Seminar Apache Atlas – Monitoring, Performance und Troubleshooting

Dieses Seminar behandelt systematische Betriebsdiagnose mit Metriken, Logs, Dashboards, Alarmen, Lasttests, Such- und Importperformance, Kafka-Rückständen, Troubleshooting und Kapazitätsplanung. 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

• Kritische Nutzerpfade und Serviceziele festlegen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Dashboard für Verfügbarkeit, Latenz, Fehler und Rückstände entwerfen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Lastprofil für Suche und Metadatenaufnahme erstellen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Symptom, Zeitpunkt und letzte Änderungen eingrenzen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Wachstum von Entitäten, Beziehungen, Indizes und Ereignissen bewerten und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Beobachtbarkeitsmodell und Baseline

Schwerpunkt: Metriken, Logs und Funktionschecks werden nach Serviceziel und Fehlerklasse strukturiert.

1. Kritische Nutzerpfade und Serviceziele festlegen
2. Metriken für JVM, API, Suche, Backends und Notifications auswählen
3. Baseline unter definierter Normalbelastung erfassen

2. Dashboards und Alarmierung

Schwerpunkt: Alarme orientieren sich an handlungsrelevanten Symptomen.

1. Dashboard für Verfügbarkeit, Latenz, Fehler und Rückstände entwerfen
2. Schwellenwerte und Beobachtungsfenster definieren
3. Alarmweg und Erstprüfung in ein Runbook überführen

3. Performanceanalyse

Schwerpunkt: Client-, Server-, Such-, Speicher- und Transportengpässe werden getrennt gemessen.

1. Lastprofil für Suche und Metadatenaufnahme erstellen
2. Latenz und Ressourcen je Komponente korrelieren
3. Tuningmaßnahme einzeln anwenden und Wirkung messen

4. Kafka- und Integrationsrückstände

Schwerpunkt: Verzögerte Metadaten werden entlang von Producer, Topic und Atlas-Verarbeitung untersucht.

1. Rückstand und Verarbeitungsrate erfassen
2. Fehlerhafte, große oder wiederholte Nachrichten identifizieren
3. Reprocessing oder Bereinigung mit Qualitätsprüfung ausführen

5. Troubleshooting-Systematik

Schwerpunkt: Störungen werden mit Hypothesen, Evidenz und kontrollierten Änderungen bearbeitet.

1. Symptom, Zeitpunkt und letzte Änderungen eingrenzen
2. Logs, Metriken und Abhängigkeiten zu einer Zeitlinie verbinden
3. Behebung, Nachtest und Prävention dokumentieren

6. Kapazität und Betriebsverbesserung

Schwerpunkt: Messwerte werden in Kapazitätsplanung und Verbesserungsmaßnahmen überführt.

1. Wachstum von Entitäten, Beziehungen, Indizes und Ereignissen bewerten
2. Kapazitätsgrenzen und Skalierungsoptionen festlegen
3. Verbesserungsbacklog nach Risiko und Nutzen priorisieren

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Beobachtbarkeitsmodell und Baseline“: metriken für JVM, API, Suche, Backends und Notifications auswählen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Dashboards und Alarmierung“: schwellenwerte und Beobachtungsfenster definieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Performanceanalyse“: latenz und Ressourcen je Komponente korrelieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Troubleshooting-Systematik“: logs, Metriken und Abhängigkeiten zu einer Zeitlinie verbinden; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Kapazität und Betriebsverbesserung“: kapazitätsgrenzen und Skalierungsoptionen festlegen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Atlas-Administratoren, Plattformbetrieb, SRE- und DevOps-Teams, Datenplattformadministration und technische Supportrollen.

Voraussetzungen: Praktische Betriebserfahrung mit Atlas oder vergleichbaren Java-Diensten sowie Grundlagen zu HBase, Solr, Kafka, Logs und Metriken.

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.