Apache Cassandra Yönetimi ve Geliştirme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Cassandra küme yönetimini ve uygulama geliştirmeyi ileri düzeyde uygulamalı öğreten eğitim

Apache Cassandra Yönetimi ve Geliştirme Eğitimi, üretim kümelerinin işletimini ve üzerine uygulama geliştirmeyi ileri düzeyde öğretir. Katılımcılar çok düğümlü kurulumu, cassandra.yaml, datacenter, rack, snitch ve replication stratejisini kurar; bootstrap ve decommission ile nodetool operasyonlarını uygular. Compaction, incremental repair, snapshot, RBAC ve TLS güvenliği işlenir. Veri modelleme, asenkron sürücü, LWT, batch ve JVM, GC, cache ile performans tuning işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün küme kurulumu ve yönetim, ikinci gün bakım, güvenilirlik ve güvenlik, üçüncü gün ileri geliştirme ve performans işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Cassandra küme kurulumu, bakım, güvenlik, ileri veri modelleme, sürücü geliştirme ve performans ayarı

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek çok düğümlü Cassandra kümesi, nodetool ve sürücüler üzerinde kurulum, bakım ve geliştirme senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🖧Küme işletimi

Çok düğümlü küme kurulumu, topology, bootstrap ve decommission ile üretim kümesini güvenle yönetirsiniz.

🔧Bakım ve güvenilirlik

Compaction stratejileri, repair, snapshot ve güvenlik yapılandırmasıyla kümeyi sağlıklı ve güvenli tutarsınız.

🚀İleri geliştirme

Asenkron sürücü, LWT, batch ve paging ile performanslı uygulama geliştirmeyi ileri düzeyde öğrenirsiniz.

Anahtar Konular

cassandra yönetimi eğitimicassandra geliştirme eğitimicassandra küme kurulumucassandra performans tuningnodetool eğitimicassandra compactioncassandra repaircassandra güvenlikcassandra sürücü geliştirmedağıtık veritabanı yönetimi

“Üretimde Cassandra'yı ayakta tutan şey, düzenli repair, doğru compaction ve iyi boyutlandırılmış partition'lardan oluşan sessiz disiplindir.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak temel bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Cassandra temel bilgisi

Keyspace, tablo, partition key ve CQL temeline aşinalık ileri yönetim konularını takip etmeyi kolaylaştırır.

2

Linux deneyimi

Temel Linux komutları ve servis yönetimi küme kurulumu ve yapılandırmasını uygulamayı destekler.

3

Programlama bilgisi

Bir dille (Java, Python) temel geliştirme sürücü ve asenkron örneklerini takip etmeyi sağlar.

4

Laboratuvar ortamı

Çok düğümlü küme kurabilecek sanal makineler veya docker ortamı uygulamaları mümkün kılar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar çok düğümlü küme kurar, cassandra.yaml ile datacenter, rack, snitch ve replication stratejisini yapılandırır, düğüm ekleme, bootstrap ve decommission ile nodetool operasyonlarını uygular.

Modül 1

Çok Düğümlü Küme Kurulumu

Cassandra kurulumu ve dizin yapısı (data, commitlog)
cassandra.yaml ile seeds, listen ve rpc adresleri
cluster_name ve düğümlerin aynı kümede birleşmesi
num_tokens ile virtual node sayısının belirlenmesi
JVM heap ve temel işletim sistemi ayarları
Kümenin başlatılması ve ilk durum doğrulaması

Modül 2

Topology ve Replication Stratejisi

Datacenter ve rack kavramlarıyla fiziksel topology
Snitch türleri (GossipingPropertyFileSnitch) seçimi
NetworkTopologyStrategy ile veri merkezi başına RF
Rack farkındalığıyla kopyaların dengeli yerleşimi
Çoklu veri merkezi (multi-DC) kurulum senaryosu
LOCAL_QUORUM ile veri merkezi içi tutarlılık tasarımı

