در دنیای امروز که سرعت تولید و پردازش داده اهمیت حیاتی دارد، «پردازش جریان» (Stream Processing) به یکی از مهارت‌های کلیدی تبدیل شده است. Apache Kafka با معماری توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر خود، بستری قدرتمند برای مدیریت جریان داده فراهم می‌کند. در این دوره، با ابزار KSQL و پایگاه داده زمان‌بندی‌شده ksqlDB آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه پردازش‌های بلادرنگ را با سادگی یک زبان شبیه SQL انجام دهید.

• مفاهیم پایه‌ای معماری Apache Kafka و کلاستر‌های آن
• نحوه نصب و راه‌اندازی ksqlDB Server و اتصال به Kafka
• تعریف Streams و Tables با دستورات SQL-like
• اجرای عملیات تبدیل، فیلتر، گروه‌بندی و پنجره‌بندی بلادرنگ
• پیاده‌سازی Joins بین جریان‌ها و جداول
• ساخت توابع UDF و UDAF سفارشی در KSQL
• نحوه ذخیره نتایج در topic های Kafka یا خروجی به پایگاه‌های داده دیگر
• بهینه‌سازی کارایی و رفع مشکلات رایج در پردازش جریان

با تکمیل این دوره، علاوه بر توانایی پیاده‌سازی پروژه‌های بلادرنگ، مزایای زیر را تجربه خواهید کرد:

• افزایش شانس استخدام به‌عنوان مهندس داده یا مهندس پردازش بلادرنگ
• درک عمیق از مقیاس‌پذیری و تحمل خطای سیستم‌های توزیع‌شده
• توانایی طراحی معماری میکروسرویس‌های مبتنی بر Event Streaming
• افزایش کارایی تیم‌های داده در تحلیل‌های بلادرنگ و BI
• فرصت‌های همکاری در پروژه‌های بزرگ بانکی، مالی، IoT و شبکه‌های اجتماعی

برای شرکت در این دوره به دانش اولیه زیر نیاز دارید:

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پایگاه داده و SQL
• درک مقدماتی از معماری Apache Kafka و کار با producer و consumer
• مبانی لینوکس و اجرای دستورات ترمینال
• آشنایی اولیه با زبان جاوا یا پایتون (برای توسعه UDF و اتصال به Kafka Connect)

اگر در هر یک از موارد فوق تسلط ندارید، توصیه می‌کنیم پیش از آغاز این دوره، مباحث مقدماتی Kafka را مرور کنید.

• معماری ksqlDB و تفاوت آن با KSQL سنتی
• راه‌اندازی و کانفیگ ksqlDB Server
• ایجاد و مدیریت Streams/JOIN/TABLE
• عملیات Windowed Aggregations و Tumbling/Sliding Windows
• ارتباط ksqlDB با Kafka Connect برای ETL بلادرنگ
• بهبود کارایی با استفاده از Persistent Queries و Interactive Queries
• نظارت و مانیتورینگ کلاستر ksqlDB
• رفع اشکال و مدیریت خطاها در پردازش جریان

یکی از جذاب‌ترین بخش‌های این دوره، پیاده‌سازی مثال‌های دنیای واقعی است. به عنوان نمونه:

• محاسبه نرخ تراکنش‌های بانکی در هر دقیقه با استفاده از CREATE TABLE و پنجره‌های زمانی.
• تشخیص الگوهای تقلب (Fraud Detection) در داده‌های ورودی کارت‌های اعتباری با ترکیب JOIN و FILTER.
• محاسبه تعداد کاربران آنلاین در یک اپلیکیشن وب با انتشار رویدادهای page_view در یک Stream و Aggregation بلادرنگ.
• خروجی نتایج تجمیع به دیتابیس PostgreSQL به کمک Kafka Connect و Sink Connector.

در هر مثال، ابتدا دستورات SQL مورد نیاز و سپس شیوه بررسی لاگ‌ها و رفع خطای احتمالی ارائه می‌شود تا شما به صورت کامل با فرآیند توسعه و اجرا آشنا شوید.

• قبل از اجرای کوئری‌ها، از وجود topic ها و صحت کانفیگ سرور اطمینان حاصل کنید.
• برای تست UDF های خود، با حجم داده کم شروع کرده و به تدریج مقیاس را افزایش دهید.
• از ksqlDB UI برای مشاهده گراف پردازش و مانیتورینگ کوئری‌ها بهره ببرید.
• با مطالعه مستندات رسمی و شرکت در انجمن‌های Kafka، همواره در جریان به‌روزرسانی‌ها قرار بگیرید.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود معماری‌های بلادرنگ مقیاس‌پذیر بر پایه Apache Kafka و ksqlDB را طراحی و پیاده‌سازی کنید. با یادگیری ابزارهای قدرتمند KSQL و ksqlDB، پردازش جریان را از سطح نمونه‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده بین سازمانی تجربه خواهید کرد. این مهارت نه‌تنها در بازار کار امروز بسیار ارزشمند است، بلکه شما را برای چالش‌های داده محور آینده آماده می‌کند.

همین امروز به جمع مهندسین جریان داده بپیوندید و گام بعدی را در مسیر حرفه‌ای خود بردارید!