Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – API, Automatisierung und Metadatenintegration

Dieses technische Seminar vermittelt die systematische Integration der Actian Data Intelligence Platform in eine bestehende Daten- und Automatisierungslandschaft. Behandelt werden GraphQL-basierte Lese- und Schreibzugriffe, Katalogdesign, Identitätsbereitstellung, Auditdaten, Fehlerbehandlung, CI/CD, Synchronisationsmuster und der Aufbau wartbarer Integrationsservices. Der Schwerpunkt liegt auf nachvollziehbaren, idempotenten und sicher betriebenen Automatisierungen.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Integrationsarchitektur und API-Landschaft
• 2. Authentifizierung, Schlüssel und sichere Laufzeit
• 3. GraphQL-Grundlagen für den Katalogzugriff
• 4. Metadaten lesen, filtern und korrelieren
• 5. Metadaten schreiben und Beziehungen pflegen
• 6. Catalog Design und Metamodell-Automatisierung
• 7. SCIM-Provisionierung und Gruppenabgleich
• 8. Auditdaten und Betriebsüberwachung integrieren
• 9. Datenqualitäts- und Fremdsystem-Synchronisation
• 10. Robustheit, Performance und Wiederanlauf
• 11. Teststrategie, CI/CD und Umgebungsmanagement
• 12. End-to-End-Integrationsservice

Zielsetzung

• API-Landschaft, Datenmodelle und geeignete Integrationsmuster unterscheiden
• GraphQL-Abfragen und Mutationen strukturiert entwickeln und testen
• Metamodelle, Objekte, Beziehungen und Eigenschaften automatisiert verarbeiten
• SCIM- und Audit-Schnittstellen in Betriebsprozesse integrieren
• Idempotenz, Delta-Verarbeitung, Fehlerbehandlung und Wiederanlauf umsetzen
• Secrets, Rate Limits, Logging, Tests und CI/CD professionell gestalten
• Einen vollständigen Integrationsservice vom Entwurf bis zum Betriebsübergang realisieren

Zielgruppe

Data Engineers, Integration Engineers, Plattformentwickler, DevOps- und DataOps-Teams, technische Data Stewards, Lösungsarchitektur und API-Verantwortliche.

Voraussetzungen

Sichere Grundlagen in HTTP, JSON, Authentifizierung und Skript- oder Softwareentwicklung. Erfahrung mit GraphQL, Python oder vergleichbaren Sprachen ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. 1. Integrationsarchitektur und API-Landschaft

   1. Schritt 1: Katalog-, Design-, Identitäts- und Audit-Schnittstellen nach Zweck abgrenzen
   2. Schritt 2: Quell-, Ziel- und Orchestrierungsrollen in Integrationsszenarien bestimmen
   3. Schritt 3: Synchron, asynchron, Batch, Delta und eventnah als Muster bewerten

   Praxis: Für drei Integrationsfälle wird eine passende Zielarchitektur ausgewählt.

2. 2. Authentifizierung, Schlüssel und sichere Laufzeit

   1. Schritt 1: API-Zugänge, technische Identitäten und Berechtigungsumfang planen
   2. Schritt 2: Secrets außerhalb von Quellcode verwalten und Rotationsfähigkeit sicherstellen
   3. Schritt 3: TLS, Proxy, Netzwerkpfade und Laufzeitumgebungen kontrollieren

   Praxis: Ein sicherer Konfigurations- und Secret-Management-Ansatz wird umgesetzt.

3. 3. GraphQL-Grundlagen für den Katalogzugriff

   1. Schritt 1: Schema, Typen, Felder, Variablen, Fragmente und Pagination verwenden
   2. Schritt 2: Abfragen auf benötigte Daten begrenzen und Antwortstrukturen robust verarbeiten
   3. Schritt 3: Fehlerobjekte, partielle Ergebnisse und Validierungsfehler unterscheiden

   Praxis: Eine paginierte Abfrage für Katalogobjekte und Eigenschaften wird entwickelt.

4. 4. Metadaten lesen, filtern und korrelieren

   1. Schritt 1: Objekte, Beziehungen, Kontakte, Klassifikationen und technische Merkmale auslesen
   2. Schritt 2: Such- und Filterkriterien für inkrementelle Verarbeitung einsetzen
   3. Schritt 3: Identifiers, technische Schlüssel und fachliche Eindeutigkeit sauber behandeln

   Praxis: Ein Metadatenexport mit stabilen Schlüsseln und Delta-Logik wird erstellt.

