Seminar ClickHouse – Intensivseminar Streaming, Lakehouse und Observability

Der Intensivpfad entwickelt eine durchgängige Datenplattform von operativen Quellen über Streaming und Lakehouse bis zur Observability-Auswertung. Datenverträge, Fehlerpfade, Backfill, Qualität und Betriebsüberwachung bilden den roten Faden.

Die fünf Tage verdichten die zentralen Lernziele der Integrations-, Cloud-, Migrations- und Observability-Seminare in einem gemeinsamen Praxisprojekt. Produktive Schnittstellen und Wiederanlaufverfahren erhalten Vorrang vor isolierten Funktionsdemonstrationen.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und Abgrenzung
• Tag 1: Datenverträge und Ingestion-Grundlagen
• Tag 2: Kafka, ClickPipes und Materialized Views
• Tag 3: Dictionaries, externe Quellen und Lakehouse
• Tag 4: Migration, Backfill und produktiver Cutover
• Tag 5: Observability Analytics und Betriebsabnahme
• Abdeckung des Seminarportfolios
• Praxisaufgaben und Prüfpunkte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung und Abgrenzung

• Robuste Batch- und Streaming-Pipelines mit Kafka, ClickPipes und Materialized Views entwerfen.
• Referenzdaten und externe Quellen sicher über Dictionaries und Integrationsmuster einbinden.
• S3-, Parquet-, Iceberg- und Delta-Lake-Daten in hybride Analysepfade integrieren.
• Migration und Backfill mit Validierung, Cutover und Rollback planen.
• Logs, Metriken und Traces mandantenfähig, kostengesteuert und beobachtbar auswerten.

Didaktische Bemessung: Fünf Tage sind erforderlich, um die vollständige End-to-End-Strecke mit Fehlerfällen, Lakehouse-Daten, Migration und Observability-Abnahme praktisch umzusetzen. Das Format nutzt die zulässige Höchstdauer, ohne die Einzelseminare vollständig zu duplizieren.

Seminarinhalte

Tag 1: Datenverträge und Ingestion-Grundlagen

1. Schritt 1: Quellen, Volumen, Latenz, Aufbewahrung, Schlüssel und Qualitätsanforderungen erfassen.
2. Schritt 2: Datenvertrag mit Schema, Version, Zeitsemantik und Fehlerklassen erstellen.
3. Schritt 3: Roh-, Bereinigungs-, Fach- und Aggregationsschicht als Zielarchitektur entwerfen.
4. Schritt 4: Formate und Batchgrößen nach Parsingkosten, Evolutionsfähigkeit und Durchsatz vergleichen.
5. Schritt 5: Zieltabellen mit geeigneten Schlüsseln, Partitionen und Deduplizierungsregeln anlegen.
6. Schritt 6: Initiales Backfill mit Fortschritt, Parallelität und Vollständigkeitskontrolle durchführen.
7. Schritt 7: Fehlerdatenspeicher und Wiederverarbeitungsweg definieren.
8. Schritt 8: Basiskennzahlen für Datenalter, Fehlerquote, Volumen und Ladezeit festlegen.

Tag 2: Kafka, ClickPipes und Materialized Views

1. Schritt 1: Kafka-Topic, Partitionierung, Consumer-Gruppe, Schlüssel und Aufbewahrung dokumentieren.
2. Schritt 2: Kafka-basierte Aufnahme mit sicherem Quellzugriff und persistenter Rohschicht konfigurieren.
3. Schritt 3: Materialized Views für Parsing, Bereinigung und fachliche Transformation aufbauen.
4. Schritt 4: Verwaltete ClickPipe als alternatives Betriebsmodell planen und Verantwortungsgrenzen festlegen.
5. Schritt 5: Durchsatz, Latenz, Rückstau und Zielwachstum unter Last messen.
6. Schritt 6: Quellunterbrechung, Parsingfehler und Schemaänderung kontrolliert simulieren.
7. Schritt 7: Wiederanlauf und mögliche Doppelverarbeitung durch Datenvergleich bewerten.
8. Schritt 8: Betriebsgrenzen und Skalierungsmaßnahmen aus den Messwerten ableiten.

Tag 3: Dictionaries, externe Quellen und Lakehouse

1. Schritt 1: Referenzdaten nach Größe, Änderung, Schlüssel und Verfügbarkeit klassifizieren.
2. Schritt 2: Dictionary-Layout, Aktualisierung und Cacheverhalten für eine Anreicherung konfigurieren.
3. Schritt 3: Externe Zugriffe mit getrennten Serviceidentitäten und begrenzten Ressourcen aufbauen.
4. Schritt 4: Parquet-Daten in S3-kompatiblem Speicher hinsichtlich Schema, Dateigröße und Partitionierung analysieren.
5. Schritt 5: Iceberg- und Delta-Lake-Tabellen anbinden und Metadaten sowie Schemaentwicklung prüfen.
6. Schritt 6: Direkte Lakehouse-Abfrage und Übernahme in native Tabellen messbar vergleichen.
7. Schritt 7: Quell-, Katalog- und Netzwerkfehler mit Fallback und Wiederanlauf behandeln.
8. Schritt 8: Governance für Berechtigung, Aufbewahrung, Datenqualität und Verantwortlichkeit dokumentieren.

