Seminar eccenca Corporate Memory – Streaming- und Event-Integration mit Kafka

Ereignisströme liefern Änderungen zeitnah, bringen jedoch Reihenfolge, Mehrfachzustellung, Schemaentwicklung und Fehlerbehandlung als zusätzliche Anforderungen mit. Eine direkte Übernahme ohne Idempotenz und Qualitätskontrolle gefährdet die Konsistenz des Wissensgraphen.

Das Seminar verbindet Kafka-basierte Ein- und Ausgabe mit Corporate-Memory-Workflows. Topics, Schlüssel, Schemas, Event-to-Graph-Mapping, Deduplizierung, Fehlerkanäle, Monitoring und Wiederanlauf werden an einem vollständigen Streamingfall umgesetzt.

Inhaltsübersicht

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: Streamingfall und Ereignisvertrag
   2. Schritt 2: Kafka-Topologie und Sicherheit
   3. Schritt 3: Nachrichten als Dataset einlesen
   4. Schritt 4: Event-to-Graph-Mapping
   5. Schritt 5: Idempotenz, Reihenfolge und Deduplizierung
   6. Schritt 6: Validierung und Fehlerkanäle
   7. Schritt 7: Ausgabe und Ereigniserzeugung
   8. Schritt 8: Monitoring und Betriebsverfahren
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise

Seminarziel

• geeignete Event- und Topicstrukturen für Graphänderungen entwerfen
• Nachrichten sicher einlesen, validieren und in RDF-Ressourcen überführen
• Idempotenz, Reihenfolge, Deduplizierung und Fehlerkanäle beherrschen
• Graph- oder Queryergebnisse kontrolliert als Ereignisse bereitstellen

Zielgruppe

Data Engineers, Integrationsarchitekten, Streaming-Entwickler und Plattformteams mit Verantwortung für Kafka- und Knowledge-Graph-Integration.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Kafka, JSON und Datenintegration sowie ein grundlegendes Verständnis von RDF und Build-Workflows.

Seminarinhalte

Schritt 1: Streamingfall und Ereignisvertrag

Geschäftsereignis, Zustandsänderung und technische Nachricht werden voneinander abgegrenzt. Schlüssel, Zeitstempel, Version und Herkunft bilden einen überprüfbaren Eventvertrag.

• Event versus Snapshot
• Key, Timestamp und Source
• Schema und Kompatibilität

Schritt 2: Kafka-Topologie und Sicherheit

Topics, Partitionen, Consumer Groups und Aufbewahrung werden nach Last und Reihenfolgeanforderung gewählt. TLS, SASL und Berechtigungen begrenzen den Zugriff.

• Topics und Partitionen
• Consumer Groups und Retention
• TLS, SASL und ACLs

Schritt 3: Nachrichten als Dataset einlesen

Kafka-Nachrichten werden in die Datenintegrationsumgebung eingebunden. Format, Header, Offset und Pollingparameter werden geprüft, bevor das Mapping beginnt.

• Kafka-Dataset und Verbindung
• Payload und Header
• Offsets und Batchgrößen

Schritt 4: Event-to-Graph-Mapping

Payloadfelder werden auf Ressourcen, Eigenschaften und Beziehungen abgebildet. Stabile URIs und Ereignisidentitäten verhindern unkontrollierte Duplikate.

• JSON-Pfade
• URI- und Identitätsregel
• Create, Update und Tombstone

Schritt 5: Idempotenz, Reihenfolge und Deduplizierung

Mehrfachzustellung und verspätete Ereignisse werden über Schlüssel, Version oder Ereignis-ID kontrolliert. Die Verarbeitungslogik berücksichtigt fachliche Reihenfolge und Wiederanlauf.

• Exactly-once-Anforderung versus Realität
• Version und Last-Write-Regeln
• Deduplizierung und Replay

Schritt 6: Validierung und Fehlerkanäle

Schema- und Qualitätsfehler werden nicht still verworfen. Dead-Letter-Topics, Quarantänegraphen und nachvollziehbare Fehlermeldungen ermöglichen Korrektur und erneute Verarbeitung.

• Schema- und SHACL-Prüfung
• Dead Letter und Quarantäne
• Korrektur und Replay

Schritt 7: Ausgabe und Ereigniserzeugung

Graphänderungen oder Queryergebnisse werden als definierte Nachrichten bereitgestellt. Partitionierungsstrategie, Datenminimierung und Verbraucherkompatibilität werden berücksichtigt.

• Graph-to-Event
• Queryergebnis als Nachricht
• Schlüssel und Schemaevolution

Schritt 8: Monitoring und Betriebsverfahren

Lag, Durchsatz, Fehlerrate und Verarbeitungszeit werden überwacht. Neustart, Offsetkorrektur und Replay erhalten kontrollierte Runbooks.

• Consumer Lag und Durchsatz
• Alarme und Dashboards
• Reprocessing und Offsetsteuerung

Praxisübungen

1. Entwurf eines Eventvertrags und einer Kafka-Topologie für einen Änderungsstrom
2. Implementierung eines Event-to-Graph-Workflows mit Deduplizierung und SHACL-Prüfung
3. Einrichtung eines Dead-Letter- und Replay-Verfahrens einschließlich Monitoring

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.