रीयल-टाइम प्रणालियों के लिए Apache Kafka और स्ट्रीम प्रसंस्करण
Apache Kafka आधुनिक घटना-प्रेरित संरचनाओं की आधारभूत संरचना है—हज़ारों इंजीनियरिंग टीमें इसका उपयोग सेवाओं के बीच विश्वसनीय रूप से डेटा भेजने, रीयल-टाइम विश्लेषण चलाने और बहुत बड़े पैमाने पर उत्पादकों को उपभोक्ताओं से अलग रखने के लिए करती हैं। यह पाठ्यक्रम-पथ Kafka को मूल सिद्धांतों से लेकर प्रोडक्शन-स्तरीय स्ट्रीम प्रसंस्करण तक शामिल करता है और आपको कम विलंबता तथा उच्च थ्रूपुट के साथ निरंतर डेटा धाराओं को संसाधित करने वाली प्रणालियों की अभिकल्पना, संचालन और समायोजन के कौशल देता है।
आप क्या सीखेंगे
आप पहले समझेंगे कि Kafka के विषय, विभाजन और उपभोक्ता समूह कैसे काम करते हैं, फिर प्रोग्राम के माध्यम से संदेशों का उत्पादन और उपभोग करना सीखेंगे। इसके बाद आप डेटा एकीकरण के लिए काफ्का कनेक्ट के साथ काम करेंगे, Confluent Schema Registry के साथ स्कीमाओं का प्रबंधन करेंगे और Kafka Streams API का उपयोग करके स्थिति-सहित प्रसंस्करण-श्रृंखलाएँ बनाएँगे। बाद के पाठ्यक्रम क्लस्टर प्रशासन, निगरानी और स्ट्रीम विश्लेषण के लिए KSQL क्वेरी परत को शामिल करते हैं। उन्नत सामग्री में क्लस्टर संरचना, प्रदर्शन समायोजन और सामान्य इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने के लिए वास्तविक दुनिया की Kafka अभिकल्पना विधियों का उपयोग शामिल है।
सीखने की राह
बारह पाठ्यक्रम A1 से C2 तक के स्तरों में फैले हैं। पाठ्यक्रम-पथ A-स्तर पर Apache Kafka की बुनियादी बातों का परिचय और Kafka में संदेशों का उत्पादन और उपभोग से शुरू होता है, फिर B1 में स्ट्रीम प्रसंस्करण अवधारणाओं और Kafka Connect तक पहुँचता है। मध्य-पथ के B2 पाठ्यक्रम Streams API, Schema Registry और संचालन संबंधी निगरानी को शामिल करते हैं। अंतिम चार C1 पाठ्यक्रम—उन्नत Kafka क्लस्टर संरचना, उन्नत Kafka Streams और KSQL, Kafka प्रदर्शन और समायोजन रणनीतियाँ तथा वास्तविक दुनिया की Kafka अभिकल्पना विधियाँ—इंजीनियरिंग की गहराई विकसित करते हैं। पाठ्यक्रम-पथ C2 में विस्तार योग्य स्ट्रीम प्रसंस्करण प्रणालियों का निर्माण के साथ समाप्त होता है, जहाँ सभी अवधारणाएँ आरंभ से अंत तक प्रणाली अभिकल्पना में एक साथ आती हैं।
यह कैसे काम करता है
हर पाठ्यक्रम छोटे, केंद्रित पाठों में विभाजित है, जिन्हें आप अंतर्निर्मित कोड संपादक में रीयल-टाइम प्रतिक्रिया के साथ पूरा करते हैं। जब भी आप अटकते हैं, एआई शिक्षक उपलब्ध रहता है और हर अवधारणा को खिलौना-जैसे उदाहरणों के बजाय व्यावहारिक Kafka परिदृश्यों से लिए गए अभ्यासों द्वारा पक्का किया जाता है।
