Seminar eccenca Corporate Memory – Intensiv – Automate, Develop und Consume

Der produktive Nutzen eines Wissensgraphen entsteht, wenn Daten und Funktionen zuverlässig in Anwendungen, Datenprodukte und automatisierte Prozesse gelangen. Dazu müssen Kommandozeile, Programmierschnittstellen, Queryzugriffe, Streaming und Betriebssteuerung zusammenspielen.

Dieses Intensivseminar verdichtet die Seminare zu cmemc, APIs, cmempy, Java, Python-Erweiterungen, Datenbereitstellung, Kafka und LLM-gestützter Nutzung in einen fünftägigen Implementierungspfad. Der Schwerpunkt liegt auf einer durchgängigen, automatisierbaren Referenzlösung.

Inhaltsübersicht

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: Zielarchitektur und Integrationsverträge
   2. Schritt 2: cmemc-Profile und Artefaktverwaltung
   3. Schritt 3: Workflowautomation und Scheduling
   4. Schritt 4: Python-Integration mit cmempy
   5. Schritt 5: Java- und Serviceintegration
   6. Schritt 6: Datenbereitstellung für BI, SQL und APIs
   7. Schritt 7: Streaming und Kafka
   8. Schritt 8: Python-Plugins und kundenspezifische Erweiterungen
   9. Schritt 9: Companion und kontrollierte LLM-Nutzung
   10. Schritt 10: CI/CD, Monitoring und End-to-End-Abnahme
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise

Seminarziel

• Abfrage-, Graph-, Workflow- und Verwaltungszugriffe zu einer Integrationsarchitektur verbinden
• Automatisierungen mit cmemc, Python und CI/CD reproduzierbar umsetzen
• Daten über APIs, SQL-, BI- und Streaming-Schnittstellen kontrolliert bereitstellen
• eine abgesicherte End-to-End-Integration einschließlich Monitoring und Fehlerbehandlung realisieren

Zielgruppe

Erfahrene Entwickler, Data Engineers, Integrationsarchitekten, DevOps Engineers und technische Consultants, die mehrere Integrations- und Automatisierungsthemen in einem kompakten Projektformat bearbeiten.

Voraussetzungen

Sichere Kenntnisse in Python oder Java, Shell und HTTP sowie Grundkenntnisse in RDF, SPARQL und Corporate Memory. Praktische Projekterfahrung wird vorausgesetzt.

Seminarinhalte

Schritt 1: Zielarchitektur und Integrationsverträge

Die Referenzlösung wird in Verbraucher, Dienste, Graphzugriffe, Workflows und Betriebsfunktionen zerlegt. Schnittstellenverträge, Datenformate und Verantwortlichkeiten werden vor der Implementierung festgelegt.

• Use Cases und Servicegrenzen
• synchrone, asynchrone und Batch-Zugriffe
• Sicherheits- und Betriebsanforderungen

Schritt 2: cmemc-Profile und Artefaktverwaltung

Mehrere Umgebungen werden über getrennte Profile angesprochen. Projekte, Queries, Vokabulare und Konfigurationen werden exportiert, versioniert und kontrolliert eingespielt.

• Profile und Secrets
• Import und Export
• Versions- und Abhängigkeitsprüfung

Schritt 3: Workflowautomation und Scheduling

Workflows werden parametrisiert gestartet, überwacht und wiederholt. Scheduler, Statusabfragen, Berichte und idempotente Wiederanläufe werden zu einem betrieblichen Ablauf verbunden.

• variable Eingaben
• Zeitpläne und Überschneidungen
• Status, Reports und Retry

Schritt 4: Python-Integration mit cmempy

Abfragen, Graphoperationen und Verwaltungsfunktionen werden in wiederverwendbare Python-Komponenten gekapselt. Konfiguration, Logging und Fehlerklassen werden von fachlicher Logik getrennt.

• Clientstruktur
• SPARQL- und Graphoperationen
• Fehlerbehandlung und Tests

Schritt 5: Java- und Serviceintegration

Ein Java- oder sprachneutraler Service stellt definierte Graphfunktionen bereit. RDF-Daten werden in Domänenobjekte überführt, Eingaben validiert und Berechtigungsfehler kontrolliert behandelt.

• HTTP- und RDF-Client
• Domänenmapping
• API-Vertrag und Validierung

Schritt 6: Datenbereitstellung für BI, SQL und APIs

Abfrageergebnisse werden für unterschiedliche Verbraucher zugeschnitten. Semantische Abfragen, tabellarische Sichten, Pagination, Caching und Datenverträge sichern eine stabile Nutzung.

• Queryprodukte und Endpunkte
• tabellarische Projektion
• Caching, Limits und Versionierung

Schritt 7: Streaming und Kafka

Ereignisse werden in Graphänderungen oder Datenprodukte überführt. Schlüssel, Schema, Deduplizierung, Fehlerkanäle und Wiederanlauf verhindern unkontrollierte Mehrfachverarbeitung.

• Topics und Schlüssel
• Event-to-Graph-Mapping
• Dead Letter und Offsetsteuerung

Schritt 8: Python-Plugins und kundenspezifische Erweiterungen

Ein begrenzter Erweiterungsfall wird als Plugin umgesetzt. Schnittstellen, Paketierung, Konfiguration und Tests werden so gestaltet, dass die Erweiterung upgradefähig bleibt.

• Plugin-Lebenszyklus
• Parameter und Ports
• Paketierung und Kompatibilität

Schritt 9: Companion und kontrollierte LLM-Nutzung

Für ausgewählte Nutzeraufgaben wird ein Werkzeug- und Kontextkonzept entwickelt. Modellzugriff, Berechtigungen, Faktenprüfung und Protokollierung begrenzen das Risiko generativer Funktionen.

• Toolauswahl und MCP
• Prompt- und Kontextmuster
• Governance und Verifikation

Schritt 10: CI/CD, Monitoring und End-to-End-Abnahme

Alle Bausteine werden über eine Pipeline bereitgestellt und mit technischen sowie fachlichen Tests geprüft. Metriken, Logs, Rollback und Betriebsdokumentation schließen den Implementierungspfad ab.

• Pipeline-Gates
• Integrationstests und Smoke Tests
• Monitoring, Rollback und Runbook

Praxisübungen

1. Aufbau eines versionierten Artefakt- und Automatisierungsrepositorys mit cmemc
2. Implementierung eines Python- oder Java-Services mit Graph-, Query- und Workflowzugriff
3. Erweiterung um einen Kafka-Datenstrom und eine CI/CD-Pipeline mit End-to-End-Abnahme

Arbeitsweise

Die Themen werden in aufeinander aufbauenden Arbeitsschritten vermittelt. Fachliche Einordnung, Demonstration, angeleitete Konfiguration und selbstständige Übungen wechseln sich ab. Jeder größere Arbeitsschritt wird mit einer Prüfung des erzeugten Ergebnisses und einer kurzen technischen Dokumentation abgeschlossen.