Seminar Graphwise GraphDB Administration, Betrieb und Sicherheit

Dieses Seminar behandelt den stabilen, sicheren und wartbaren Betrieb von Graphwise GraphDB in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Im Mittelpunkt stehen technische Administration, klare Betriebsprozesse und die Vermeidung typischer Fehler bei Repository-Konfiguration, Datenhaltung, Berechtigungen und Wartungsfenstern.

Inhalte

• Installation, Dienstbetrieb und grundlegende Verzeichnis- und Konfigurationsstruktur
• Repository-Typen, Repository-Parameter, Speicherorte, Importpfade und Betriebsgrenzen
• Benutzer, Rollen, Zugriffsmodelle und technische Schutzmaßnahmen für produktive Umgebungen
• Backup- und Restore-Strategien für Entwicklungs-, Test- und Produktionssysteme
• Monitoring, Protokollauswertung, Fehleranalyse und geordnete Eskalation im Betrieb
• Administration über Workbench, Kommandozeile und automatisierbare Schnittstellen
• Betrieb in Containern, standardisierte Deployments und Update-Vorbereitung

Praxisübungen

• Anlegen und Konfigurieren mehrerer Repositories mit unterschiedlichen Anforderungen
• Einrichten eines Rollenmodells für Administration, Entwicklung und lesenden Fachzugriff
• Durchführen einer Sicherung, Wiederherstellung und Plausibilitätsprüfung
• Analysieren typischer Fehlersituationen anhand von Logs, Statusinformationen und Abfrageverhalten
• Erstellen einer kompakten Betriebscheckliste für den produktiven GraphDB-Einsatz

Zielgruppe

Geeignet für technische Teams, die GraphDB nicht nur ausprobieren, sondern kontrolliert betreiben müssen. Der Schwerpunkt liegt auf belastbaren Standardabläufen, wie sie in klassischen Rechenzentren seit Jahrzehnten zurecht geschätzt werden: dokumentieren, sichern, prüfen, wiederholen.

Voraussetzungen

Erforderlich sind sichere Grundlagen in Systemadministration. Erfahrung mit Linux, Windows Server, Reverse Proxies, Zertifikaten oder Datenbankbetrieb beschleunigt die Übungen, ist aber nicht zwingend für alle Abschnitte.

Abgrenzung

Das Seminar ersetzt kein vollständiges Entwicklertraining und keine tiefe Ontologie-Modellierung. SPARQL, Reasoning und SHACL werden nur so weit behandelt, wie es für Administration, Wartung und Fehleranalyse notwendig ist.