Seminar Apache Atlas – Automatisierung mit REST API und Atlas Client

Dieses Seminar behandelt rEST-basierte Automatisierung von Typen, Entitäten, Beziehungen, Klassifikationen, Suche, Glossar und Lineage mit Bulkverarbeitung, Fehlerbehandlung und Tests. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• API-Bereiche für Typen, Entitäten, Suche, Glossar und Lineage erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Typdefinitionen aus Dateien laden und validieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Entitäten über qualifizierte Namen suchen oder idempotent anlegen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Suchanfragen mit Filtern, Paging und stabiler Sortierung implementieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Retry-, Backoff- und Idempotenzregeln je Operation definieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. API-Orientierung und Clientgrundlagen

Schwerpunkt: Endpunkte, Authentifizierung, Nutzdaten und Fehlerobjekte werden in einem Client gekapselt.

1. API-Bereiche für Typen, Entitäten, Suche, Glossar und Lineage erfassen
2. Verbindungs-, Authentifizierungs- und Timeoutparameter zentral konfigurieren
3. Statuscodes und Atlas-Fehler in ein einheitliches Fehlerobjekt überführen

2. Typen und Modellbereitstellung

Schwerpunkt: Typdefinitionen werden deklarativ, versioniert und konfliktbewusst bereitgestellt.

1. Typdefinitionen aus Dateien laden und validieren
2. Ist- und Solldefinitionen vergleichen und Konflikte erkennen
3. Erstellung oder Aktualisierung mit Protokoll und Rückfallplan ausführen

3. Entitäten, Beziehungen und Bulkoperationen

Schwerpunkt: Metadaten werden mit eindeutigen Schlüsseln und kontrollierter Reihenfolge geschrieben.

1. Entitäten über qualifizierte Namen suchen oder idempotent anlegen
2. Beziehungen und Klassifikationen in korrekter Reihenfolge ergänzen
3. Bulkresultate auf Teilerfolge, Dubletten und inkonsistente Referenzen prüfen

4. Suche, Glossar und Lineage per API

Schwerpunkt: Lesende Schnittstellen werden zu einem Katalog- und Analyseclient kombiniert.

1. Suchanfragen mit Filtern, Paging und stabiler Sortierung implementieren
2. Glossarbegriffe und Governance-Zuordnungen abrufen
3. Lineage in eine technische Auswirkungsanalyse überführen

5. Robuste Automatisierung und Betrieb

Schwerpunkt: Wiederholungen, Teilfehler, wechselnde Umgebungen und Betriebsüberwachung werden explizit behandelt.

1. Retry-, Backoff- und Idempotenzregeln je Operation definieren
2. Vertragstests für positive und negative Fälle aufbauen
3. Metriken, strukturierte Logs und Alarmkriterien bereitstellen

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „API-Orientierung und Clientgrundlagen“: verbindungs-, Authentifizierungs- und Timeoutparameter zentral konfigurieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Typen und Modellbereitstellung“: ist- und Solldefinitionen vergleichen und Konflikte erkennen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Entitäten, Beziehungen und Bulkoperationen“: beziehungen und Klassifikationen in korrekter Reihenfolge ergänzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Suche, Glossar und Lineage per API“: glossarbegriffe und Governance-Zuordnungen abrufen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Robuste Automatisierung und Betrieb“: vertragstests für positive und negative Fälle aufbauen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Dateningenieure, Integrationsentwickler, Plattformautomatisierung, DevOps-Teams und technische Data-Governance-Verantwortliche.

Voraussetzungen: Sicherer Umgang mit HTTP, JSON, Authentifizierung und mindestens einer Skript- oder Programmiersprache; Atlas-Grundlagen.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.