Introduction
高性能数据工程正在成为全亚洲的战略能力. 新加坡与香港的金融服务机构正在构建事件驱动平台以实现欺诈检测与即时支付. 中国内地的电商龙头通过持续数据流优化推荐与物流. 台湾的半导体与精密制造企业利用数据管道实现预测性维护与良率优化. 东南亚的电信与超级应用生态将流式分析接入业务, 在控制时延与成本的同时实现个性化体验. 在这些架构的核心, Apache Kafka 提供持久的事件流与解耦能力, 而 Apache Spark 提供大规模流式与批处理及高级分析. 二者协同可实现实时决策, 可靠的数据流动, 以及为下游分析与机器学习提供可信数据集的简化访问.
区域环境具有独特性. 组织需要在快速数字化增长与监管要求及数据本地化之间取得平衡. 团队跨语言与时区协作, 由于网络限制与合规往往采用混合云与本地部署. 本课程为技术团队提供架构模式、平台技能与运营实践, 以交付适配中国、台湾与东南亚实际环境的高弹性且具成本效益的流数据平台. 参训者将获得设计主题与模式的实操经验, 构建稳健的 Spark Structured Streaming 作业, 进行性能调优, 实施质量治理, 并自信运行生产级工作负载.
The Business Case
高管赞助人与人力资源负责人关注可量化成果. 现代流式技术栈可缩短洞察周期, 提升跨部门运营效率. Kafka 消除点对点集成, 降低变更风险, 加速新产品交付. Spark 将批处理与流式分析统一到同一引擎, 简化工具链并抑制平台扩张. 综合效果是更快的决策周期, 更高的数据可靠性, 以及更低的总体拥有成本 TCO.
- 加速上市速度: 可复用的主题、模式与流水线缩短新数据产品与功能的交付前置期.
- 提升客户体验: 低延迟流数据以更高准确性驱动个性化、定价与告警.
- 减少事故与返工: 标准化模式、治理与自动化测试可防止数据断裂与下游扰动.
- 优化成本: 按需规模的集群、分层存储与高效 Spark 作业降低计算与存储消耗.
- 强化合规: 可审计的数据流与血缘简化中国内地、台湾与更广泛东盟市场下的隐私法遵循控制.
- 提升人才能力: 工程师采纳统一模式与操作规范, 提升生产率与人才留任.
对人力资源总监而言, 项目可映射至能力模型与职业发展框架, 加速胜任力建设与人才梯队打造. 对高管层而言, 本课程支撑可规模化的数字化转型, 促进从传统批处理向流处理迁移, 并带来可量化指标, 如关键事故更少、恢复更快、流水线可靠性提升与更优的 ROI.
Course Objectives
- 以 Kafka 作为数据分发与解耦的中枢神经系统, 设计事件驱动架构.
- 围绕业务域建模主题、分区与键, 以实现吞吐、有序性与可扩展性.
- 使用模式注册表落地数据契约, 实现兼容性与安全演进.
- 构建 Spark Structured Streaming 流水线以实现摄取、转换与富化, 并满足恰好一次语义.
- 为稳定低时延处理调优 Spark 作业, 包括内存管理与状态存储设计.
- 通过传输加密、认证、授权与网络分段等手段保障平台安全.
- 自动化数据质量检查、可观测性与血缘, 以确保为分析与机器学习提供可信输出.
- 在生产环境通过监控、告警、容量规划与成本管控运营集群.
- 结合区域限制, 采用 Kubernetes 与托管服务在本地与云端部署.
- 规划灾难恢复与多区域复制, 实现高可用与业务连续性.
Detailed Syllabus
Module 1: 事件流与统一数据处理基础
理解为何流优先架构在客户体验与运营智能方面优于传统批处理. 学习 Kafka 与 Spark 的角色、优势与集成路径.
- 事件驱动原则与数据即产品理念.
- Kafka 核心概念: brokers, topics, partitions, keys, consumer groups.
- Spark 核心概念: RDDs, DataFrames, Structured Streaming, microbatch 与 continuous 处理模型.
- 何时使用流, 何时使用批, 以及如何组合两者.
- 练习: 将现有流水线映射到目标流式架构.
Module 2: 主题设计, 模式与数据契约
为规模与可维护性建模主题. 使用模式注册表与兼容性演进避免破坏性变更.
- 面向领域的主题命名与所有权.
- 键设计以保证有序性并避免热点.
- 事件与变更数据捕获的模式建模范式.
- 向后、向前与完全兼容策略.
- 练习: 为区域支付用例设计主题与模式.
Module 3: 使用连接器与变更数据捕获的大规模摄取
从数据库、队列与对象存储稳定摄取数据. 理解连接器、偏移量与投递保证.
- 连接器架构与偏移量管理.
- 面向事务系统的变更数据捕获模式.
- 为遗留源构建批转流桥接.
- 吞吐调优与背压处理.
- 练习: 构建具备重试与死信队列的高韧性摄取流水线.
Module 4: 使用 Spark 的流处理
创建持久、幂等的流式作业, 以业务规则实现转换、富化与聚合.
- 与 Kafka 集成的 Structured Streaming 源与汇.
- 有状态处理、窗口与水位线以应对延迟到达数据.
- 借助检查点与事务性写入实现恰好一次语义.
- 针对数据倾斜与小文件控制进行设计.
- 练习: 实现带富化连接的欺诈评分流水线.
Module 5: 性能工程与成本优化
在云与本地环境中调优集群与作业, 以满足严格时延目标并优化支出.
- 高吞吐的分区与并行策略.
- 内存管理、缓存与序列化选择.
