class DataStream(Pipeline):
    def __init__(self, source, sink):
        self.source = KafkaSource(source)
        self.sink = IcebergSink(sink)
        
    def process(self, event):
        # Real-time transformation
        enriched = self.enrich(event)
        if self.detect_anomaly(enriched):
            self.alert_ops(enriched)
        return enriched

Laboratórios Práticos

Intelium Labs

Laboratórios hands-on para dominar as tecnologias de Data Streaming e Real-Time Intelligence. Arquiteturas de referência, configurações práticas e casos de uso reais.

6 Laboratórios DisponíveisDo Iniciante ao AvançadoAmbientes Docker Prontos

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Kafka Fundamentals

Laboratório completo de fundamentos do Apache Kafka, cobrindo arquitetura de brokers, producers, consumers, particionamento, replicação e garantias de entrega.

KafkaFundamentosDockerJava

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Governança com Lenses.io

Implementação de políticas de governança de dados em streaming usando Lenses.io. Aprenda a configurar Schema Registry e validação de schemas.

Lenses.ioGovernançaSchema RegistryCompliance

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Query Federation Trino + Kafka

Arquitetura de federação de queries combinando Trino e Kafka para consultas SQL em tempo real sobre múltiplas fontes de dados.

TrinoKafkaSQLFederation

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Stream Processing Flink SQL

Processamento de streams em tempo real usando Apache Flink SQL. Domine operações de windowing, joins temporais e agregações contínuas.

FlinkSQLStream ProcessingCEP

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Detecção de Fraude Real-Time

Arquitetura de referência para detecção de fraudes em pagamentos instantâneos usando ksqlDB e modelos de ML.

ksqlDBKafkaPythonML

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Streaming-First Lakehouse

Construa uma arquitetura Lakehouse moderna com ingestão streaming-first usando Kafka, Apache Iceberg e Trino.

LakehouseIcebergCDCTrino

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