Xử lý Dữ liệu Thời gian thực với Kafka

Trong thế giới kinh doanh hiện đại, khả năng phản ứng tức thì với dữ liệu không còn là lợi thế, mà là một yêu cầu bắt buộc. Các hệ thống không thể chỉ phân tích dữ liệu của ngày hôm qua; chúng phải xử lý và hành động dựa trên các sự kiện đang diễn ra trong từng mili giây. Apache Kafka chính là công nghệ nền tảng, là “hệ thần kinh trung ương” cho phép xây dựng các kiến trúc dữ liệu thời gian thực và hướng sự kiện (event-driven) này. Khóa học này được thiết kế để đưa bạn vào trung tâm của cuộc cách mạng dữ liệu streaming.

Chương trình sẽ cung cấp cho bạn một lộ trình toàn diện để làm chủ Apache Kafka, từ các khái niệm kiến trúc cốt lõi như broker, topic, partition cho đến việc xây dựng các pipeline streaming hoàn chỉnh. Bạn sẽ học cách viết các Producers và Consumers hiệu suất cao bằng Python, sau đó tiến đến các kỹ thuật xử lý luồng (stream processing) nâng cao để biến đổi và làm giàu dữ liệu ngay khi nó đang chảy. Đặc biệt, bạn sẽ học cách tích hợp Kafka với hệ sinh thái Big Data rộng lớn, kết nối nó với Spark Streaming, Data Lake và các hệ thống khác để tạo nên một dòng chảy dữ liệu liền mạch.

Thời lượng: 36h

Hình thức đào tạo:

- Đào tạo trực tiếp tại lớp học
- Đào tạo trực tuyến
- Đào tạo hybrid (trực tuyến kết hợp trực tiếp)
- Đào tạo tại văn phòng khách hàng

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC:

HIỂU VỮNG KIẾN TRÚC, CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG CỦA APACHE KAFKA
Nắm rõ concept broker, topic, partition, replication, consumer group, offset…
THỰC HÀNH XÂY DỰNG PIPELINE DỮ LIỆU STREAMING THỰC TẾ
Thiết kế – triển khai – test pipeline thu thập & xử lý dữ liệu realtime (log, sensor, event) với Kafka, Python/Java/Node.js.
KẾT NỐI VÀ TÍCH HỢP KAFKA VỚI CÁC HỆ THỐNG DỮ LIỆU LỚN
Biết tích hợp Kafka với Spark Streaming, Flink, ElasticSearch, Hadoop, Data Lake, BI tool.
QUẢN TRỊ, BẢO MẬT VÀ GIÁM SÁT HỆ THỐNG KAFKA TRÊN CLOUD
Làm chủ các thao tác vận hành, tối ưu, scaling, bảo mật (authentication, authorization, encryption), giám sát với Prometheus/Grafana.
TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP DỮ LIỆU STREAMING Ở DOANH NGHIỆP
Tự tin tham gia các dự án IoT, monitoring, phân tích hành vi khách hàng, fraud detection, recommendation online.

Đối tượng tham gia

Sinh viên ngành CNTT

Cần bổ sung kỹ năng thực tế về Kafka để chuẩn bị cho các vị trí DE, Cloud, IoT.

Lập trình viên

Cần vận hành, tích hợp và giám sát các hệ thống Kafka trong môi trường doanh nghiệp.

Nhân sự Công nghệ Doanh nghiệp

Có nhu cầu xây dựng và triển khai các hệ thống dữ liệu thời gian thực cho nghiệp vụ.

Kỹ sư & Chuyên viên Dữ liệu

Muốn nâng cấp kỹ năng xử lý dữ liệu thời gian thực và các kiến trúc event-driven hiện đại.

