در دنیای امروز، پردازش جریان داده به‌صورت بلادرنگ یکی از مهم‌ترین نیازهای سازمان‌ها و کسب‌وکارهاست. دوره «Apache Kafka: جریان‌های Kafka برای پردازش داده‌ها» به‌صورت قدم‌به‌قدم شما را با مفاهیم پیشرفته در کتابخانه Kafka Streams آشنا می‌کند تا بتوانید برنامه‌های توزیع‌شده، مقاوم و کم‌تاخیر برای تحلیل، فیلتر و تبدیل داده‌ها بنویسید.

• مقدمه‌ای بر معماری Kafka Streams API و تفاوت آن با پردازش دسته‌ای.
• تعاریف کلیدی: KStream، KTable و پردازش جدول‌های وضعیت‌دار.
• پیاده‌سازی عملیات پایه‌ای: map، filter و flatMap.
• انواع Joinها در جریان‌ها: stream-stream، stream-table و جدول‌های توزیع‌شده.
• کار با پنجره‌های زمانی (Windowing) و محاسبه آمارهایی نظیر میانگین و تجمع روی داده‌های بلادرنگ.
• مدیریت state store و ذخیره‌سازی محلی برای حفظ دوام برنامه.
• پیاده‌سازی حالت «دقیقا یک بار» (Exactly-Once Processing).
• بهینه‌سازی تولید و مصرف پردازش‌ها با تنظیمات Throughput و Latencies.
• الگوها و بهترین شیوه‌ها (Design Patterns) در معماری جریان داده.
• استقرار (Deployment) و مانیتورینگ برنامه‌های Kafka Streams در محیط‌های ابری و کلاستر.

با گذراندن این دوره، توانایی شما در ساخت سیستم‌های مبتنی بر رویداد و جریان داده به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد. برخی از مزایا عبارت‌اند از:

• افزایش سرعت تحلیل داده و پاسخگویی بلادرنگ به رویدادها.
• طراحی مقیاس‌پذیر و مقاوم در برابر شکست با استفاده از توزیع‌پذیری Kafka.
• کاهش پیچیدگی نگهداری کد و افزایش خوانایی با بهره‌گیری از API بومی Kafka Streams.
• کاهش هزینه‌های زیرساختی نسبت به راهکارهای پیچیده تر ETL.
• دریافت گواهی پایان دوره معتبر برای بهبود رزومه و فرصت‌های شغلی.

برای بهره‌برداری کامل از مفاهیم این دوره، لازم است شرکت‌کنندگان با موارد زیر آشنایی اولیه داشته باشند:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Java یا Scala.
• مفاهیم پایه‌ای Apache Kafka شامل تولید (Producer)، مصرف (Consumer) و تنظیمات کلاستر.
• آشنایی مقدماتی با سیستم‌های توزیع‌شده و مفاهیم Messaging Queue.
• توانایی کار با ابزارهای خط فرمان و Docker برای اجرای نمونه‌ها.

• هفته اول: معماری کلی Kafka Streams و راه‌اندازی پروژه اولیه.
• هفته دوم: کار با Topology و تعریف گراف جریان داده.
• هفته سوم: پیاده‌سازی عملیات تبدیلی پایه و ترکیب چند منبع ورودی.
• هفته چهارم: Windowing، Session Window و محاسبات تجمعی.
• هفته پنجم: مدیریت State Store و بازیابی بعد از کرش.
• هفته ششم: Exactly-Once Semantics و مدیریت تراکنش‌ها.
• هفته هفتم: استقرار بهینه در Kubernetes و گردش کار CI/CD.
• هفته هشتم: مانیتورینگ با Prometheus و Grafana و جمع‌بندی پروژه نهایی.

مثال زیر نحوه تعریف یک KStream برای فیلتر کردن رویدادهای پرداخت بیش از ۱۰۰ دلار را نشان می‌دهد:

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream transactions = builder.stream("payments");
KStream largePayments = transactions
    .filter((key, tx) -> tx.getAmount() > 100);
largePayments.to("large-payments");

در این مثال، ابتدا جریان «payments» خوانده می‌شود و سپس با شرط ساده، پیام‌های با مبلغ بالا جدا و در تاپیک دیگری قرار می‌گیرند. این الگو در پردازش تراکنش بانکی و تشخیص تقلب کاربرد دارد.

دوره «Apache Kafka: جریان‌های Kafka برای پردازش داده‌ها» مناسب توسعه‌دهندگان و مهندسانی است که می‌خواهند راهکارهای بلادرنگ، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد برای تحلیل جریان داده پیاده‌سازی کنند. با پیش‌روی در این مسیر، از مباحث پایه تا مفاهیم پیشرفته Kafka Streams را پوشش داده و در پایان توانایی طراحی و استقرار اپلیکیشن‌های توزیع‌شده واقعی را خواهید داشت. به همراه تمرین‌های عملی و پروژه نهایی، این دوره شما را برای ورود به دنیای مهندسی داده و DevOps داده محور آماده می‌کند.