Seminar Apache NiFi – Stateless Execution und transaktionale Datenflüsse

Stateless Execution ist kein Ersatz für jeden klassischen NiFi-Flow. Geeignete Workloads werden anhand von Zustandsbedarf, Transaktionsgrenzen, Latenz und Betriebsmodell ausgewählt und konsequent darauf zugeschnitten.

Inhaltsübersicht

• Einordnung und Zielsetzung
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Lernziele
• Eignung und Architektur
• Flow-Design
• Parameter und Laufzeitkontext
• Transaktions- und Fehlersemantik
• Ausführung und Automatisierung
• Tests und Betriebsgrenzen
• Praxisübungen
• Anwendungsszenarien

Einordnung und Zielsetzung

Zwei Tage sind ausreichend, um Eignung, Design, Parametrisierung, Ausführung und Fehlerfälle mehrerer zustandsarmer Flows vollständig zu testen.

Zielgruppe

Integrationsentwicklung, Plattform-Engineering, DevOps, Data Engineering und technische Architektur.

Voraussetzungen

Sichere NiFi-Grundkenntnisse sowie Verständnis von Transaktionen, idempotenter Verarbeitung und automatisierten Laufzeitumgebungen.

Lernziele

• Stateless- und klassische NiFi-Ausführung abgrenzen.
• Geeignete Flows zustandsarm entwerfen.
• Parameter und Laufzeitkontext bereitstellen.
• Transaktions- und Fehlersemantik prüfen.
• Flows automatisiert testen und ausführen.
• Betriebsgrenzen und Rückfall festlegen.

Seminarinhalte

1. Eignung und Architektur

Workloads werden nach Zustandsbedarf, Ausführungsdauer und Integrationsart bewertet.

1. Schritt 1: Fachlichen Ablauf und Eingangsereignis erfassen.
2. Schritt 2: Lokalen und clusterweiten State identifizieren.
3. Schritt 3: Lang laufende und interaktive Schritte markieren.
4. Schritt 4: Transaktionsgrenze und Ergebnis definieren.
5. Schritt 5: Stateless-Eignung begründet entscheiden.

2. Flow-Design

Der Flow wird auf eindeutigen Eingang, deterministische Verarbeitung und abschließbares Ergebnis reduziert.

1. Schritt 1: Prozessgruppe mit klaren Ports strukturieren.
2. Schritt 2: Umgebungswerte parametrisieren.
3. Schritt 3: Nicht unterstützte oder ungeeignete Komponenten ersetzen.
4. Schritt 4: Nebenwirkungen und externe Aufrufe begrenzen.
5. Schritt 5: Erfolgs- und Fehlerausgänge definieren.

3. Parameter und Laufzeitkontext

Konfiguration wird zur Ausführungszeit vollständig und sicher bereitgestellt.

1. Schritt 1: Benötigte Parameter inventarisieren.
2. Schritt 2: Sensitive Werte trennen.
3. Schritt 3: Laufzeitprofil für Test und Produktion erstellen.
4. Schritt 4: Fehlende Parameter vor Start erkennen.
5. Schritt 5: Konfigurationsnachweis ohne Secret-Inhalt erzeugen.

4. Transaktions- und Fehlersemantik

Teilweise Verarbeitung wird durch klare Commit-, Retry- und Abbruchregeln beherrscht.

1. Schritt 1: Externe Nebenwirkungen identifizieren.
2. Schritt 2: Idempotenzschlüssel festlegen.
3. Schritt 3: Temporäre und permanente Fehler unterscheiden.
4. Schritt 4: Retry-Grenze und Abbruch definieren.
5. Schritt 5: Teilfehler mit kontrollierter Wiederholung testen.

5. Ausführung und Automatisierung

Flow-Artefakt, Laufzeit und Ergebnis werden in einen wiederholbaren Jobablauf eingebunden.

1. Schritt 1: Versionierten Flow auswählen.
2. Schritt 2: Ausführung mit Testeingang starten.
3. Schritt 3: Status und Rückgabewert erfassen.
4. Schritt 4: Logs und Ergebnisartefakte zuordnen.
5. Schritt 5: Fehlerhafte Ausführung automatisiert stoppen und melden.

6. Tests und Betriebsgrenzen

Funktion, Last, Wiederholung und Rückfall werden vor Nutzung nachgewiesen.

1. Schritt 1: Deterministische Testfälle definieren.
2. Schritt 2: Mehrfachausführung mit gleichem Eingang prüfen.
3. Schritt 3: Ressourcen- und Laufzeitgrenze messen.
4. Schritt 4: Abhängigkeitenausfall simulieren.
5. Schritt 5: Einsatzgrenze und alternative klassische Ausführung dokumentieren.

Praxisübungen

1. Flow auf Stateless-Eignung bewerten.
2. Zustandsarmen Transformationsflow erstellen.
3. Parameterprofil bereitstellen.
4. Teilfehler und Wiederholung testen.
5. Automatisierten Job mit Rückgabewert ausführen.

Anwendungsszenarien

• Kurzlebige Integrationsjobs
• Ereignisgesteuerte Verarbeitung
• Automatisierte Testausführung
• Transaktionale Datenaufbereitung