Tag 4: Migration, Backfill und produktiver Cutover

1. Schritt 1: Quellsystem, Tabellen, Abfragen, Abhängigkeiten und Datenqualität inventarisieren.
2. Schritt 2: Typ- und Schemaabbildung sowie fachliche Kontrollsummen festlegen.
3. Schritt 3: Historische Daten parallel laden und Fortschritt, Fehler und Ressourcenverbrauch überwachen.
4. Schritt 4: Laufende Änderungen über einen getrennten Delta- oder Streaming-Pfad nachführen.
5. Schritt 5: Quell- und Zielergebnisse für Zeilen, Summen, Zeitfenster und Stichproben vergleichen.
6. Schritt 6: Cutover mit Freeze, Wasserzeichen, finaler Synchronisation und Freigabekriterien durchführen.
7. Schritt 7: Rollback-Punkt, Rückschaltweg und Datenbehandlung nach einem Abbruch erproben.
8. Schritt 8: Altsystemablösung und Aufbewahrung mit fachlicher und technischer Abnahme dokumentieren.

Tag 5: Observability Analytics und Betriebsabnahme

1. Schritt 1: Logs, Metriken und Traces mit Dienst, Umgebung, Mandant, Zeit und Korrelation modellieren.
2. Schritt 2: Aufnahmewege, Retention, Verdichtung und Speicherklassen für Telemetriedaten festlegen.
3. Schritt 3: Abfragen für Fehlerquote, Latenz, Ressourcen, Ereignisfolgen und Ursachenanalyse entwickeln.
4. Schritt 4: Dashboards und Alarmabfragen mit stabilen Dimensionen und nachvollziehbaren Schwellen entwerfen.
5. Schritt 5: Mandantentrennung, sensible Felder und rollenbasierte Zugriffe prüfen.
6. Schritt 6: Kosten und Leistung durch Schlüssel, TTL, Voraggregation und Abfragebegrenzung optimieren.
7. Schritt 7: End-to-End-Ausfall vom Quellsystem bis zur Analyse simulieren und Runbook ausführen.
8. Schritt 8: Gesamtplattform mit Datenvertrag, SLOs, Qualität, Kosten, Recovery und Betriebsübergabe abnehmen.

Abdeckung des Seminarportfolios

Dieser Intensivpfad fasst die zentralen Lernziele der folgenden Einzelseminare in einem zusammenhängenden Fünf-Tage-Projekt zusammen:

• ClickHouse – Cloud, ClickPipes und Managed Operations
• ClickHouse – Data Lakehouse mit S3, Parquet, Iceberg und Delta Lake
• ClickHouse – Dictionaries, externe Datenquellen und Integrationen
• ClickHouse – Ingestion und Streaming mit Kafka und Materialized Views
• ClickHouse – Migration und Datenübernahme aus bestehenden Plattformen
• ClickHouse – Observability und Log Analytics

Praxisaufgaben und Prüfpunkte

Praxisaufgaben

• End-to-End-Pipeline von Kafka oder ClickPipes bis zur fachlichen Zieltabelle
• Lakehouse-Integration mit Referenzdaten und Schemaentwicklung
• Migrations- und Cutover-Übung mit Datenvergleich und Rollback
• Observability-Abschlussprojekt mit SLOs, Dashboards und Incident-Runbook

Prüfpunkte

• Datenverträge, Fehlerpfade und Wiederanlauf sind für jede Schnittstelle definiert.
• Streaming- und Lakehouse-Pfade erfüllen messbare Qualitäts- und Latenzkriterien.
• Migration besitzt belastbare Vollständigkeits-, Cutover- und Rollbacknachweise.
• Observability-Auswertung ist mandantenfähig, kostengesteuert und betrieblich überwacht.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineering, Streaming- und Observability-Teams, Plattformbetrieb, Cloud-Architektur, SRE und technische Datenintegration

Voraussetzungen: SQL-Kenntnisse, Grundverständnis von Datenpipelines, Event-Streaming, Objektspeichern und Betriebsmonitoring

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, klar nummerierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jede Aufgabe werden Ausgangszustand, erwartetes Ergebnis, technische Prüfabfrage und Rückfallweg dokumentiert. Dadurch lassen sich die erarbeiteten Verfahren als wiederholbare Entwicklungs- oder Betriebsstandards übernehmen.