Modül 3

Düğüm Ekleme, Bootstrap ve Decommission

Yeni düğümün bootstrap ile kümeye katılması
Veri akışının (streaming) yeni düğüme taşınması
nodetool cleanup ile artık verilerin temizlenmesi
Düğüm çıkarma: decommission ile verinin dağıtılması
Arızalı düğümün removenode ile kümeden çıkarılması
Düğüm değiştirme (replace) senaryosunun yürütülmesi

Modül 4

nodetool ile Operasyonlar

nodetool status ile düğüm ve yük dağılımının izlenmesi
nodetool info ile düğüm kaynak ve durum bilgisi
nodetool ring ile token aralıklarının görülmesi
nodetool flush ve drain ile memtable yönetimi
nodetool compactionstats ile compaction izleme
nodetool tpstats ile iş parçacığı havuzu analizi

Günün hedefiKatılımcılar compaction stratejilerini seçer, incremental repair ve anti-entropy ile tutarlılığı sağlar, snapshot ile yedekler ve authentication, RBAC, TLS ile güvenliği yapılandırır.

Modül 1

Compaction Stratejileri

SizeTieredCompactionStrategy (STCS) ve yazma ağırlıklı yük
LeveledCompactionStrategy (LCS) ve okuma ağırlıklı yük
TimeWindowCompactionStrategy (TWCS) ve zaman serisi veri
Compaction'ın disk alanı ve G/Ç üzerindeki etkisi
Tombstone birikiminin compaction ile temizlenmesi
İş yüküne göre doğru compaction stratejisinin seçimi

Modül 2

Repair ve Anti-Entropy

Anti-entropy repair ile replikalar arası senkronizasyon
Merkle tree ile farklı verilerin tespit edilmesi
Full repair ile incremental repair karşılaştırması
nodetool repair planlaması ve gc_grace_seconds ilişkisi
Repair'in küme yüküne etkisi ve zamanlanması
Hinted handoff ve read repair ile tamamlayıcı tutarlılık

Modül 3

Yedekleme ve Geri Yükleme

nodetool snapshot ile tutarlı anlık yedek alma
Incremental backup ile değişen SSTable'ların saklanması
Snapshot'ların küme dışına (S3 vb.) aktarılması
sstableloader ile yedekten veri geri yükleme
Commit log ile kurtarma ve dayanıklılık
Felaket kurtarma ve çok veri merkezli yedek stratejisi

Modül 4

Güvenlik ve Erişim Denetimi

Authenticator ile kullanıcı kimlik doğrulamasının açılması
Role Based Access Control (RBAC) ile rol ve izin yönetimi
GRANT ve REVOKE ile keyspace/tablo düzeyinde yetki
Node-to-node ve client-to-node TLS şifrelemesi
Hassas verinin şifrelenmesi ve ağ izolasyonu
Audit logging ile erişim ve işlem denetimi

Günün hedefiKatılımcılar ileri veri modelleme ve partition boyutlandırmayı uygular, asenkron sürücü, LWT, batch ve paging ile geliştirme yapar ve JVM, GC, cache ile performans tuning gerçekleştirir.

Modül 1

İleri Veri Modelleme

Chebotko diyagramı ile mantıksal ve fiziksel model
Partition boyutunun hesaplanması ve sınırlandırılması
Büyük partition'ların bucketing ile bölünmesi
Clustering order ile sorgu sıralamasının optimize edilmesi
Zaman serisi ve çok kiracılı (multi-tenant) modelleme
Antipatternlerin (unbounded partition) önlenmesi

Modül 2

Asenkron Sürücü Geliştirme

Sürücü ile async sorgu ve CompletableFuture kullanımı
Prepared statement ile sorgu planının yeniden kullanımı
Paging ile büyük sonuç kümelerinin parça parça alınması
Retry ve speculative execution politikaları
Connection pool ve load balancing policy ayarı
Token-aware routing ile doğru coordinator'a yönlenme