Nội dung khóa học

1. Tổng quan về Xử lý Dữ liệu Thời gian thực và Apache Kafka

- Giới thiệu tổng quan về dữ liệu thời gian thực và Kafka
  - Khái niệm dữ liệu thời gian thực, ứng dụng thực tiễn (IoT, user tracking, fraud detection…).
  - So sánh batch processing và stream processing.
  - Vị trí của Apache Kafka trong kiến trúc dữ liệu hiện đại.
- Làm quen kiến trúc Kafka
  - Thành phần cơ bản: Broker, Topic, Partition, Producer, Consumer, Zookeeper.
  - Khái niệm offset, consumer group, replication, phân vùng dữ liệu.
  - Ưu điểm, điểm mạnh của Kafka so với các nền tảng khác (RabbitMQ, Kinesis, Pub/Sub).
- Ứng dụng thực tế của Kafka
  - Streaming analytics, log ingestion, real-time ETL.
  - Kết nối với hệ sinh thái Big Data và cloud.

2. Cài đặt, cấu hình và làm quen với Kafka

- Cài đặt môi trường Kafka
  - Hướng dẫn cài đặt Kafka trên local, Docker, hoặc cloud service (Confluent Cloud, AWS MSK).
  - Cài đặt Zookeeper và quản lý cluster cơ bản.
- Làm quen giao diện, thao tác cơ bản
  - Tạo và quản lý topic, cấu hình partition, replication.
  - Sử dụng Kafka CLI để gửi/nhận message thử nghiệm.
- Quản lý project, tổ chức file/thư mục
  - Khởi tạo workspace cho pipeline dữ liệu thực tế.
  - Định nghĩa cấu trúc project, lưu trữ log và config.

3. Xây dựng pipeline streaming với Producer/Consumer

- Thực hành xây dựng Producer
  - Viết producer bằng Python/Java/Node.js gửi message vào Kafka.
  - Thiết lập batch, async gửi dữ liệu lớn (log, sensor, clickstream…).
- Thực hành xây dựng Consumer
  - Viết consumer đọc dữ liệu từ Kafka, xử lý và lưu vào DB/file.
  - Quản lý offset, consumer group cho high availability và scalability.
- Các thao tác nâng cao với message
  - Xử lý dữ liệu theo partition, đảm bảo thứ tự, cân bằng tải.
  - Ghi log và giám sát quá trình gửi/nhận message.

4. Xử lý dữ liệu stream nâng cao và tích hợp hệ sinh thái Big Data

- Stream processing với Kafka Streams, ksqlDB
  - Thực hành tạo các pipeline xử lý trực tiếp trên stream: filtering, joining, aggregation theo cửa sổ thời gian (window).
  - Phân biệt stateless và stateful processing.
- Kết nối Kafka với Spark Streaming/Flink
  - Thiết lập pipeline real-time analytics, enrichment, ETL với Spark hoặc Flink.
  - Demo phân tích realtime user activity hoặc dữ liệu IoT.
- Tích hợp với Data Lake, Elasticsearch, Database
  - Sử dụng Kafka Connect để ingest/export dữ liệu vào các hệ thống lớn.
  - Best practices cho tích hợp streaming và batch.

5. Quản trị, giám sát và bảo mật hệ thống Kafka

Quản trị và vận hành Kafka
- Quản lý scaling, partitioning, replication để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất.
- Theo dõi hoạt động của broker, quản lý lỗi và tự động recovery.
Giám sát và cảnh báo hệ thống
- Thiết lập monitoring bằng Prometheus/Grafana.
- Theo dõi hiệu suất pipeline, phát hiện bottleneck, cảnh báo bất thường.
Bảo mật và tối ưu hóa
- Quản lý user, phân quyền truy cập (ACLs), thiết lập authentication, encryption.
- Các tip tối ưu chi phí vận hành trên cloud, audit trail.

6. BÀI THỰC HÀNH CUỐI KHÓA: Xây dựng hệ thống dữ liệu thời gian thực với Kafka

- Lựa chọn và phân tích bài toán doanh nghiệp
  - Chọn case study: thu thập log, IoT, user activity, fraud detection…
  - Xây dựng toàn bộ pipeline từ producer – Kafka – stream processing – lưu trữ – trực quan hóa.
- Triển khai, demo, trình bày kết quả
  - Thực hành setup, tích hợp hệ sinh thái, giám sát hiệu quả hệ thống.
  - Báo cáo insight và giải pháp tối ưu pipeline realtime cho doanh nghiệp.