Apache Kafka: Mi ez, hogyan működik, és miért kulcsfontosságú a big data számára

Informatec Digital » alkalmazások » Apache Kafka: Mi ez, hogyan működik, és miért kulcsfontosságú a big data számára

A nagy mennyiségű adat valós idejű kezelése és feldolgozása olyan kihívás, amellyel sok vállalat szembesül napjainkban. Percről percre, olyan változatos ágazatokban, mint az e-kereskedelem, a telekommunikáció és a banki szolgáltatások, több millió esemény és információ keletkezik, amelyeket hatékonyan, rugalmasan és gyorsan kell feldolgozni. Ebben a forgatókönyvben forradalmi technológiák jelentek meg, amelyek lehetővé teszik, hogy ezeket az adatfolyamokat a folyamatok optimalizálásának, az ügyfélélmény javításának és a megalapozott döntések menet közbeni meghozatalának lehetőségévé alakítsák. Az egyik legkiemelkedőbb és legelterjedtebb megoldás ezen a területen az Apache Kafka.

Az Apache Kafka egy egyszerű üzenetküldő eszközből a streamelt adatok feldolgozásának elsődleges platformjává fejlődött, mind vállalati környezetekben, mind bármilyen méretű big data projektekben. Ebben a cikkben részletesen megismerheted, mi az Apache Kafka, hogyan működik, mire használják, milyen előnyöket kínál, és miért vált a valós idejű adatátvitel és -kezelés tényleges szabványává.

Mi az Apache Kafka?

Az Apache Kafka egy nyílt forráskódú, elosztott platform, amelyet nagy mennyiségű adat feldolgozására, tárolására és továbbítására terveztek események vagy üzenetek formájában. különböző rendszerek, alkalmazások vagy szolgáltatások között. Az eredetileg a LinkedIn hatalmas adatfolyamainak kezelésére létrehozott Kafkát az Apache Software Foundationnak adományozták, és azóta a fejlesztése gyorsan fejlődött, és a használatát messze túlmutatva az eredeti célján.

Az Apache Kafkát egy közzététel-feliratkozás mintán alapuló üzenetküldő rendszerként definiálhatnánk, amely másodpercenként több millió eseményt képes kezelni Alacsony késleltetés, magas hibatűrés és horizontális skálázhatóságA Kafkát az különbözteti meg más megoldásoktól, hogy képes „végtelen” adatfolyamokkal – olyan adatokkal, amelyeknek nincs konkrét kezdetük vagy végük – dolgozni, és valós idejű feldolgozást biztosítani.

Ma, olyan vezető cégek, mint a Netflix, az Uber, a LinkedIn, a Spotify, a PayPal, a Cisco, az Oracle, a Twitter és az Adidas Az Apache Kafkára támaszkodnak kritikus műveleteik és hatalmas mennyiségű adat kezelésének támogatására.

Mire használják az Apache Kafkát?

Az Apache Kafka elsődleges funkciója, hogy adatútvonalként működjön, amelyen keresztül az információk gyorsan áramlanak a szervezeten belüli különböző pontok vagy rendszerek között. Lehetővé teszi az adatok gyűjtését, feldolgozását és tárolását több forrásból, és elérhetővé teszi azokat a szükséges alkalmazások számára, legyen szó elemzésről, monitorozásról, integrációról vagy folyamatautomatizálásról.

Az Apache Kafka leggyakoribb felhasználási módjai és alkalmazási esetei a következők:

• Valós idejű eseményfeldolgozás: a weboldalkattintás-elemzéstől az IoT-eszközök monitorozásáig.
• Adatátvitel mikroszolgáltatások vagy rendszerek között: Könnyű és robusztus kapcsolatként működik az elosztott architektúra különböző moduljainak kommunikációjához.
• Adatfolyam-kezelés: megkönnyíti nagyméretű adatok bevitelét, átalakítását és tárolását, például big data vagy mesterséges intelligencia projektekben.
• Üzleti folyamatok automatizálása: lehetővé teszi automatikus műveletek indítását, amikor egy releváns esemény történik.
• Régi rendszerek integrációja új felhőalkalmazásokkal: A Kafka áthidalhatja a szakadékot a heterogén technológiák és környezetek között.