5. 5. Metadaten schreiben und Beziehungen pflegen

   1. Schritt 1: Mutationen für Anlage, Änderung und Verknüpfung kontrolliert aufbauen
   2. Schritt 2: Pflichtfelder, Referenzen, Status und Validierungsregeln berücksichtigen
   3. Schritt 3: Upsert-Logik und Idempotenz gegen Dubletten und Wiederholungen absichern

   Praxis: Ein wiederholbar ausführbarer Import für Glossar- oder Custom-Items wird implementiert.

6. 6. Catalog Design und Metamodell-Automatisierung

   1. Schritt 1: Metamodellstrukturen, Typen, Eigenschaften und Beziehungsvorgaben auswerten
   2. Schritt 2: Designänderungen versionieren und Abhängigkeiten vor Deployment prüfen
   3. Schritt 3: Konfigurationsdrift zwischen Umgebungen erkennen und kontrollieren

   Praxis: Ein Metamodell-Check zwischen Test- und Zielumgebung wird automatisiert.

7. 7. SCIM-Provisionierung und Gruppenabgleich

   1. Schritt 1: Benutzer- und Gruppenobjekte über SCIM anlegen, ändern und deaktivieren
   2. Schritt 2: Quellsystem, Mapping, Lebenszyklus und Konfliktbehandlung festlegen
   3. Schritt 3: Provisionierungsfehler überwachen und nachvollziehbar erneut verarbeiten

   Praxis: Ein Gruppenabgleich mit Dry-Run, Delta und Fehlerprotokoll wird entworfen.

8. 8. Auditdaten und Betriebsüberwachung integrieren

   1. Schritt 1: Auditinformationen abrufen, normalisieren und an Monitoring oder SIEM übergeben
   2. Schritt 2: Korrelations-IDs, strukturierte Logs und technische Kennzahlen definieren
   3. Schritt 3: Warnungen für Fehlerquoten, Laufzeit, Datenvolumen und Berechtigungsereignisse aufbauen

   Praxis: Ein Monitoring-Datensatz und ein Alarmkonzept werden erstellt.

9. 9. Datenqualitäts- und Fremdsystem-Synchronisation

   1. Schritt 1: Qualitätswerte, Vertrauenssignale und externe Metadaten in das Katalogmodell abbilden
   2. Schritt 2: Mastering-Regeln und Feldverantwortung zwischen Systemen definieren
   3. Schritt 3: Zeitstempel, Gültigkeit, Löschung und Rücksynchronisation behandeln

   Praxis: Ein Mapping für Qualitätsindikatoren mit Ownership und Update-Regeln wird umgesetzt.

10. 10. Robustheit, Performance und Wiederanlauf

    1. Schritt 1: Rate Limits, Backoff, Retry, Timeout und Circuit-Breaker-Prinzipien anwenden
    2. Schritt 2: Große Datenmengen paginieren, bündeln und speicherschonend verarbeiten
    3. Schritt 3: Checkpoints, Dead-Letter-Verarbeitung und kontrollierten Re-Run ermöglichen

    Praxis: Ein fehlerresistenter Batchlauf mit Wiederanlaufpunkt wird programmiert.

11. 11. Teststrategie, CI/CD und Umgebungsmanagement

    1. Schritt 1: Unit-, Schema-, Contract-, Integrations- und Smoke-Tests kombinieren
    2. Schritt 2: Konfigurationen je Umgebung trennen und automatisierte Freigaben gestalten
    3. Schritt 3: Rollback, Migrationsschritte und technische Dokumentation standardisieren

    Praxis: Eine Deployment-Pipeline mit Teststufen und Freigabekriterien wird konzipiert.

12. 12. End-to-End-Integrationsservice

    1. Schritt 1: Anforderung, Mapping, API-Zugriffe, Fehlerbehandlung und Monitoring zusammenführen
    2. Schritt 2: Betriebsrollen, Runbook, Service-Level und Übergabekriterien definieren
    3. Schritt 3: Lösung anhand von Abnahmetests und Wiederanlauf demonstrieren

    Praxis: Ein vollständiger Integrationsservice wird implementiert, getestet und dokumentiert.

Praxisübungen

1. GraphQL-Abfrage mit Pagination, Filtern und Fragmenten
2. Idempotenter Metadaten-Upsert mit Referenzauflösung
3. SCIM-basierter Gruppenabgleich mit Delta-Verarbeitung
4. Qualitätswert-Synchronisation und Audit-Weiterleitung
5. CI/CD-Entwurf mit Tests, Secrets und Rollback
6. Abschlussprojekt eines überwachten Integrationsservices

Methodik

Technische Demonstrationen, API-Labs, Code-Reviews und ein durchgängiges Abschlussprojekt bilden den Kern. Die Übungen werden mit wiederverwendbaren Architektur-, Test- und Runbook-Vorlagen dokumentiert.