のマイクロサービスエコシステムを設計および実装します。
• モノリシックとSOAサービスをマイクロサービスベースのアーキテクチャに変換します。
• ソフトウェア開発、テスト、リリースにおけるDevOpsアプローチを採用します。
• 本番環境でのマイクロサービス間の高並行性を確保します。
• マイクロサービスを監視し、復旧戦略を実装します。
• パフォーマンス調整を行います。
• マイクロサービスアーキテクチャの未来トレンドについて学びます。

Spring Cloud is an open-source lightweight microservices framework for building Java applications for the cloud. Netflix OSS is a set of frameworks and libraries for developing microservices. Spring Cloud integrates nicely with Netflix components using auto configuration and convention over configuration.

In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamental concepts of building microservices using Spring Cloud and Netflix OSS. Participant knowledge is put to the test through exercises and the step-by-step development of sample microservices.

By the end of this training participants will have a solid understanding of how to use Spring Cloud and related Spring technologies together with Netflix OSS to rapidly develop their own cloud-scale, cloud-ready microservices.

Audience

• Java Developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

変化の激しい環境下で複雑なエンタープライズアプリケーションを構築することは非常に困難です。

サービスやシステム間の統合の変更は、システム設計の変更を引き起こします。本コースでは、組織に適したサイズと目的に合わせた維持可能なサービスとシステムアーキテクチャおよび実用的なインフラストラクチャの設計方法について説明します。

このコースでは、分散アプリケーションの構築における一般的な問題から始まり、統合問題、インフラストラクチャ、現代的な手法まで、複雑さの解決策についてカバーしています。

本コースでは、各ソリューションのメリットとデメリット（例：従来のSOA対マイクロサービスアーキテクチャ）、開発および維持をサポートするツール（主にオープンソース）などについて説明します。

コース形式

主にディスカッションを中心に行い、プレゼンテーションは最小限です。

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、システム管理者や開発者がTraefikを使用してマイクロサービスを展開、管理、監視、運用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、受講者は以下のことをできるようになります：

• Dockerプロバイダを通じてTraefikの設定と起動
• Let's Encryptを使用して安全で暗号化された接続を有効にする
• Middlewareをルーターにデプロイし、サービスリクエストを変換する
• ダッシュボードを使用してTraefikの操作を監視する

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn the features, concepts and standards behind WS02 API Manager. Theory will be coupled with live hands-on practice and implementation throughout the training. By the end of the course participants will have the knowledge and practice to deploy their own APIs using the core features of WS02 API Manager.