Rugalmas architektúrájának köszönhetően a Kafkát olyan változatos szektorokban használják, mint az e-kereskedelem, a pénzügy, a logisztika, az egészségügy, a telekommunikáció és a gyártás., amely kulcsfontosságú elemmé válik a digitális átalakulásban és a big data világában.

Hogyan működik az Apache Kafka?

Az Apache Kafka elosztott és moduláris architektúrán alapul., amelyet nagy mennyiségű adat megbízható, skálázható és hibatűrő módon történő támogatására terveztek. A Kafka egy vagy több szerveren van telepítve és futtatva, amelyek egy fürtA klaszteren belüli minden szervert „közvetítőnek” nevezünk.

Az üzenetek vagy események Kafkában témák és partíciók szerint rendezve terjednek. Képzeljen el egy „témakört” egy olyan csatornaként, ahol az azonos kategóriába tartozó üzenetek kerülnek közzétételre (pl. banki tranzakciók, érzékelő események, hozzáférési naplók stb.). Minden „témakör” „partíciókra” van osztva, amelyek lehetővé teszik a terheléselosztást és a párhuzamos működést. Ez a struktúra lehetővé teszi több termelő és fogyasztó egyidejű munkáját, ami egy… gyakorlatilag korlátlan skálázhatóság.

Kafka minden egyes partíción belül garantálja a üzenetek sorrendje; azaz az üzenetek tárolása és lekérése ugyanabban a sorrendben történik, ahogyan létrejöttek. Minden üzenethez egy kulcs tartozik, és konfigurálható ideig tárolható, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy valós időben vagy a korábbi adatok egy adott pontjától kezdve olvassák el az eseményeket.

Kafka architektúrája számos alapvető komponensből áll:

• Producerek: Ezek olyan alkalmazások vagy rendszerek, amelyek üzeneteket küldenek a Kafkának, információkat közzétéve egy vagy több témában.
• Fogyasztók: Ezek olyan alkalmazások, amelyek témákból származó üzeneteket olvasnak, és az igényeiknek megfelelően feldolgozzák azokat.
• Brókerek: A Kafka-klasztert alkotó, és az üzenetek partíciók közötti tárolását és elosztását kezelő kiszolgálók.
• Partíciók és replikák: Minden témakör partíciókra van osztva, amelyeket aztán több bróker között replikálnak a rendelkezésre állás és a hibatűrés biztosítása érdekében.

Az utóbbi években Kafka odáig fejlődött, hogy egyszerűsítse az adminisztrációt és csökkentse a külső függőségeket. Például eredetileg az Apache ZooKeeper-t használta koordinációs rendszerként a brókerek közötti szinkronizáció fenntartásához, de a KRaft mód (Kafka Raft Protocol) megjelenésével ez a szerepkör magukra a Kafka brókerekre szállt át, így az architektúra még robusztusabbá és egyszerűbbé vált.

Az Apache Kafka főbb jellemzői

A Kafkát az adatfolyam-feldolgozás referenciatechnológiájává tevő főbb jellemzők a következők:

• Nagyon nagy teljesítmény: A Kafka másodpercenként több millió üzenetet képes kezelni minimális késleltetéssel, ami ideális valós idejű alkalmazásokhoz.
• Vízszintes skálázhatóság: Hihetetlenül egyszerű új csomópontokat hozzáadni a klaszterhez a feldolgozási és tárolási kapacitás növelése érdekében.
• Hibatűrés és magas rendelkezésre állás: A partícióreplikációnak és az elosztott architektúrának köszönhetően a Kafka akkor is képes működni, ha egyes szerverei meghibásodnak.
• Rugalmasság az adatmegőrzésben: A témák konfigurálhatók úgy, hogy az üzeneteket egy meghatározott ideig vagy határozatlan ideig őrizzék meg.
• Többszörös fogyasztásra alkalmas kapacitás: Több felhasználó is olvashatja ugyanazokat az adatokat, lehetővé téve a párhuzamos elemzést, monitorozást és feldolgozást.
• Könnyű integráció: A Kafka számos nyelven kínál API-kat, és könnyen kapcsolódik más technológiákhoz, például a Hadoophoz, a Sparkhoz, a Flinkhez és a felhőszolgáltatásokhoz.

