Seminar Debezium – Eventmodell, Serialisierung und Schema Evolution

Das Seminar richtet den Blick auf den fachlichen und technischen Vertrag zwischen Debezium-Quelle und Consumer. Ereignisschlüssel, Envelope-Felder, Operationen, Zeit- und Transaktionsmetadaten werden analysiert und anschließend in geeignete Serialisierungs- und Kompatibilitätsregeln überführt.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Schlüssel, Envelope und Quellenmetadaten vollständig interpretieren.
• Create-, Update-, Delete-, Read- und Tombstone-Ereignisse korrekt verarbeiten.
• Reihenfolge, Zeitstempel und Transaktionsmetadaten in Consumer-Logik einbeziehen.
• JSON, Avro, Protobuf und CloudEvents anhand konkreter Anforderungen auswählen.
• Schema Evolution und Consumer-Kompatibilität automatisiert absichern.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Event Key, Envelope und Quellenmetadaten

Schwerpunkt: Primärschlüssel, Struct, before, after, source, op, ts_ms, Connectorposition und Metadatenfelder.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Event Key, Envelope und Quellenmetadaten“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Primärschlüssel, Struct, before, after, source, op, ts_ms, Connectorposition und Metadatenfelder modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein vollständig kommentiertes Debezium-Ereignismodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Operationen, Deletes und Tombstones

Schwerpunkt: Read, Create, Update, Delete, Tombstone, Kompaktierung, Nullwerte und Consumer-Zustandsmodell.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Operationen, Deletes und Tombstones“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Read, Create, Update, Delete, Tombstone, Kompaktierung, Nullwerte und Consumer-Zustandsmodell modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen eindeutigen Verarbeitungsvertrag für alle Operationstypen dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Reihenfolge, Zeit und Transaktionen

Schwerpunkt: Quellreihenfolge, Kafka-Partition, Commitposition, Ereigniszeit, Verarbeitungszeit, Transaktionsgrenzen und Wiederholung.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Reihenfolge, Zeit und Transaktionen“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Quellreihenfolge, Kafka-Partition, Commitposition, Ereigniszeit, Verarbeitungszeit, Transaktionsgrenzen und Wiederholung modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein belastbares Ordnungs- und Idempotenzkonzept dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. JSON, Avro, Protobuf und CloudEvents

Schwerpunkt: Schemaanteil, Payload, Binärformat, Registry, Interoperabilität, Debugbarkeit, Größe und Laufzeitkosten.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „JSON, Avro, Protobuf und CloudEvents“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Schemaanteil, Payload, Binärformat, Registry, Interoperabilität, Debugbarkeit, Größe und Laufzeitkosten modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine begründete Formatentscheidung mit Konfigurationsvorgaben dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Schema Registry und Kompatibilitätsregeln

Schwerpunkt: Subject Naming, Version, Backward, Forward, Full Compatibility, Defaultwerte und Deployment-Reihenfolge.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Schema Registry und Kompatibilitätsregeln“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Subject Naming, Version, Backward, Forward, Full Compatibility, Defaultwerte und Deployment-Reihenfolge modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein kontrollierter Schemafreigabeprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. DDL, Schema Change Events und Datentypen

Schwerpunkt: DDL-Erkennung, Schemahistorie, Schema-Change-Topics, neue Spalten, Typänderung, Schlüsseländerung und Datenabbildung.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „DDL, Schema Change Events und Datentypen“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von DDL-Erkennung, Schemahistorie, Schema-Change-Topics, neue Spalten, Typänderung, Schlüsseländerung und Datenabbildung modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen Test- und Migrationsplan für relevante Schemaänderungen dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Consumer Contracts und Regressionstests

Schwerpunkt: Contract Test, Golden Events, Versionierung, Fehlerereignisse, Replay, Idempotenz und Rollback.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Consumer Contracts und Regressionstests“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Contract Test, Golden Events, Versionierung, Fehlerereignisse, Replay, Idempotenz und Rollback modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen automatisierten Abnahmekatalog für Producer- und Consumer-Änderungen dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Analyse von Create-, Update-, Delete- und Tombstone-Ereignissen.
• Vergleich von JSON-, Avro- und Protobuf-Nachrichten für denselben Datensatz.
• Durchführung eines Schema-Evolution-Tests mit alter und neuer Consumer-Version.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Anwendungsentwicklung, Data Engineering, Integrationsarchitektur, Kafka-Teams, API- und Event-Design-Verantwortliche.

Voraussetzungen: Debezium-Grundlagen, JSON-Kenntnisse und Verständnis von Kafka Topics; Schema-Registry-Erfahrung ist hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, nachvollziehbare Konfigurationsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangswerten, Prüfpunkten und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als wiederholbarer technischer Standard eingesetzt werden können.