Was ist Apache Kafka?
Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für verteilte veröffentlichen-abonnieren-Nachrichten, die speziell entwickelt wurde, um Echtzeit-Streaming-Daten für verteiltes Streaming, Pipelining und Wiederholung von Datenfeeds für schnelle, skalierbare Vorgänge zu verarbeiten.
Kafka ist eine Broker-basierte Lösung, die Datenströme als Datensätze innerhalb eines Clusters von Servern verwaltet. Kafka-Server können mehrere Rechenzentren umfassen und Datenpersistenz bereitstellen, indem sie Datenströme von Datensätzen (Nachrichten) über mehrere Serverinstanzen in Themen speichern. Ein Thema speichert Datensätze oder Nachrichten als eine Reihe von Tupel, eine Folge unveränderlicher Python-Objekte, die aus einem Schlüssel, einem Wert und einem Zeitstempel bestehen.
Anwendungsbeispiele für Apache Kafka
Apache Kafka ist eine der am schnellsten wachsenden Open-Source-Messaging-Lösungen auf dem heutigen Markt. Dies ist hauptsächlich auf das architektonische Designmuster zurückzuführen, das einen überlegenen Protokollierungsmechanismus für verteilte Systeme bietet.
Apache Kafka ist speziell für Echtzeit-Protokoll-Streaming konzipiert und eignet sich ideal für Anwendungen, die Folgendes benötigen:
- Zuverlässiger Datenaustausch zwischen verschiedenen Komponenten
- Die Möglichkeit, die Nachtrichten-Workloads zu partitionieren, wenn sich die Anwendungsanforderungen ändern
- Echtzeit-Streaming für die Datenverarbeitung
- Native Unterstützung für Daten- und Nachrichtenwiedergabe
Konzepte von Apache Kafka
Themen: Ein Thema ist ein ziemlich universelles Konzept im veröffentlichen/abonnieren-Messaging. In Apache Kafka und anderen Messaging-Lösungen ist ein Thema eine adressierbare Abstraktion, die verwendet wird, um Interesse an einem bestimmten Datenstrom (einer Reihe von Datensätzen/Nachrichten) zu zeigen. Ein Thema kann veröffentlicht und abonniert werden und ist eine Abstraktionsschicht, die von der Anwendung verwendet wird, um Interesse an einem bestimmten Datenstrom zu zeigen.
Partitionen: In Apache Kafka können Themen in eine Reihe von Ordnungswarteschlangen unterteilt werden, die als Partitionen bezeichnet werden. Diese Partitionen werden ständig angehängt, um ein sequentielles Feststellungsprotokoll zu bilden. Im Kafka-System wird jedem Datensatz/jeder Nachricht eine sequenzielle ID zugewiesen, die als Offset bezeichnet wird und zur Identifizierung der Nachricht oder des Datensatzes in der angegebenen Partition verwendet wird.
Persistenz: Apache Kafka verwaltet einen Cluster von Servern, der Datensätze/Nachrichten dauerhaft bei ihrer Veröffentlichung beibehält. Der Kafka-Cluster verwendet einen konfigurierbaren Aufbewahrungs-Timeout, um zu bestimmen, wie lange ein bestimmter Datensatz unabhängig vom Verbrauch beibehalten wird. Während sich der Datensatz/die Nachricht innerhalb des Aufbewahrungszeitraums befindet, steht der Datensatz/die Nachricht zum Verbrauch zur Verfügung. Sobald der Datensatz/die Nachricht diesen Aufbewahrungszeitraum überschreitet, wird die Aufzeichnung/Nachricht gelöscht und der Speicherplatz wird freigegeben.
Thema/Partitionsskalierung: Da Apache Kafka als Cluster von Servern fungiert, können Themen/Partitionen skaliert werden, indem die Last auf jedem Server auf einem bestimmten Thema/einer bestimmten Partition geteilt wird. Diese Lastverteilung ermöglicht jedem Server im Kafka-Cluster die Möglichkeit, mit der Verteilung und Persistenz von Datensätzen/Nachrichten auf einem bestimmten Thema/einer bestimmten Partition umzugehen. Während einzelne Server mit der gesamten Verteilung und Persistenz umgehen, replizieren alle Server Daten, die Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit für den Fall bieten, dass ein Server ausfällt. Partitionen sind zwischen Servern segmentiert. Ein Server wird als leitender Server zur Partition ausgewählt, und alle anderen Server werden untergeordnet. Der Server, der der Partitionsleiter ist, verarbeitet die gesamte Verteilung und Persistenz (Lesen/Schreiben) von Daten, und die untergeordneten Server erbringen Replikationsdienstleistungen für Fehlertoleranz.
