Seminar KNIME Business Hub – Intensivseminar Zusammenarbeit, Deployments und Automation

Dieses Intensivseminar bündelt die anwender-, entwicklungs- und deploymentbezogenen Themen des Seminarportfolios. Es führt von Teams, Spaces und Versionierung über Data Apps und API Services bis zu Schedules, Triggern, Execution Contexts, Customization Profiles, Secrets und automatisierten Freigabeprozessen.

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.

• gemeinsame Inhalte, Komponenten und Versionen nachvollziehbar organisieren
• Data Apps, Schedules, API Services und Trigger produktionsgerecht bereitstellen
• Execution Scopes, Secrets und Laufzeitumgebungen sicher auswählen
• Deployment-Lifecycle, Tests, Monitoring und Rückfall standardisieren
• Zusammenarbeit und Automation in einem End-to-End-Projekt praktisch verbinden

Zielgruppe

KNIME-Entwickler, Data Scientists, Data Engineers, Analytics Leads, Teamadministratoren, Integrationsentwickler und technische Product Owner

Voraussetzungen

Sichere Grundlagen in KNIME Analytics Platform; Erfahrung mit Workflows, Datenzugriffen und Teamarbeit ist erforderlich

Seminarinhalte

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

Modul 1: Teams, Spaces und Arbeitsregeln

1. Schritt 1: Teamrollen, öffentliche und private Spaces sowie Verantwortlichkeiten festlegen.
2. Schritt 2: Ordner-, Namens-, Beschreibungs- und Taggingregeln für gemeinsame Inhalte anwenden.
3. Schritt 3: Wiederverwendbare Komponenten von projektspezifischen Workflows trennen.
4. Schritt 4: Review, Konfliktvermeidung und Bereinigung im Teamprozess verankern.

Modul 2: Drafts, Versionen und Freigaben

1. Schritt 1: Unversionierte Änderungen und freigegebene Stände eindeutig unterscheiden.
2. Schritt 2: Versionen mit Beschreibung, Testnachweis und Abhängigkeiten erstellen.
3. Schritt 3: Vergleich, Rückfall und Ablösung alter Stände in einen Lifecycle einordnen.
4. Schritt 4: Quality Gates für Entwicklung, Test und Produktion definieren.

Modul 3: Ad-hoc-Ausführung, Jobs und Execution Scopes

1. Schritt 1: Workflow mit Parametern und geeignetem Execution Context ausführen.
2. Schritt 2: User-, Team- und weiteren zulässigen Ausführungsbereich nach Datenzugriff auswählen.
3. Schritt 3: Jobstatus, Laufzeit, Ergebnis und Fehlerursache analysieren.
4. Schritt 4: Timeout, Aufbewahrung und parallele Ausführung an den Servicebedarf anpassen.

Modul 4: Data Apps

1. Schritt 1: Workflow für geführte Interaktion, Validierung und verständliche Fehlerausgabe strukturieren.
2. Schritt 2: Version, Kontext, Ausführungsbereich und Zugriff für das Deployment festlegen.
3. Schritt 3: Freigabe an Teams, Consumer oder weitere Zielgruppen kontrolliert konfigurieren.
4. Schritt 4: Sitzungen, Laufzeit, Secrets und Supportinformationen praktisch testen.

Modul 5: API Services und REST-Integration

1. Schritt 1: Stabile Request- und Response-Verträge mit Pflichtwerten und Grenzfällen definieren.
2. Schritt 2: Service-Deployment erstellen und Authentisierung mit technischem Client vorbereiten.
3. Schritt 3: Positive, negative, Last- und Timeout-Fälle automatisiert prüfen.
4. Schritt 4: Schnittstellenänderungen versionieren und ohne ungeplanten Vertragsbruch ausrollen.

Modul 6: Schedules und zeitgesteuerte Verarbeitung

1. Schritt 1: Zeitplan, Zeitzone, Wiederholung, Startbedingungen und Überlappung festlegen.
2. Schritt 2: Ausführungsbereich, Secrets und Kontext passend zum technischen Eigentümer wählen.
3. Schritt 3: Fehlerbenachrichtigung, Retry, Laufzeitgrenzen und Jobaufbewahrung konfigurieren.
4. Schritt 4: Kalender-, Daten- und Monatswechsel als kritische Testfälle prüfen.

Modul 7: Trigger und ereignisgesteuerte Automation

1. Schritt 1: Unterstützte Ereignisse und betroffene Spaces oder Inhalte eindeutig eingrenzen.
2. Schritt 2: Deduplizierung, Wiederholung und idempotente Verarbeitung im Workflow umsetzen.
3. Schritt 3: Trigger-Deployment mit Berechtigungen, Kontext und Fehlerpfad erstellen.
4. Schritt 4: Ereignisketten und Rückkopplungen durch Schutzregeln verhindern.

Modul 8: Secrets und sichere Verbindungen

1. Schritt 1: Nutzer- und Team-Secrets nach Ausführungsbereich und Eigentum auswählen.
2. Schritt 2: Datenbank-, Datei-, Cloud- und API-Zugänge ohne offene Credentials konfigurieren.
3. Schritt 3: Rotation, Ablauf, Berechtigungsentzug und Fehlerbehandlung testen.
4. Schritt 4: Technische Konten und Anwendungspasswörter getrennt dokumentieren.

Modul 9: Execution Contexts und Customization Profiles

1. Schritt 1: Kontext nach Isolation, Ressourcen, Image und Erweiterungsbedarf auswählen.
2. Schritt 2: Ressourcen, Parallelität, Python-Umgebung und Netzwerkzugriff prüfen.
3. Schritt 3: Customization Profile für standardisierte Preferences und Konfigurationen anwenden.
4. Schritt 4: Kompatibilität und Wirkung mit einem Prüfworkflow nachweisen.

Modul 10: Lifecycle, Monitoring und Betrieb

1. Schritt 1: Deployments mit Eigentümer, Version, SLA, Kontext und Rückfallpunkt inventarisieren.
2. Schritt 2: Jobs, Fehlerquote, Laufzeit und Ressourcenverbrauch regelmäßig auswerten.
3. Schritt 3: Änderungen, Stilllegung und Bereinigung über Freigabe- und Kommunikationsregeln steuern.
4. Schritt 4: Runbook für Diagnose, Wiederanlauf und Support erstellen.

Modul 11: Abschlussprojekt

1. Schritt 1: Ein Team-Space mit wiederverwendbarer Komponente und versioniertem Workflow aufbauen.
2. Schritt 2: Data App, API Service, Schedule und Trigger aus freigegebenen Versionen bereitstellen.
3. Schritt 3: Secrets, Execution Context, Tests, Monitoring und Zugriff vollständig konfigurieren.
4. Schritt 4: Änderung mit neuer Version ausrollen und kontrollierten Rückfall demonstrieren.

Praktische Übungen

Ein durchgängiges Teamprojekt wird von Struktur und Versionierung bis zu vier Deployment-Typen umgesetzt. Die Übungen umfassen Data App, REST-Service, Schedule, Trigger, Secrets, Execution Scope, Execution Context, Profilstandard, Monitoring, Versionswechsel und Rückfall.

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.