Seminar Debezium – Architektur und Change Data Capture Grundlagen

Das Grundlagenseminar ordnet Debezium in moderne Daten-, Integrations- und Ereignisarchitekturen ein. Logbasierte Change Data Capture wird gegenüber Polling, Triggern und Batch-Exporten abgegrenzt. Anschließend werden die Betriebsmodelle, zentralen Datenflüsse und technischen Abhängigkeiten einer belastbaren CDC-Pipeline strukturiert.

Inhaltsübersicht

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

Lernziele

• Change Data Capture fachlich von Polling, Triggern und Replikationsverfahren abgrenzen.
• Kafka Connect, Debezium Server und Debezium Engine als alternative Betriebsmodelle einordnen.
• Änderungsereignisse, Topics, Schlüssel, Offsets und Schemahistorie korrekt interpretieren.
• Snapshots, Streaming und Wiederanlauf als zusammenhängenden Datenpfad verstehen.
• Ein priorisiertes Zielbild für einen Debezium-Pilotbetrieb entwickeln.

Schrittweise Seminarinhalte

1. CDC-Prinzipien und Einsatzgrenzen

Schwerpunkt: Transaktionsprotokoll, Polling, Trigger, Batch, Latenz, Reihenfolge, Vollständigkeit und Rückwirkung auf das Quellsystem.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „CDC-Prinzipien und Einsatzgrenzen“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Transaktionsprotokoll, Polling, Trigger, Batch, Latenz, Reihenfolge, Vollständigkeit und Rückwirkung auf das Quellsystem modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine nachvollziehbare Entscheidungsmatrix für geeignete und ungeeignete CDC-Anwendungsfälle dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Debezium-Komponenten und Deployment-Modelle

Schwerpunkt: Source Connector, Kafka Connect, Kafka, Debezium Server, Debezium Engine, Operator, Management Platform und Consumer.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Debezium-Komponenten und Deployment-Modelle“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Source Connector, Kafka Connect, Kafka, Debezium Server, Debezium Engine, Operator, Management Platform und Consumer modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein Komponentenmodell mit klaren Verantwortungs- und Betriebsgrenzen dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Änderungsereignisse und Topic-Struktur

Schwerpunkt: Event Key, before, after, source, op, Zeitstempel, Tombstone, Transaktionsmetadaten und Topic-Namenskonvention.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Änderungsereignisse und Topic-Struktur“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Event Key, before, after, source, op, Zeitstempel, Tombstone, Transaktionsmetadaten und Topic-Namenskonvention modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein kommentiertes Beispielereignis mit dokumentiertem Consumer-Vertrag dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Snapshot, Offset und Schemahistorie

Schwerpunkt: Initialzustand, konsistenter Snapshot, Streaming-Position, Offset-Speicher, Schemahistorie, Neustart und Wiederholung.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Snapshot, Offset und Schemahistorie“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Initialzustand, konsistenter Snapshot, Streaming-Position, Offset-Speicher, Schemahistorie, Neustart und Wiederholung modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein vollständiger Ablauf vom Erststart bis zum kontrollierten Wiederanlauf dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Zielarchitektur und Einführungsfahrplan

Schwerpunkt: Use Cases, Datenbanken, Mengengerüst, Latenz, Sicherheit, Betrieb, Test, Pilot, Rollout und Abnahme.

1. Ausgangslage, Voraussetzungen und Zielkriterien für den Themenblock „Zielarchitektur und Einführungsfahrplan“ erfassen und fachlich abgrenzen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Abhängigkeiten anhand von Use Cases, Datenbanken, Mengengerüst, Latenz, Sicherheit, Betrieb, Test, Pilot, Rollout und Abnahme modellieren und priorisieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem schrittweise umsetzen und jede Änderung nachvollziehbar protokollieren.
4. Funktion, Reihenfolge, Berechtigungen, Protokollierung, Wiederanlauf und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen priorisierten technischen Einführungsfahrplan für eine erste CDC-Pipeline dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Vergleich von Polling, Triggern und logbasierter CDC anhand eines Bestellprozesses.
• Analyse eines vollständigen Debezium-Änderungsereignisses einschließlich Schlüssel und Quellenmetadaten.
• Erstellung eines Kontextdiagramms und eines Pilotumfangs mit messbaren Abnahmekriterien.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Software- und Datenarchitektur, Entwicklung, Datenbankadministration, Integration, Plattformbetrieb und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Grundverständnis relationaler Datenbanken, verteilter Systeme und ereignisbasierter Verarbeitung; Kafka-Grundkenntnisse sind hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, nachvollziehbare Konfigurationsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangswerten, Prüfpunkten und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als wiederholbarer technischer Standard eingesetzt werden können.