Seminar KNIME Business Hub – Monitoring, Diagnose und Betriebsoptimierung

Dieses Seminar vermittelt einen systematischen Diagnose- und Optimierungsprozess für Business Hub. Plattformzustände, Kubernetes-Metriken, Logs, Events, Executor, Jobs, Deployments, Datenbank, Storage und Netzwerk werden korreliert, um Störungen nachvollziehbar zu beheben und Kapazität messbar zu verbessern.

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.

• ein abgestuftes Monitoring für Plattform, Executor und Deployments aufbauen
• Störungen mit einem reproduzierbaren Hypothesen- und Belegverfahren diagnostizieren
• Job-, Ressourcen-, Storage-, Netzwerk- und Identitätsprobleme sicher unterscheiden
• Kapazitäts- und Performance-Maßnahmen anhand von Baselines bewerten
• Runbooks, Dashboards und Alarmierungsregeln für den Regelbetrieb erstellen

Zielgruppe

Hub-Administratoren, Plattform- und Kubernetes-Administratoren, SRE, DevOps Engineers, Supportteams und technische Service Owner

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Business-Hub-Administration und Kubernetes-Betrieb sowie sicherer Umgang mit Logs und Metriken

Seminarinhalte

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

Modul 1: Monitoring-Zielbild und Serviceindikatoren

1. Schritt 1: Kritische Nutzer- und Servicepfade von Anmeldung bis Workflow-Ergebnis erfassen.
2. Schritt 2: Verfügbarkeit, Fehlerquote, Laufzeit, Queue, Ressourcen und Datenbestand als Indikatoren festlegen.
3. Schritt 3: Messsysteme, Aufbewahrung, Verantwortliche und Alarmierungswege zuordnen.
4. Schritt 4: Baselines und serviceabhängige Warn- und Kritisch-Schwellen definieren.

Modul 2: Plattform- und Kubernetes-Zustand

1. Schritt 1: Pods, Deployments, StatefulSets, Jobs, Events und Restarts gemeinsam prüfen.
2. Schritt 2: CPU, Speicher, Netzwerk, Volumes und Node-Zustand auf Engpässe und Drucksituationen untersuchen.
3. Schritt 3: Readiness, Liveness, Scheduling und Image Pull als getrennte Fehlerklassen behandeln.
4. Schritt 4: Änderungszeitpunkt und technische Symptome in einer Ereignisachse korrelieren.

Modul 3: Executor, Execution Contexts und Jobs

1. Schritt 1: Kontextzustand, Executor-Anzahl, Image, Ressourcen und Warteschlange kontrollieren.
2. Schritt 2: Jobstatus, Dauer, Fehler, Swap-Verhalten und maximale Ausführungszeit auswerten.
3. Schritt 3: Workflowfehler von Plattform-, Ressourcen-, Erweiterungs- und Netzwerkfehlern unterscheiden.
4. Schritt 4: Testjob und Vergleichskontext zur Gegenprobe einsetzen.

Modul 4: Deployments und Nutzerpfade

1. Schritt 1: Data Apps, Schedules, API Services und Trigger nach Zustand und Fehlerhäufigkeit inventarisieren.
2. Schritt 2: Zugriff, Ausführungsbereich, Version, Secret und Kontext als Fehlerdimensionen prüfen.
3. Schritt 3: Browser-, API- und Zeitplanfehler mit korrespondierenden Jobs und Logs verbinden.
4. Schritt 4: Ungesunde Deployments kontrolliert neu starten, umstellen oder zurückrollen.

Modul 5: Datenbank, Storage, Netzwerk und Identität

1. Schritt 1: Verbindungsfehler, Latenz, Kapazität und Berechtigungen externer Dienste kontrollieren.
2. Schritt 2: DNS, TLS, Gateway, Proxy und Netzwerkrichtlinien entlang des konkreten Datenpfads testen.
3. Schritt 3: Keycloak- und Identity-Provider-Fehler von Hub-Berechtigungsfehlern abgrenzen.
4. Schritt 4: Storage- und Datenbankprobleme mit Schutz- und Wiederanlaufanforderungen bewerten.

Modul 6: Admin-Workflows und Diagnoseverfahren

1. Schritt 1: Freigegebene Admin- und Diagnoseworkflows nach Zweck und Berechtigung bereitstellen.
2. Schritt 2: Hypothese, Beleg, Gegenprobe, Maßnahme und Nachmessung in jedem Incident dokumentieren.
3. Schritt 3: Supportdaten datenschutzgerecht sammeln und auf notwendige Inhalte begrenzen.
4. Schritt 4: Runbooks für häufige Fehlerbilder mit eindeutigen Abbruch- und Eskalationspunkten erstellen.

Modul 7: Performance- und Kapazitätsoptimierung

1. Schritt 1: Jobmix, Parallelität, Laufzeit und Ressourcennutzung als Lastprofil auswerten.
2. Schritt 2: Executor-Ressourcen, Kontextanzahl, Images und Workflowdesign nach gemessenem Engpass anpassen.
3. Schritt 3: Storage-, Datenbank- und Netzwerkmaßnahmen nach Wirkung und Risiko priorisieren.
4. Schritt 4: Optimierung durch Vorher-Nachher-Messung und dokumentierte Baseline verifizieren.

Praktische Übungen

Mehrere Störungsszenarien werden mit widersprüchlichen Signalen bearbeitet: fehlerhafte Anmeldung, ungesunder Kontext, hängender Job, langsame Data App, Storage-Druck und Netzwerkproblem. Daraus entstehen Dashboard-Entwurf, Diagnosematrix, Incident-Protokoll und Optimierungsplan.

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.