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Este curso aborda la arquitectura, ecosistema y componentes básicos de Spring Cloud Data Flow. Incluye bases de datos, seguridad, tipos de aplicaciones, Spring Cloud Stream, Task y Skipper. Explora procesos de streaming y batch, dashboard, gestión y monitorización de tareas, planificación interna y uso de API REST para integración con planificadores externos.

Duración:                     16 horas

Perfil:                            Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a Programadores programadores y Analistas Javaanalistas Java interesados en aprender a implementar y gestionar flujos de datos con Spring Cloud Data Flow.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos con el lenguaje de programación Java, así como uso de Bases de datos. Conocimientos de tecnologías REST.

Objetivos

El alumno aprenderá a desarrollar aplicaciones que usan servicios remotos y datos remotos independientemente de los detalles de las tecnologías subyacentes y creando aplicaciones que se adapten de forma versátil a los escenarios de negocios.

Contenido

• Comprender la arquitectura y los componentes clave de Spring Cloud Data Flow.
• Implementar aplicaciones de procesamiento de datos utilizando Spring Cloud Stream y Spring Cloud Task.
• Gestionar y monitorizar tasks y jobs en un entorno de producción.
• Configurar y usar el dashboard para administrar aplicaciones, tareas y trabajos.
• Integrar procesos de planificación externa a través de la API REST.
• Implementar seguridad y optimizar el rendimiento en plataformas de Spring Cloud.

Contenido

1. Arquitectura de Spring Cloud Data Flow

   1. Descripción y principios fundamentales de la arquitectura
   2. Relación entre los componentes principales: Stream, Task, Skipper

2. Base de Datos y Seguridad

   1. Configuración y gestión de bases de datos en Spring Cloud Data Flow
   2. Implementación de prácticas de seguridad en las aplicaciones

3. Tipos de Aplicaciones en Spring Cloud Data Flow

   1. Diferenciación y uso de aplicaciones de streaming y batch
   2. Revisión de flujos de datos y tareas programadas

4. Plataformas y Ecosistema Spring Cloud Data Flow

   1. Integración con plataformas de datos y otros servicios de Spring Cloud
   2. Componentes que conforman el ecosistema (Stream, Task, Skipper)

5. Spring Cloud Stream y Spring Cloud Task

   1. Introducción y uso de Spring Cloud Stream para el procesamiento de eventos
   2. Creación y gestión de tareas con Spring Cloud Task

6. Spring Cloud Skipper

   1. Descripción y uso de Spring Cloud Skipper para la gestión de despliegues y versiones

7. Componentes Básicos

   Proceso
   1. Configuración e implementación de los componentes clave de Spring Cloud Data Flow

8. Procesamiento de Streams

9. Proceso Batch
10. Dashboard (

    y Batch

    1. Implementación de flujos de datos (Stream) y tareas por lotes (Batch)
    2. Diferencias y uso en situaciones específicas

11. Dashboard: Gestión de Apps, Runtime, Tasks, Jobs

    , Scheduling, Auditing)Gestión

    y Auditing

    1. Uso del dashboard para gestionar aplicaciones, tiempo de ejecución, tareas, trabajos, planificación y auditoría

12. Gestión y Monitorización de Tasks y Jobs

    (Runtime)Monitorización

    en Runtime

    1. Administración y monitoreo en tiempo real de tareas y trabajos en ejecución

13. Planificación de Tasks y Jobs Internos

14. Planificador de Tasks y Jobs (Scheduling) interno
15. API Rest para el scheduling de procesos desde Planificadores externos

1. 1. Uso del planificador interno de Spring Cloud Data Flow para tareas y trabajos

2. API REST para Integración Externa de Scheduling

   1. Implementación de la API REST para integrar planificación de procesos desde planificadores externos

Documentación Recomendada

Spring Cloud Data Flow
Felipe Gutiérrez
Diciembre 2020 | 335 páginas
ISBN: 9781484212400

https://www.apress.com/gp/book/9781484212400