Intermediate2 dagen
Azure Event Hubs
Event-streaming op cloudschaal en data-ingestie voor big data-pipelines
Overview
Azure Event Hubs is een volledig beheerde, real-time data-ingestieservice die miljoenen events per seconde kan ontvangen en verwerken vanuit elke bron. Als "voordeur" van big data-pipelines ontkoppelt Event Hubs event-producers van consumers en integreert het native met Azure Stream Analytics, Azure Databricks en Azure Functions. Deze training behandelt het volledige Event Hubs-ecosysteem — namespacestructuur, Apache Kafka-protocolondersteuning, Schema Registry, Capture naar Data Lake en enterprise-beveiliging — zodat u veerkrachtige, hoogdoorvoer event-streamingarchitecturen kunt ontwerpen.
What you'll learn
- De Event Hubs-architectuur begrijpen: namespaces, event hubs, partities en consumergroepen
- Events produceren en consumeren met Python en .NET via de Azure SDK
- Event Hubs gebruiken als drop-in Apache Kafka-vervanger zonder codewijzigingen
- Event Hubs Capture configureren om events automatisch in Azure Data Lake Storage te landen
- Schema Registry gebruiken om Avro- en JSON-schemacontracten tussen teams af te dwingen
- Event Hubs integreren met Stream Analytics, Databricks en Azure Functions
Programme
Dag 1 — Architectuur, producers & consumers
- Event Hubs-architectuur: namespaces, partities, consumergroepen en offsets uitgelegd
- Standard-, Premium- en Dedicated-tiers: de juiste tier kiezen voor uw workload
- Events produceren met de Azure SDK in Python en .NET
- Events consumeren: EventProcessorClient, checkpointing en load-balanced consumers
- Apache Kafka op Event Hubs: Kafka-applicaties migreren zonder applicatiecode te wijzigen
- Practicum: een producer-consumer-pipeline bouwen met partitieniveau-consumergroepen
Dag 2 — Capture, integraties & productiegereedheid
- Event Hubs Capture: eventstromen automatisch opslaan in ADLS Gen2 in Avro- of Parquet-formaat
- Schema Registry: Avro- en JSON-schema's definiëren en afdwingen over producerteams heen
- Event Hubs integreren met Azure Stream Analytics, Azure Databricks en Azure Functions
- Beveiliging: managed identities, privé-endpoints, IP-filtering en RBAC
- Monitoring: Azure Monitor-metrieken, diagnostische logs en doorvoereenheidsmeldingen
- Practicum: een complete streaming-pipeline bouwen — inladen, capture, verwerken met Stream Analytics en visualiseren in Power BI
Who is this for?
- Data engineers die real-time ingestielagen ontwerpen voor analyseplatforms
- Backend-ontwikkelaars die event-driven, gedistribueerde applicaties bouwen
- Teams die Apache Kafka-workloads naar Azure migreren
- Architecten die IoT- en telemetriedataplatforms op schaal ontwerpen
Prerequisites
- Basis programmeervaardigheid (Python of .NET)
- Bekendheid met cloudconcepten en messaging- of wachtrijsystemen
- Enige Azure-ervaring aanbevolen
Tools & technologies covered
Azure Event HubsApache KafkaAzure SDK for PythonAzure SDK for .NETEvent Hubs CaptureSchema RegistryAzure Stream AnalyticsAzure Monitor
Not sure which course fits your team?
Talk to us — we'll match you to the right training path.