Seminar CrateDB – Architektur und Einsatzplanung

Die Auswahl einer verteilten SQL-Datenbank muss Datenform, Abfragemuster, Verfügbarkeit, Betriebsmodell und Wachstum gemeinsam berücksichtigen. Das Seminar liefert einen strukturierten Rahmen für Eignungsprüfung, Zielarchitektur und belastbare Pilotierung.

Inhaltsübersicht

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

Lernziele und fachliche Einordnung

• Einsatzgebiete, Grenzen und zentrale Architekturprinzipien von CrateDB einordnen
• Daten-, Abfrage-, Last- und Verfügbarkeitsanforderungen in eine Zielarchitektur übersetzen
• Sharding, Replikation, Knoten, Speicher und Schnittstellen aufeinander abstimmen
• Einen messbaren Proof of Concept mit Abnahme- und Entscheidungsregeln planen

Schrittweise Seminarinhalte

1. Schritt 1: Geschäftlichen Anwendungsfall abgrenzen

   Entscheidungsnutzen, Datenkonsumenten, Aktualitätsbedarf und kritische Betriebsprozesse werden von allgemeinen Technologieinteressen getrennt.

2. Schritt 2: Datenprofil erstellen

   Volumen, Wachstum, Ereignisrate, Strukturgrad, Zeitbezug, Beziehungen, Text-, Geo- und Vektoranteile werden quantitativ erfasst.

3. Schritt 3: Abfrageprofil beschreiben

   Punktabfragen, Filter, Aggregationen, Joins, Volltext-, Geo- und Ähnlichkeitssuche werden nach Häufigkeit, Parallelität und Latenzziel priorisiert.

4. Schritt 4: Verteilte Architektur verstehen

   Knoten, Clusterkoordination, Shards, Replikate und verteilte Ausführung werden als Grundlage für Skalierung und Fehlertoleranz eingeordnet.

5. Schritt 5: Datenmodell und Partitionierung skizzieren

   Primärschlüssel, Zeitpartitionen, Objektfelder, Shard-Schlüssel und Aufbewahrung werden zunächst als überprüfbare Hypothese formuliert.

6. Schritt 6: Verfügbarkeit und Konsistenz festlegen

   Ausfallannahmen, Wiederanlauf, akzeptabler Datenverlust, Wartungsfähigkeit und Replikationsbedarf werden mit Geschäftsanforderungen verbunden.

7. Schritt 7: Bereitstellungsmodell auswählen

   Managed Cloud, virtuelle Maschinen, Bare Metal und Containerbetrieb werden nach Verantwortung, Automatisierung, Sicherheit und Kosten eingeordnet.

8. Schritt 8: Integrationen und Sicherheitszonen planen

   Datenquellen, Anwendungen, BI, Streaming, Netze, Rollen, TLS und Geheimnisse werden in einer übersichtlichen Kontextarchitektur dargestellt.

9. Schritt 9: Kapazität und Wachstum abschätzen

   Datenmenge, Replikation, Shards, Abfrageparallelität, Arbeitsspeicher, CPU, Datenträger und Reserve werden zu einer ersten Dimensionierung verbunden.

10. Schritt 10: Proof of Concept definieren

    Repräsentative Daten, Lastprofile, Erfolgskriterien, Messverfahren, Negativtests und Abbruchkriterien werden vor dem Aufbau festgelegt.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Erstellung eines Daten- und Abfrageprofils für einen realistischen Anwendungsfall
• Skizze einer Zielarchitektur mit Datenquellen, Cluster, Anwendungen und Sicherheitszonen
• Definition eines Proof of Concept mit messbaren Leistungs- und Betriebszielen

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: IT-Leitung, Datenarchitektur, Solution Architects, technische Projektleitung, Data Platform Owner, Engineering Leads und Entscheider.

Voraussetzungen: Kenntnis der eigenen Datenquellen, Abfragen, Mengengerüste und nichtfunktionalen Anforderungen; tiefe CrateDB-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.