Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Plattformbetrieb, Monitoring und Troubleshooting

Das Seminar etabliert einen kontrollierten Betriebsrahmen für Actian Data Intelligence und Zeenea. Serviceumfang, Rollen, Verfügbarkeits- und Aktualitätsziele, Monitoring, Scanner- und API-Überwachung, Loganalyse, Incident, Problem, Change, Release, Kapazität, Sicherheitskontrollen und Runbooks werden zu einem überprüfbaren Plattformbetriebsmodell verbunden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Serviceumfang und Betriebsmodell
• 2. Service-Level und Betriebsziele
• 3. Monitoring-Architektur und Datenquellen
• 4. Alarmierung und Ereignisbewertung
• 5. Systematische Fehlerdiagnose
• 6. Scanner- und Synchronisationsstörungen
• 7. API- und Automatisierungsfehler
• 8. Incident und Kommunikation
• 9. Problem Management und Prävention
• 10. Change, Release und Wartung
• 11. Sicherheit, Rezertifizierung und Notfall
• 12. Betriebsreview und kontinuierliche Verbesserung

Zielsetzung

• Servicegrenzen, Betriebsrollen und Verantwortlichkeiten festlegen
• Technische und fachliche Betriebskennzahlen definieren
• Scanner, APIs, Synchronisation, Identität und Katalogaktualität überwachen
• Störungen systematisch diagnostizieren und priorisieren
• Incident-, Problem-, Change- und Release-Prozesse verzahnen
• Runbooks, Eskalationen, Notfallverfahren und Betriebsreviews etablieren

Zielgruppe

Plattformadministration, DataOps und DevOps, Integration Engineers, Technical Data Stewards, Service Management, Security und Betriebsverantwortliche.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Plattformbetrieb, Monitoring, Incident Management und Datenintegration. Erfahrung mit Scanner- oder API-Betrieb ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. 1. Serviceumfang und Betriebsmodell

   1. Schritt 1: Plattform, Scanner, Integrationen, Identität und Metadatenprozesse als Services abgrenzen
   2. Schritt 2: Owner, Betrieb, Support, Stewardship, Security und Anbieterzuständigkeit definieren
   3. Schritt 3: Betriebszeiten, Supportklassen und kritische Abhängigkeiten festlegen

   Praxis: Ein Servicekatalog mit Verantwortungsmatrix wird erstellt.

2. 2. Service-Level und Betriebsziele

   1. Schritt 1: Verfügbarkeit, Aktualität, Scan-Erfolg, API-Laufzeit und Bearbeitungszeit definieren
   2. Schritt 2: Technische SLIs von geschäftlich relevanten SLOs unterscheiden
   3. Schritt 3: Schwellen, Messfenster, Ausnahmen und Reporting festlegen

   Praxis: Ein SLI/SLO-Modell für Plattform und Metadatenaktualität wird aufgebaut.

3. 3. Monitoring-Architektur und Datenquellen

   1. Schritt 1: Scannerlogs, API-Metriken, Auditdaten, Synchronisationsstatus und Nutzerhinweise zusammenführen
   2. Schritt 2: Dashboards nach Betrieb, Integration, Security und Datenmanagement strukturieren
   3. Schritt 3: Korrelations-IDs und Zeitbezug für End-to-End-Analyse nutzen

   Praxis: Ein Monitoring-Datenmodell mit Quellen und Verantwortlichen wird entworfen.

4. 4. Alarmierung und Ereignisbewertung

   1. Schritt 1: Symptom, Ursache, Warnung und Incident voneinander unterscheiden
   2. Schritt 2: Schwellen, Anomalien, Unterdrückung und Alarmbündelung gestalten
   3. Schritt 3: Priorität nach Auswirkung, Reichweite und Dringlichkeit bestimmen

   Praxis: Ein Alarmkatalog mit Routing und Eskalationsstufen wird erstellt.

5. 5. Systematische Fehlerdiagnose

   1. Schritt 1: Authentifizierung, Berechtigung, Netzwerk, Connector, Mapping und Plattformfehler isolieren
   2. Schritt 2: Hypothesen, Tests, Evidenzen und Ausschlussverfahren dokumentieren
   3. Schritt 3: Reproduzierbarkeit und minimalen Fehlerfall herstellen

   Praxis: Ein Diagnosebaum wird auf mehrere simulierte Störungen angewendet.

