DP-420 Designing and Implementing Cloud Native Applications Using MS Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB ist Microsofts vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL-Datenbankdienst und bildet das Rückgrat zahlreicher moderner Cloud-Anwendungen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, die cloud-native Lösungen auf Basis der Cosmos DB SQL-API entwerfen und umsetzen sollen. Im Mittelpunkt stehen das Verständnis der zugrunde liegenden Datenmodelle, das effiziente Arbeiten mit dem SDK, der Aufbau skalierbarer Partitionsstrategien sowie die Feinabstimmung von Indizierung und Durchsatzkonfiguration. Die Teilnehmer verlassen den Kurs mit dem Rüstzeug, reale Produktionssysteme auf Azure Cosmos DB aufzubauen und für den Betrieb im globalen Maßstab zu optimieren. Die erworbenen Kenntnisse decken außerdem den Prüfungsstoff der Microsoft-Zertifizierung DP-420 ab.

Modul 1 — Cosmos DB Grundlagen und Datenmodellierung Azure Cosmos DB unterscheidet sich grundlegend von klassischen relationalen Datenbanken: Es gibt keine festen Schemata, Daten werden als JSON-Dokumente in Containern gespeichert, und die Latenz ist global auf niedrige einstellige Millisekunden ausgelegt. Dieses Modul legt das konzeptionelle Fundament, ohne das spätere Optimierungsthemen nicht verständlich sind.

• Unterschied zwischen relationalem Modell und dokumentenorientiertem Modell in Cosmos DB
• Ressourcenhierarchie: Konto, Datenbank, Container, Item
• Partitionsschlüssel-Konzept und seine Bedeutung für Datenlayout und Kosten
• Request Units (RU/s) als Maßeinheit für Durchsatz und Kosten
• Wahl der richtigen Konsistenzebene (Stark, Begrenzte Veraltung, Sitzung, Konsistentes Präfix, Letztendlich)

Modul 2 — SQL-API, Abfragen und Indizierung Die SQL-API ist die meistgenutzte Schnittstelle für Cosmos DB und erlaubt vertraute SQL-ähnliche Syntax auf JSON-Dokumenten. Dieses Modul vermittelt das vollständige Abfrage-Know-how und zeigt, wie Indizierungsrichtlinien die Abfrageperformance und die anfallenden RU-Kosten direkt beeinflussen.

• SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY auf Dokument-Arrays und verschachtelte Felder
• Joins innerhalb eines Dokuments und zwischen Arrays (Intra-Dokument-Join)
• Aggregatfunktionen, Skalierungsfunktionen und systemdefinierte Funktionen
• Standardindizierungsrichtlinie vs. benutzerdefinierte Richtlinien (inklusiv/exklusiv, zusammengesetzt)
• Analyseplan lesen und Abfragen auf minimale RU-Nutzung trimmen

Modul 3 — SDK-Entwicklung und Ressourcenverwaltung In der Praxis sprechen Anwendungen Cosmos DB nicht über die Web-Oberfläche an, sondern über die offiziellen SDKs. Dieser Abschnitt behandelt die vollständige Entwicklungsschleife vom Setup bis hin zu fortgeschrittenen Mustern wie Bulk-Operationen und Retry-Logik.

• SDK-Installation und Konfiguration (C#/.NET, Python, Java, JavaScript/Node.js)
• CRUD-Operationen: Dokumente anlegen, lesen, ersetzen, löschen, upserten
• Batch-Transaktionen und Bulk-Import für hohe Schreiblast
• Optimistische Nebenläufigkeit mit ETags und bedingten Anfragen
• Fehlerbehandlung, Retry-Strategien und Verbindungsresilienz

Modul 4 — Skalierung, Replikation und globale Verteilung Cosmos DB ist darauf ausgelegt, Daten nahtlos über mehrere Azure-Regionen zu replizieren. Dieses Modul zeigt, wie globale Verteilung, automatischer Failover und der Change Feed in realen Systemarchitekturen eingesetzt werden.

• Hinzufügen und Entfernen von Schreibregionen, Multi-Region-Writes
• Automatischer und manueller Failover — Konfiguration und Auswirkungen
• Change Feed als Grundlage für Event-Sourcing und Echtzeit-Verarbeitungspipelines
• Cosmos DB mit Azure Functions und Azure Event Hubs verbinden
• Kostenplanung: Throughput-Modus (provisioniert vs. serverlos vs. autoscale) im Vergleich

Neben den theoretischen Modulen absolvieren die Teilnehmer praxisorientierte Übungseinheiten, in denen sie eine funktionierende Beispielanwendung Schritt für Schritt aufbauen und erweitern.