Ezenkívül a Kafka számos API-val rendelkezik a különböző igények kielégítésére:

• Termelői API: Lehetővé teszi az alkalmazások számára a naplófolyamok közzétételét.
• Fogyasztói API: Lehetővé teszi a közzétett rekordok feliratkozását és feldolgozását.
• Csatlakozó API: Megkönnyíti az adatok importálását és exportálását külső rendszerekkel.
• Streamek API: A Kafkán belüli adatfolyam-feldolgozásra specializálódott, ideális valós idejű elemző Java-alkalmazások létrehozásához.
• Admin API: Brókerek, témák és klaszterobjektumok kezelésére és adminisztrációjára.

Az Apache Kafka és más üzenetküldő megoldások összehasonlítása

Visszatérő kérdés, hogy a Kafka miben különbözik más népszerű megoldásoktól, mint például a RabbitMQ vagy az AMQP alapú rendszerek. Íme néhány fontos pont:

• Adatmodell: A Kafka egy témákon és partíciókon alapuló particionált naplózási modellt használ, amely támogatja a közzétételi-feliratkozási mintákat és a várólistákat, míg a RabbitMQ a klasszikus üzenetsorok kezelésére összpontosít.
• Üzenetmegőrzés: A Kafkában az üzeneteket úgy lehet konfigurálni, hogy meghatározott ideig vagy határozatlan ideig megőrizzék őket, míg olyan rendszerekben, mint a RabbitMQ, jellemzően a felhasználás után törlik őket.
• Skálázhatóság és teljesítmény: A Kafka elosztott architektúrájának köszönhetően zökkenőmentesen skálázható nagy mennyiségű adattal, míg más alternatívák összetett újrakonfigurálást igényelhetnek.
• Több fogyasztót támogató támogatás: A Kafka lehetővé teszi, hogy több felhasználó párhuzamosan dolgozza fel ugyanazokat az üzeneteket, ami ideális valós idejű elemzéshez vagy auditáláshoz.
• Kommunikációs protokollok: A Kafka egy TCP feletti bináris protokollt használ, amely optimalizálva van a használatára, míg más rendszereknek kiegészítőkre lehet szükségük a különböző protokollok támogatásához.

Ez a rugalmasság és robusztusság magyarázza, miért az Apache Kafka az előnyben részesített választás big data projektekhez és modern mikroszolgáltatás-architektúrákhoz.

Az Apache Kafka versenyelőnyei

Ha vállalkozásának vagy projektjének nagy mennyiségű információt kell kezelnie, a Kafka valóban figyelemre méltó előnyöket kínál:

• Könnyed skálázhatóság: Egyszerűen adj hozzá új brókereket, hogy a klasztered annyira növekedjen, amennyire csak szükséged van.
• Alacsony késleltetés (mindössze milliszekundum): Az üzenetátvitel késleltetése minimális, így az adatokon azonnali reagálás lehetséges.
• Biztonságos tárolás: A brókerek közötti replikáció biztosítja, hogy az adatok mindig elérhetőek legyenek, még akkor is, ha egy csomópont meghibásodik.
• Földrajzi elérhetőség: A Kafka lehetővé teszi a klaszterek különböző helyszíneken történő telepítését a rugalmasság és az információkhoz való globális hozzáférés javítása érdekében.
• Integráció Big Data keretrendszerekkel: Mint a Hadoop, a Spark és a Flink, ami megsokszorozza a felhasználási lehetőségeiket.
• Egyszerű kezelés API-kon és irányítópultokon keresztül: Könnyű adminisztráció és felügyelet.

Mindezen okok miatt az Apache Kafka nagyra értékelt technológia az ipari autóiparban, a digitális kereskedelemben, a banki és telekommunikációs projektekben, ahol minden másodperc számít, és a szolgáltatás folytonossága kritikus fontosságú.

Apache Kafka legfontosabb vállalatai és használati esetei

A Kafkát választó vállalatok listája valóban kiterjedt, és olyan óriásokat is tartalmaz, mint Netflix, LinkedIn, Uber, PayPal, Cisco, Adidas, Oracle, Shopify, Spotify, Twitter, Trivago, Walmart, Microsoft Azure, Daumkakao És még sok minden más. Mindegyikük Kafkát használ skálázható adatelemző és -feldolgozó rendszerek építéséhez, üzenetküldő rendszereik optimalizálásához, felhasználói élmény javításához és kritikus folyamatok automatizálásához.