6. 6. Scanner- und Synchronisationsstörungen

   1. Schritt 1: Verbindungsfehler, Zeitüberschreitung, Quelländerung und Volumenprobleme analysieren
   2. Schritt 2: Fehlerhafte oder veraltete Metadaten sicher behandeln
   3. Schritt 3: Retry, Rescan, Rollback und fachliche Abnahme koordinieren

   Praxis: Eine fehlgeschlagene Synchronisation wird kontrolliert wiederhergestellt.

7. 7. API- und Automatisierungsfehler

   1. Schritt 1: Schema-, Validierungs-, Rate-Limit-, Authentifizierungs- und Datenfehler unterscheiden
   2. Schritt 2: Retry, Backoff, Checkpoint und Dead-Letter-Verarbeitung einsetzen
   3. Schritt 3: Partielle Verarbeitung und idempotenten Re-Run absichern

   Praxis: Ein unterbrochener Metadatenimport wird ohne Dubletten wiederaufgenommen.

8. 8. Incident und Kommunikation

   1. Schritt 1: Erkennung, Triage, Containment, Wiederherstellung und Abschluss strukturieren
   2. Schritt 2: Statuskommunikation nach Zielgruppe, Zeitpunkt und Evidenz organisieren
   3. Schritt 3: Security- und Datenschutzeskalation bei relevanten Fällen integrieren

   Praxis: Ein Incident wird mit Zeitlinie, Rollen und Kommunikationsvorlagen simuliert.

9. 9. Problem Management und Prävention

   1. Schritt 1: Wiederkehrende Störungen, Ursachen und technische Schulden analysieren
   2. Schritt 2: Root-Cause-Methode, Known Error und nachhaltige Maßnahme anwenden
   3. Schritt 3: Prävention in Backlog, Architektur und Teststrategie zurückführen

   Praxis: Ein Problem Record mit Ursache, Workaround und dauerhafter Maßnahme wird erstellt.

10. 10. Change, Release und Wartung

    1. Schritt 1: Plattform-, Scanner-, Connector-, Metamodell- und Integrationsänderungen klassifizieren
    2. Schritt 2: Impact, Test, Freigabe, Kommunikation und Rückfallplan festlegen
    3. Schritt 3: Wartungsfenster und Abhängigkeiten mit Quellen und Domänen koordinieren

    Praxis: Ein Release-Plan mit Impact-Check und Rollback wird entwickelt.

11. 11. Sicherheit, Rezertifizierung und Notfall

    1. Schritt 1: API-Schlüssel, Service-Accounts, Gruppen und Adminrechte regelmäßig überprüfen
    2. Schritt 2: Kompromittierung, Fehlberechtigung und Schlüsselverlust mit Runbooks behandeln
    3. Schritt 3: Notfallkontakte, Evidenzsicherung und Wiederanlauf testen

    Praxis: Ein Sicherheitsrunbook wird in einer Tabletop-Übung geprüft.

12. 12. Betriebsreview und kontinuierliche Verbesserung

    1. Schritt 1: SLOs, Incidents, Probleme, Kapazität, Änderungen und Nutzerfeedback gemeinsam bewerten
    2. Schritt 2: Maßnahmen priorisieren, Owner und Termine verbindlich festlegen
    3. Schritt 3: Runbooks, Monitoring und Automatisierung regelmäßig aktualisieren

    Praxis: Eine monatliche Service-Review mit Scorecard und Maßnahmenlog wird vorbereitet.

Praxisübungen

1. Servicekatalog und Verantwortungsmatrix
2. SLI/SLO- und Monitoring-Modell
3. Alarmkatalog und Diagnosebaum
4. Wiederherstellung einer Scanner- und API-Störung
5. Incident- und Problem-Management-Fall
6. Release- und Sicherheitsrunbook
7. Service-Review mit Verbesserungsbacklog

Methodik

Betriebsworkshops, Monitoring-Design, Störungssimulationen und Tabletop-Übungen werden mit wiederverwendbaren Runbooks und Review-Vorlagen verbunden.