• Cosmos DB-Konto in Azure anlegen und mit dem Azure Portal erkunden
• Container mit geeignetem Partitionsschlüssel anlegen und erste Dokumente einfügen
• Komplexe Abfragen mit verschachtelten Arrays und Aggregatfunktionen formulieren
• Indizierungsrichtlinie für ein konkretes Abfragemuster optimieren und RU-Ersparnis messen
• SDK-Client in der eigenen Lieblingssprache (C#, Python, Java oder JavaScript) konfigurieren
• CRUD-Anwendungslogik implementieren, Fehlerbehandlung und Retry integrieren
• Bulk-Import-Skript für 10.000 Testdatensätze schreiben und Durchsatz beobachten
• Change-Feed-Consumer mit Azure Functions implementieren
• Zweite Azure-Region hinzufügen, Konsistenzebene wechseln und Latenz messen
• Abfrageplan analysieren und eine langsame Abfrage durch Indexanpassung beschleunigen
• Kostenanalyse für ein fiktives Produktionssystem erstellen (autoscale vs. provisioniert)

Nach den Workshops sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig eine cloud-native Anwendung mit Cosmos DB als Datenschicht zu entwerfen, zu implementieren und für den Produktivbetrieb zu konfigurieren. Dieses praktische Fundament bildet auch die Voraussetzung, die offizielle Microsoft-Prüfung DP-420 sicher abzulegen — der Kursinhalt deckt alle examensrelevanten Themenbereiche vollständig ab.

Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler und Cloud-Engineers, die bereits Erfahrung mit mindestens einer der Sprachen C#, Python, Java oder JavaScript mitbringen und konkrete Projekte auf Azure realisieren möchten oder müssen.

• Backend-Entwickler, die von relationalen Datenbanken auf NoSQL-Architekturen wechseln
• Cloud-Architekten, die cloud-native Applikationen auf Azure entwerfen
• Fullstack-Entwickler, die den Datenbankanteil ihrer Azure-Anwendungen selbst verantworten
• IT-Professionals, die die Zertifizierung DP-420 anstreben
• Software Engineers in Teams, die Azure Cosmos DB bereits einsetzen und ihre Kenntnisse systematisch vertiefen möchten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das angeleitete Online-Live-Sessions mit tutoriell betreuten Selbstlernphasen verbindet. Präsenzzeiten nutzen Entwickler typischerweise für interaktive Demonstrationen und Code-Reviews, während die eigenständigen Übungsphasen der Vertiefung praktischer SDK-Aufgaben dienen. Die Lernumgebung stellt Zugang zu einer Azure-Sandboxumgebung bereit, in der alle Aufgaben direkt umgesetzt werden. Die Kursform wechselt zwischen Voll- und Teilzeit — genaue Termine und Taktung werden individuell mit dem Anbieter vereinbart.

Die Gesamtdauer liegt im Bereich von mehr als einer Woche bis zu einem Monat. Das genaue Zeitbudget hängt von der gewählten Intensität (Vollzeit oder Teilzeit) ab. In der Vollzeitvariante vermittelt der Kurs die wesentlichen Themen in einer konzentrierten Trainingsphase; in der Teilzeitvariante verteilt sich der Stoff auf mehrere Wochen, sodass er parallel zur beruflichen Tätigkeit absolviert werden kann.

Nach Abschluss erhalten die Teilnehmer ein trägerinternes Lehrgangszertifikat, das die Teilnahme und den Kompetenzerwerb dokumentiert. Wer zusätzlich das offizielle Microsoft-Zertifikat anstrebt, legt die Prüfung DP-420 „Designing and Implementing Cloud-Native Applications Using Microsoft Azure Cosmos DB" separat bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter ab. Der Kursinhalt ist vollständig auf die Anforderungen dieser Prüfung abgestimmt.

Azure Cosmos DB hat sich in den letzten Jahren als Standarddatenbank für skalierbare, global verfügbare Cloud-Anwendungen auf Azure etabliert. Unternehmen, die IoT-Plattformen, Echtzeit-Personalisierungssysteme, mobile Backends oder e-Commerce-Kataloge auf Azure betreiben, greifen regelmäßig auf Cosmos DB zurück — entsprechend hoch ist die Nachfrage nach Entwicklern, die diese Technologie beherrschen. Wer nach diesem Kurs die Prüfung DP-420 ablegt, signalisiert Arbeitgebern eine verlässlich überprüfte Kompetenz. Darüber hinaus schärft das Kurskonzept das Verständnis für ein Thema, das vielen Entwicklern Schwierigkeiten bereitet: die konsequente Datenmodellierung für NoSQL. Der Wechsel vom Denken in normalisierten Tabellen hin zu dokumentenzentrierten, partitionsgerechten Modellen ist keine triviale Umstellung — dieser Kurs macht diesen Paradigmenwechsel explizit und vermittelt konkrete Entscheidungsregeln. Schließlich profitieren Teilnehmer von einem handfesten Skill-Set für die Praxis: Wer nach dem Kurs eigenständig SDK-Clients implementiert, Change-Feed-Pipelines einrichtet und Abfragen kostenbewusst optimiert, ist sofort produktiv einsetzbar — ohne lange Einarbeitungszeit im Projektalltag.