Produzenten: In Apache Kafka unterscheidet sich das Konzept eines Herstellers nicht von den meisten Messaging-Systemen. Ein Produzent von Daten (Datensätze/Nachrichten) definiert, auf welchem Thema (Datenstrom) ein bestimmter Datensatz/eine bestimmte Nachricht veröffentlicht werden soll. Da Partitionen zur zusätzlichen Skalierbarkeit verwendet werden, kann ein Produzent auch definieren, in welcher Partition ein bestimmter Datensatz/eine bestimmte Nachricht veröffentlicht wird. Hersteller müssen keine bestimmte Partition definieren, und indem sie keine Partition definieren, kann ein Rundlauf-Verfahren des Lastverteilung zwischen Themenpartitionen erreicht werden.
Verbraucher: Verbraucher in Kafka sind wie in den meisten Messaging-Systemen die Instanzen, die Datensätze/Nachrichten verarbeiten. Verbraucher können so konfiguriert werden, dass sie unabhängig von den einzelnen Workloads oder kooperativ mit anderen Verbrauchern an einem bestimmten Workload arbeiten (Lastverteilung). Verbraucher verwalten, wie sie einen Workload basierend auf dem Namen ihrer Verbrauchergruppe verarbeiten. Die Verwendung eines Verbrauchergruppennamens ermöglicht es Verbrauchern, innerhalb eines einzigen Prozesses, über mehrere Prozesse und sogar über mehrere Systeme verteilt zu werden. Mithilfe von Verbrauchergruppennamen können Verbraucher entweder eine Lastenverteilung (mehrere Verbraucher mit demselben Verbrauchergruppennamen) für den gesamten Verbrauchersatz oder jeden Datensatz/jede Nachricht individuell verarbeiten (mehrere Verbraucher mit eindeutigen Verbrauchergruppennamen). Wenn jeder Verbraucher ein Thema/eine Partition abonniert hat, erhält er/sie die Nachricht zur Verarbeitung.
Geschäftsnutzen von Apache Kafka
Apache Kafka verfügt über einige bedeutende Vorteile aufgrund der Ziele des Designs, die das Programm erfüllen sollte. Apache Kafka wurde und ist unter Berücksichtigung von drei Hauptanforderungen konzipiert:
- Bereitstellen eines veröffentlichen/abonnieren-Nachrichtenmodells für Datenverteilung und -verbrauch
- Ermöglicht die langfristige Speicherung von Daten, auf die man im Laufe der Zeit zugreifen und sie wiedergeben kann
- Unterstützen Sie die Möglichkeit, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen, um eine Echtzeit-Stream-Verarbeitung bereitzustellen
Hier glänzt Apache Kafka wirklich. Im Gegensatz zu einigen Messaging-Systemen bietet es nicht das ganze Drum und Dran für die Transaktionalität oder verschiedene Vertriebsmodelle. Das Programm konzentriert sich auf die Bereitstellung der Datenverteilung für ein veröffentlichen/abonnieren-Modell, das die Stream-Verarbeitung unterstützt.
Zweitens, da das Programm von Grund auf so konzipiert ist, dass es eine langfristige Datenspeicherung und -wiedergabe von Daten ermöglicht, kann Apache Kafka die Datenpersistenz, Fehlertoleranz und -wiedergabe individuell wiedergeben. Dies stellt sich auch in der Frage dar, wie Apache Kafka mit der Persistenz der Datenreplikation im Cluster umgeht, indem die Skalierbarkeit die gemeinsame Nutzung von Daten über Partitionen hinweg zur Erhöhung der Datenmengen und -fracht sowie den Zugriff auf Daten mithilfe von Themen/Partitionen, Datenversätzen und Verbrauchergruppen ermöglicht wird.
Da Apache Kafka ursprünglich als Kommunikationsebene für die Echtzeit-Log-Verarbeitung konzipiert wurde, eignet sich das Programm natürlich für Echtzeit-Stream-Verarbeitungsanwendungen. Dadurch eignet sich Apache Kafka ideal für Anwendungen, die eine Kommunikationsinfrastruktur nutzen, welche große Datenmengen in Echtzeit verteilen kann.