- Kafka 的分层存储与压缩策略.
- Spark 的自适应查询执行与 Shuffle 优化.
- 练习: 基准测试并调优流式作业以达到时延目标.
Module 6: 安全, 合规与数据治理
以内生安全与治理为设计前提, 适配亚洲的金融服务、医疗与受监管行业.
- 传输加密、认证与授权, 以及基于角色的访问控制 RBAC.
- 网络设计、私有端点与机密管理.
- 数据分级、保留策略与本地法规下的隐私考量.
- 受监管环境中的数据血缘采集与审计追踪.
- 练习: 为生产级流平台定义控制清单.
Module 7: 可观测性, 可靠性与 SRE 实践
构建具备全栈可见性的可靠平台. 快速发现、诊断并解决问题.
- 针对 brokers, producers, consumers 与 Spark executors 的关键指标.
- 日志聚合, 链路追踪与告警模式.
- 容量规划, 配额管理与工作负载隔离.
- 错误处理, 重试, 毒丸模式与死信主题.
- 练习: 演练故障场景并实践运行手册.
Module 8: 架构模式与区域案例研究
探索来自中国内地、台湾与东南亚的成熟蓝图与真实案例.
- 结合事件流与领域对齐团队的数据网格.
- 面向分析与机器学习特征的扇出与扇入模式.
- 工厂与智能物流的 IoT 摄取.
- 电商与超级应用的面向消费者个性化.
- 案例讨论: 跨境支付的流式清算与风险监控.
Module 9: 云, Kubernetes 与混合部署
在公有云、私有云与本地环境部署与运营集群. 理解权衡与管控.
- 用于集群自动化与升级的 Kubernetes Operators.
- 存储选择, 网络与可用区.
- 弹性伸缩策略与工作负载分离.
- 通过镜像与多区域模式实现灾难恢复.
- 练习: 设计满足数据本地化要求的混合部署.
Module 10: 卓越交付与变更管理
在强治理与团队赋能下, 将试点扩展到规模化生产.
- 数据平台的需求池设计与产品化思维.
- 环境策略, 晋级与发布管理.
- 流式流水线测试, 包括契约测试与压力测试.
- 运行手册, 操作手册与技能传承, 支撑平台运营.
- 练习: 制定从传统批处理到流处理的迁移方案.
Methodology
Ultimahub 的培训风格生动, 亲和且专业. 我们将精炼的专家授课与引导式实验、基于案例的讨论及协作式设计工作坊相结合. 学员在贴近真实的数据集上以做促学. 每个模块均包含贴合生产挑战的练习, 随后进行复盘与代码评审. 讲师分享可立即使用的模板、检查清单与参考架构, 便于在岗落地. 我们结合来自中国内地、台湾与东南亚的银行、零售、电信与制造案例, 确保学习贴近场景且可操作. 支持英文或中文交付, 并可提供双语协作.
赋能延伸至课堂之外. 团队将获得实践场景、测评问卷与答疑时段以支持落地采用. 管理者可获得进度看板, 将成果对齐能力框架与岗位期望. 整体基调务实且支持性强, 有助于快速建立信心.
Who Should Attend
- 负责流式与批处理数据流水线的数据工程师与平台工程师.
- 设计数据平台与服务的解决方案架构师与企业架构师.
- 聚焦可靠性、性能与可观测性的站点可靠性工程师 SRE.
- 依赖高质量低时延数据的分析工程师与数据科学家.
- 推动数据项目的技术产品经理与交付负责人.
- 在受监管场景中寻求可操作控制的 IT 安全与合规相关方.
建议基础: 基本的 SQL 与 Python 或 Scala, 熟悉分布式系统概念, 并具备数据流水线的实操经验. 如能具备 Kafka 或 Spark 的相关经验更佳, 但非必需.
FAQs
How long is the program and what formats are available
标准课程为三至五天, 视所需深度与选修而定. 可提供驻场、线上或混合形式. 我们建议采用间隔式安排, 结合实验与后续门诊式辅导以强化采用.
Can the content be tailored to our tech stack and industry
可以. 我们会根据您的云服务商、数据湖格式、治理工具与行业领域定制示例、实验与模板. 可纳入组织特定用例, 如核心银行事件、工厂遥测或零售个性化.
What measurable outcomes should we expect after completion
团队通常能更快交付新的流式流水线, 降低由模式或兼容性问题引发的事故, 并通过更佳调优降低计算与存储消耗. 管理者可通过能力量表与交付度量跟踪进展, 例如流水线前置期、时延稳定性与恢复时间目标 RTO.
What tools and environment do participants need
我们提供预配置实验环境, 包含 Kafka、Spark 及配套服务. 如您更倾向使用自有环境, 可在您平台团队的指导下开展. 学员需准备可用的笔记本电脑与最新浏览器, 并具备企业开发工具的访问权限.
How do you support multiple languages and regional teams
我们提供中英文双语支持, 并可引入来自中国内地、台湾与东南亚的本地化案例研究. 课程时间安排与练习可针对分布式团队进行适配.
Do you provide certification or post training support
学员将获得结业证书与技能报告. 我们提供培训后门诊、代码评审与实施辅导, 加速在生产环境中的采用.
How many participants are recommended per cohort
每期 12 至 20 名学员能够在协作与个体支持之间取得平衡. 更大规模可拆分为平行班次, 保持一致的授课体验与统一的领导层报告.
Ultimahub 可帮助您打造可持续的数据平台能力, 在整个区域持续创造业务价值. 欢迎联系我们, 将课程与您的战略对齐, 并共同规划可量化的业务成果.