A gyakorlatban ez olyan felhasználási eseteket jelent, mint például:

• Valós idejű értesítések és riasztások mobil- és webes alkalmazásokban.
• IoT infrastruktúrák és eszközök monitorozása.
• Ügyfélviselkedés-elemzés hogy személyre szabott ajánlásokat kínáljon az adott pillanatban.
• A válaszok automatizálása és az ipari folyamatok monitorozása.
• Különböző rendszerek integrációja hibrid vagy többfelhős környezetekben.

Ez az intenzív használat bizonyítja értékét a hatékony és megbízható adatkezelésben több ágazatban.

Az Apache Kafka haladó koncepciói és kiterjesztései

Azok számára, akik a legtöbbet szeretnék kihozni a Kafkából, vannak olyan fejlett funkciók, amelyek tovább bővítik a képességeit:

• Kafka Connect: Felület adatok feltöltéséhez és exportálásához harmadik féltől származó rendszerekbe, például adatbázisokba, ERP rendszerekbe, CRM rendszerekbe vagy felhőplatformokra. Lehetővé teszi a Kafka ökoszisztéma összekapcsolását a szervezet többi részével egyedi fejlesztés nélkül.
• Kafka-folyamok: Állapotalapú adatfolyamok feldolgozására szakosodott Java könyvtár, ideális olyan alkalmazások létrehozásához, amelyek valós időben elemzik, átalakítják és reagálnak az eseményekre.
• Tranzakciós okiratok: A 0.11.0.0 verzió óta a Kafka támogatja az ilyen típusú műveleteket, biztosítva a „pontosan egyszeri” feldolgozást, elkerülve a duplikációt vagy az adatvesztést.
• Ügyfelek támogatása különböző nyelveken: Bár a Kafka JVM-en fut, léteznek kliensek Python, Go, .NET, C++, NodeJS és sok más nyelvhez, így könnyen alkalmazható platformfüggetlen projektekben.
• Felhőkezelés és telepítés Kubernetesben: Vannak eszközök és felügyelt szolgáltatások a Kafka platformok felhőbeli telepítésének, skálázásának és frissítésének egyszerűsítésére.

Ezek a kiterjesztések, valamint a csatlakozók, könyvtárak és monitorozó eszközök robusztus ökoszisztémája lehetővé teszi, hogy a Kafka szinte bármilyen igényhez alkalmazkodjon, a vállalati környezetektől kezdve a technológiai startupokon át a tudományos projektekig.

Kihívások, monitoring és bevált gyakorlatok

Mint minden fejlett technológiánál, A Kafka megvalósítása bizonyos kihívásokkal is járEzek közé tartozik a megfelelő architektúratervezés, a klaszternövekedés-menedzsment és a teljesítményfigyelés szükségessége a potenciális szűk keresztmetszetek azonosítása érdekében.

Ezen feladatok megkönnyítése érdekében mindkettő létezik nyílt forráskódú eszközök (például a LinkedIn Burrow-ja) valamint kereskedelmi megoldásokat (pl. Datadog), amelyek segítenek a klaszter állapotának és teljesítményének monitorozásában. Ezenkívül a Kafka közösség átfogó dokumentációt és széles körű képzési forrásokat biztosít, az oktatóanyagoktól és útmutatóktól kezdve a speciális kurzusokig.

Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a témakörök particionálására, konfigurálja megfelelően az adatmegőrzést és -replikációt, valamint figyelje a legfontosabb mutatókat alapvető fontosságú szempontok a rendszer hatékonyságának és megbízhatóságának garantálásához.

A Kafka elosztott architektúrájának, rugalmasságának és robusztusságának köszönhetően alapvető platformmá vált a valós idejű adatfolyamok kezelésében. Különböző szektorokban való alkalmazása tükrözi a big data és a digitális átalakulás kihívásainak kezelésére való képességét, skálázható, megbízható és nagy teljesítményű megoldást kínálva a folyamatosan mozgó információk kezelésére.

Kapcsolódó cikk:

Big Data Analytics: Forradalmasító döntéshozatal