Nahtlose Messaging- und Streaming-Funktionalität: Beim Umgang mit großen Datenmengen kann Messaging einen erheblichen Vorteil für Kommunikation und Skalierbarkeit im Vergleich zu Legacy-Kommunikationsmodelle bieten. Durch die Verschmelzung von Messaging- und Streaming-Funktionen bietet Apache Kafka die einzigartige Möglichkeit, Datensätze in Echtzeit zu veröffentlichen, zu abonnieren, zu speichern und zu verarbeiten.
Zeitbasierte Datenaufbewahrung für die Datenwiedergabe: Die Fähigkeit von Apache Kafka, Daten nativ auf der Festplatte über einen Cluster zu speichern, ermöglicht einen einfachen Ansatz zur Fehlertoleranz. In Verbindung mit der Möglichkeit, gespeicherte Daten basierend auf zeitbasierten Aufbewahrungszeiträumen abzurufen und auf die Daten basierend auf sequentiellen Offsets zuzugreifen, bietet Apache Kafka einen robusten Ansatz für die Datenspeicherung und den Datenabruf in einem Cluster-Setup.
Grundlegender Ansatz für die Stream-Verarbeitung: Die Möglichkeit, Daten schnell und effizient zu verschieben, ist der Schlüssel zur Interkonnektivität. Apache Kafka bietet die Grundlage, um Daten nahtlos entweder als Datensätze, Nachrichten oder Streams zu verschieben. Bevor Sie Daten überprüfen, transformieren und nutzen können, müssen Sie sie in Echtzeit von Ort zu Ort verschieben können, und Apache Kafka bietet einen nativen Ansatz zum Verschieben und Speichern von Daten in Echtzeit.
Native Integration Support: Die Universalmethode ist niemals ein guter Ansatz, und Apache Kafka bietet native Fähigkeit, durch die Bereitstellung nativer Integrationspunkte mithilfe der Connector-API zu expandieren und zu wachsen. Mithilfe der Apache Kafka Connector-API können Anwendungen entweder über vorgefertigte Konnektoren oder Open-Source-Tools in Drittanbieterlösungen, andere Messaging-Systeme und ältere Anwendungen integrieren oder je nach Anwendungsanforderungen gezielt Konnektoren erstellen.
Umsetzung von Apache Kafka
Apache Kafka kann für zahlreiche Anwendungstypen verwendet werden, um eine ereignisgesteuerte Architektur zu betreiben, von der Echtzeit-Nachrichtenverteilung bis hin zu Streaming-Ereignissen. Nehmen wir zum Beispiel ein Produktionsunternehmen, das auf eine ereignisgesteuerte Architektur umstellt, um mehr Automatisierung, mehr Nachverfolgung und schnellere Lieferung von Produkten und Dienstleistungen zu bieten. Während es viele Komponenten gibt, die benötigt werden, um die durchgängige ereignisgesteuerte Architekturzu liefern, ist die Kommunikation die Grundlage dafür, wie Ereignisse gestreamt und verarbeitet werden. Apache Kafka bietet die ideale Lösung, um die Datenverteilung und das Streaming auf möglichst leichte verteilte Weise zu ermöglichen. Mit Apache Kafka können Prozessaufzeichnungen/-nachrichten an eine oder mehrere Anwendungen gestreamt werden, was zusätzliche Workloads bedeutet, während das Produkt dem Fertigungsprozess unterzogen wird. Auf die gleiche Weise können Benachrichtigungen generiert und verfolgt werden, wenn das Produkt über die Fertigungslinie verarbeitet wird. Anomalien können in Echtzeit erfasst und behandelt werden, verglichen mit dem manuellen Prozess, der am Ende des Prozesses nur Ausnahmen erfasst hat. Schließlich kann ein verbessertes Kundenerlebnis bereitgestellt werden, indem detaillierte Einblicke gegeben werden, wo sich das Produkt im Herstellungsprozess befindet und wie das Produkt zusammengebaut, getestet und geliefert wird.
Im Mittelpunkt all dieser Verbesserungen steht Apache Kafka, dass das Nervensystem für die Datenverteilung und -kommunikation liefert und gleichzeitig mehr Zeit für den Markt und gesenkte Kosten bietet.