Seminar KNIME Business Hub – Continuous Deployment for Data Science (CDDS)

Dieses Seminar behandelt den kontrollierten Weg von Data-Science-Lösungen aus der Entwicklung über Validierung bis in die Produktion. Die CDDS-Methodik wird als anpassbarer, workflowbasierter Bereitstellungsprozess mit Stufen, Qualitätsprüfungen, Versionen, Deployments und Rückfallmechanismen umgesetzt.

Inhaltsverzeichnis

• Einordnung und Lernziele
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praktische Übungen
• Methodik

Einordnung und Lernziele

Das Seminar ist auf eine nachvollziehbare, praktisch überprüfbare Arbeitsweise ausgerichtet. Die fachlichen und technischen Ziele werden vor jeder Konfiguration in prüfbare Schritte übersetzt.

• Workflow Projects und Stufenmodell für Entwicklung, Validierung und Produktion aufbauen
• Qualitätsprüfungen und Freigaben als wiederholbare Gates implementieren
• Versionen, Konfigurationen, Secrets und Execution Contexts stufengerecht verwalten
• Deployments kontrolliert fördern, aktualisieren und zurückrollen
• CDDS-Workflows an Organisations-, Risiko- und Compliance-Anforderungen anpassen

Zielgruppe

Data Scientists, KNIME-Entwickler, MLOps- und DevOps-Teams, Solution Architects, Qualitätsverantwortliche und Betreiber produktiver Analytics-Lösungen

Voraussetzungen

Gute KNIME-Kenntnisse, Erfahrung mit Business-Hub-Spaces und Deployments sowie Grundverständnis von CI/CD- und Freigabeprozessen

Seminarinhalte

Die Module bauen aufeinander auf. Jeder Arbeitsschritt enthält einen eindeutigen Prüfpunkt und wird in Demonstrationen oder Übungen nachvollzogen.

Modul 1: CDDS-Zielbild und Workflow Projects

1. Schritt 1: Produktionslösung, Hilfsworkflows, Tests, Konfiguration und Dokumentationsartefakte als Projekt abgrenzen.
2. Schritt 2: Eindeutige Projekt- und Versionsnamen sowie Eigentümer und Verantwortlichkeiten festlegen.
3. Schritt 3: Änderungstypen nach Risiko und erforderlichem Prüfpfad klassifizieren.
4. Schritt 4: Einen einfachen End-to-End-Bereitstellungsfluss als Ausgangspunkt modellieren.

Modul 2: Stufen und Hub-Struktur

1. Schritt 1: Entwicklungs-, Validierungs- und Produktionsstufe mit klarer Zweckbestimmung definieren.
2. Schritt 2: Spaces, Teams, Berechtigungen und Execution Contexts den Stufen zuordnen.
3. Schritt 3: Konfigurations- und Secret-Grenzen zwischen den Stufen festlegen.
4. Schritt 4: Namens- und Ablageregeln so gestalten, dass automatische Verarbeitung zuverlässig möglich ist.

Modul 3: Einrichtung der CDDS-Bausteine

1. Schritt 1: Benötigte Workflows und Data Apps in einen administrierten Space übernehmen.
2. Schritt 2: Verbindungen, Anwendungskennwörter und stufenbezogene Parameter sicher konfigurieren.
3. Schritt 3: Berechtigungen für Entwickler, Prüfer und Produktionsverantwortliche trennen.
4. Schritt 4: Mit einem minimalen Projekt einen vollständigen Trockenlauf durchführen.

Modul 4: Validierung und Quality Gates

1. Schritt 1: Struktur-, Namens-, Abhängigkeits- und Ausführungsprüfungen für ein Workflow Project definieren.
2. Schritt 2: Testdaten, erwartete Ergebnisse und technische Grenzwerte versionierbar bereitstellen.
3. Schritt 3: Prüfergebnis in bestanden, abgelehnt oder klärungsbedürftig klassifizieren.
4. Schritt 4: Freigabeentscheidung mit Prüfnachweisen und verantwortlicher Rolle verknüpfen.

Modul 5: Promotion und Deployment

1. Schritt 1: Freigegebenes Projekt vollständig in die nächste Stufe übertragen.
2. Schritt 2: Workflow-Versionen und Ziel-Deployments anhand des Projektzustands erzeugen oder aktualisieren.
3. Schritt 3: Execution Context, Ausführungsbereich und stufenspezifische Konfiguration anwenden.
4. Schritt 4: Nach der Promotion technische und fachliche Smoke-Tests ausführen.

Modul 6: Konfiguration, Secrets und Umgebungsunterschiede

1. Schritt 1: Umgebungsabhängige Werte aus der Workflow-Logik herauslösen.
2. Schritt 2: Secrets nach Team, Stufe und technischem Konto organisieren und rotierbar halten.
3. Schritt 3: Konfigurationsschema und Pflichtwerte vor dem Deployment validieren.
4. Schritt 4: Unzulässige Übernahme von Entwicklungsdaten oder Zugangsdaten in Produktion verhindern.

Modul 7: Version, Rollback und Wiederherstellung

1. Schritt 1: Produktionsstand, Deployment-Version und zugehörige Konfiguration eindeutig nachvollziehbar machen.
2. Schritt 2: Rollbackziel und technische Voraussetzungen bereits vor der Förderung bestimmen.
3. Schritt 3: Fehlgeschlagene Promotion stoppen, Teilzustände erkennen und kontrolliert bereinigen.
4. Schritt 4: Rückkehr auf eine geprüfte Version mit anschließender Funktionskontrolle durchführen.

Modul 8: Anpassung und Erweiterung

1. Schritt 1: Zusätzliche Prüfungen, Genehmigungen oder Benachrichtigungen als klar abgegrenzte Komponenten ergänzen.
2. Schritt 2: Branching- oder Mehrstufenmodelle nur mit eindeutiger Zustands- und Verantwortungslogik erweitern.
3. Schritt 3: Organisationsspezifische Metadaten und Risikoklassen in den Projektfluss aufnehmen.
4. Schritt 4: Änderungen an der Bereitstellungslösung selbst versionieren, testen und freigeben.

Modul 9: Betrieb und Messbarkeit

1. Schritt 1: Durchlaufzeit, Fehlerrate, Rollbacks und offene Freigaben als Betriebskennzahlen erfassen.
2. Schritt 2: Jobs, Deployments und Execution Contexts für jede Stufe überwachen.
3. Schritt 3: Störungen anhand eines standardisierten Diagnose- und Eskalationspfads bearbeiten.
4. Schritt 4: Regelmäßige Reviews für veraltete Projekte, Versionen, Deployments und Berechtigungen einplanen.

Praktische Übungen

Ein Workflow Project wird durch Entwicklung, Validierung und Produktion geführt. Dazu werden Quality Gates, stufenbezogene Konfigurationen, ein automatisiertes Deployment, ein fehlgeschlagener Prüffall und ein Rollback praktisch umgesetzt.

Methodik

Vortrag, fachliche Einordnung, Live-Demonstrationen, geführte Konfiguration, Fehlerdiagnose, praktische Übungen am System und strukturierte Prüflisten werden kombiniert. Konfigurationen werden nicht nur angelegt, sondern anhand definierter Sollzustände kontrolliert.