gRPC: Hochleistungs-APIs für verteilte Systeme
gRPC ist Googles Open-Source-Framework für Remote Procedure Calls, das auf HTTP/2 und Protocol Buffers aufbaut. Im Gegensatz zu REST verwendet es einen stark typisierten Vertrag, der in .proto-Dateien definiert wird, unterstützt bidirektionales Streaming und bietet deutlich niedrigere Latenz sowie kleinere Nachrichtengrößen – was es zur Standardwahl für die Kommunikation zwischen Services in ernsthaften Microservices-Architekturen macht. Dieser Kurs behandelt gRPC von den Grundlagen bis zu produktionsreifen Deployment-Mustern.
Was Sie lernen werden
Sie beginnen mit den Grundlagen von gRPC und der Rolle von Protocol Buffers, dann bauen Sie Ihren ersten Service von Grund auf. Danach arbeiten Sie sich durch die vier gRPC-Kommunikationsmuster – unary, server-streaming, client-streaming und bidirektionales streaming – zusammen mit Error Handling, Status Codes und Metadata Propagation. Spätere Kurse behandeln TLS und Authentication zum Sichern von Services, Observability (Tracing, Metrics, Logging), Cloud-Integration und fortgeschrittene Protobuf-Techniken einschließlich Schema Evolution und Abwärtskompatibilität. Der Kurs endet mit Microservices-Architektur mit gRPC und echten Fallstudien aus produktiven Systemen.
Der Lernpfad
Zwölf Kurse umfassen die Niveaus A1 bis C1. Der erste Kurs ist kostenlos und führt in gRPC-Konzepte und API-Grundlagen ein. Frühe Kurse (A1–B1) behandeln Service-Setup und zentrale Kommunikationsmuster. Mittlere Kurse (B2) vertiefen sich in Security, das gRPC-Ökosystem und Tools, Observability und Cloud-Service-Integration. Die letzten vier C1-Kurse – Performance Optimization with gRPC, Advanced Protobuf & Schema Evolution, Microservices with gRPC und Real-World gRPC Case Studies & Patterns – befassen sich mit den Problemen, denen sich Engineers beim Betrieb von gRPC im großen Maßstab in produktiven Umgebungen gegenübersehen.
So funktioniert es
Jeder Kurs ist in kurze, praxisnahe Lektionen aufgeteilt, die Sie im integrierten Code-Editor mit Echtzeit-Feedback absolvieren. Ein KI-Tutor steht zur Verfügung, wenn Sie nicht weiterkommen, und der Kurs ist so gestaltet, dass jedes Konzept direkt auf dem vorherigen aufbaut.