Apache Cassandra: Verteilte Wide-Column-Datenbank

• Tag 1: Architektur, CQL und Datenmodellierung
• 1. Cassandra-Architektur: Warum anders als SQL
  
• 2. CQL: Cassandra Query Language
  
• 3. Datenmodellierung: Query-Driven Design
  
• Tag 2: Fortgeschrittenes Datenmanagement und Cluster-Betrieb
• 4. Schreibpfad, Lese-Pfad und Compaction
  
• 5. Cluster-Betrieb: Skalierung, Repair und Multi-Datacenter
  
• 6. Performance Tuning und Monitoring
  
• Tag 3: Integration, Alternativen und Praxis
• 7. Integration: Kafka, Spark und Applikations-Treiber
  
• 8. Cassandra vs. Alternativen: ScyllaDB, DynamoDB und NewSQL
  
• 9. Praxis-Workshop: „Unser Cassandra-Datenmodell
  
• Phase 1 - Use Case und Queries (15 Min):
  
• Phase 2 - Datenmodell entwerfen und implementieren (30 Min):
  
• Phase 3 - Peer-Review und Stresstest (15 Min):
  
• ...

Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

• Backend-Entwickler: Die hochverfügbare, horizontal skalierende Datenbanken für schreibintensive Workloads benötigen (IoT, Logging, Messaging, Zeitreihen, Nutzeraktivitäten).
• Platform Engineers und DevOps: Die Cassandra-Cluster aufbauen, betreiben und skalieren.
• Data Engineers: Die Cassandra als Speicherschicht in Streaming-Architekturen (Kafka -> Cassandra) einsetzen.
• Architekten und Tech Leads: Die Cassandra vs. DynamoDB vs. ScyllaDB vs. relationale Datenbanken bewerten.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenbanken (SQL-Grundlagen, CRUD-Operationen). Grundverständnis von verteilten Systemen (Replikation, Konsistenz, Partitionierung). Linux-Grundkenntnisse (Shell). Keine Cassandra-Vorkenntnisse nötig.