Modül 3

LWT, Batch ve Tutarlılık

Lightweight transaction (LWT) ile IF koşullu yazma
Paxos protokolü ile LWT'nin maliyeti ve uygun kullanımı
Batch'in atomiklik amaçlı doğru kullanımı
Çok partition'lı batch'in performans tuzakları
Serial consistency ile LWT tutarlılık seviyesi
Idempotent yazma ile tekrar denemeye uygun tasarım

Modül 4

Performans Tuning ve İzleme

JVM heap ve çöp toplama (GC) ayarlarının etkisi
Key cache, row cache ve chunk cache yapılandırması
Bloom filter ve compression ayarının okumaya etkisi
Büyük partition ve tombstone darboğazlarının tespiti
JMX ve metrics ile gecikme ve throughput izleme
cqlsh TRACING ile yavaş sorguların analizi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Küme kurulumu

cassandra.yaml, seeds ve vnode ile çok düğümlü üretim kümesini kurar ve doğrularsınız.

✅

Topology tasarımı

Snitch, datacenter, rack ve NetworkTopologyStrategy ile çok veri merkezli topology kurarsınız.

✅

Düğüm yönetimi

Bootstrap, cleanup, decommission ve replace ile düğüm ekleme/çıkarma operasyonlarını yürütürsünüz.

✅

Compaction ve repair

İş yüküne uygun compaction stratejisi seçer, incremental repair ile tutarlılığı sağlarsınız.

✅

Yedekleme ve kurtarma

Snapshot, incremental backup ve sstableloader ile yedekleme ve geri yükleme yaparsınız.

✅

Güvenlik yapılandırma

Authentication, RBAC, GRANT/REVOKE ve TLS ile kümeyi güvenli biçimde yapılandırırsınız.

✅

İleri geliştirme

Asenkron sürücü, prepared statement, paging ve LWT ile performanslı uygulama geliştirirsiniz.

✅

Performans tuning

JVM/GC, cache, bloom filter ayarları ve JMX izleme ile küme performansını optimize edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Üretim Cassandra kümelerini işleten veritabanı ve sistem yöneticileri
DevOps mühendisleri
performans tuning yapan ekipler
Cassandra üzerine uygulama geliştiren backend yazılımcıları ve mimarlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu Cassandra yönetimi ve geliştirme eğitimi kimler için uygundur?

Üretim Cassandra kümelerini işleten veritabanı ve sistem yöneticileri, DevOps mühendisleri, performans tuning yapan ekipler ile Cassandra üzerine uygulama geliştiren backend yazılımcıları için uygundur. Kümeyi kurup bakımını üstlenecek ve üzerine geliştirecek herkese hitap eder.

Eğitim için hangi ön bilgi gerekir?

Keyspace, tablo, partition key ve CQL gibi Cassandra temellerine aşinalık, temel Linux deneyimi ve bir programlama diliyle geliştirme beklenir. Temel Cassandra bilgisi varsayılır; bu eğitim küme yönetimi, bakım, güvenlik ve ileri geliştirmeye odaklanır.

Bu eğitim temel Apache Cassandra eğitiminden nasıl farklıdır?

Temel eğitim mimari, veri modelleme ve CQL'i öğretir; bu eğitim ise üretim işletimi ve ileri geliştirmeye odaklanır: çok düğümlü kurulum, topology, compaction, repair, yedekleme, güvenlik, ileri modelleme, asenkron sürücü ve performans tuning. Temel bilgi varsayılarak ileri düzeyde ilerlenir.

Küme kurulumu ve nodetool operasyonları uygulamalı mı işlenir?

Evet. Çok düğümlü küme kurulumu, cassandra.yaml yapılandırması, datacenter ve rack topology'si, bootstrap, decommission ve replace ile düğüm yönetimi, nodetool status, repair, cleanup ve compactionstats operasyonları gerçek küme üzerinde uygulamalı yürütülür.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve başarıyı belgeler. Resmi bir sınava girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika