¿Qué es Apache Kafka?
Apache Kafka es una plataforma de mensajería de publicación y suscripción distribuida de código abierto que fue diseñada específicamente para manejar Streaming Data en tiempo real a fin de transmitirlos, canalizarlos y reproducirlos para operaciones rápidas y escalables.
Kafka es una solución basada en broker que opera manteniendo flujos de datos como registros dentro de un cluster de servidores. Los servidores de Kafka pueden abarcar varios centros de datos y proporcionar la persistencia de datos almacenando flujos de registros (mensajes) en varias instancias del servidor en topics. Un topic almacena registros o mensajes como una serie de tuplas, una secuencia de objetos inmutables en Python, que constan de una clave, un valor y un timestamp.
Casos de uso de Apache Kafka
Apache Kafka es una de las soluciones de mensajería de código abierto de más rápido crecimiento en el mercado actual. Esto se debe principalmente al patrón de diseño arquitectónico que proporciona un mecanismo de registro superior para los sistemas distribuidos.
Al estar diseñado específicamente para la transmisión de registros en tiempo real, Apache Kafka es ideal para las aplicaciones que requieren:
- Intercambio de datos fiables entre diferentes componentes
- La capacidad de dividir las cargas de trabajo de mensajería a medida que cambian los requisitos de la aplicación
- Transmisión en tiempo real para el procesamiento de datos
- Soporte nativo para la reproducción de datos/mensajes
Conceptos de Apache Kafka
Topics: un topic es un concepto bastante universal en la mensajería de publicación/suscripción. En Apache Kafka y otras soluciones de mensajería, un topic es una abstracción direccionable que se utiliza para manifestar interés en un flujo de datos determinado (serie de registros/mensajes). Un topic se puede publicar y suscribir, y es una capa de abstracción que la aplicación utiliza para manifestar interés en un flujo de datos determinado.
Particiones: en Apache Kafka, los topics se pueden subdividir en una serie de filas de pedidos denominadas particiones. Estas particiones se agregan continuamente para formar un registro de confirmación secuencial. En el sistema Kafka, a cada registro/mensaje se le asigna un ID secuencial denominado offset que se utiliza para identificar el mensaje o registro en la partición en cuestión.
Persistencia: Apache Kafka opera manteniendo un grupo de servidores que persisten de manera duradera los registros/mensajes a medida que se publican. El clúster de Kafka utiliza un límite de tiempo de retención configurable para determinar cuánto tiempo persiste un registro determinado independientemente del consumo. Mientras el registro/mensaje esté dentro del límite de tiempo de retención, el registro/mensaje estará disponible para su consumo. Una vez que el registro/mensaje supere este límite de tiempo de retención, el registro/mensaje se eliminará y se liberará espacio.
Escalabilidad de topics/particiones: debido a que Apache Kafka funciona como un clúster de servidores, los topics/particiones se pueden escalar compartiendo la carga con cada servidor en un topic/partición determinado. Este reparto de carga permite a cada servidor del clúster de Kafka la capacidad de manejar la distribución y la persistencia de los registros/mensajes en un topic/partición determinado. Si bien los servidores individuales manejan toda la distribución y la persistencia, todos los servidores replican los datos proporcionando tolerancia a fallo y una alta disponibilidad en caso de que falle un servidor. Las particiones se segmentan entre servidores que tienen un servidor elegido para ser el líder de la partición y todos los demás servidores actúan como seguidores. El servidor que es el líder de la partición maneja toda la distribución y persistencia (lectura/escritura) de los datos y los seguidores brindan los servicios de replicación para la tolerancia a fallos.
Productores: En Apache Kafka, el concepto de productor no es diferente al de la mayoría de los sistemas de mensajería. Un productor de datos (registros/mensajes) define en qué topic (flujo de datos) se deberá publicar un registro/mensaje determinado. Dado que las particiones se utilizan para proporcionar una escalabilidad adicional, un productor también podrá definir en qué partición se publicará un registro/mensaje determinado. Los productores no tienen que definir una partición determinada y, al no definir una partición, se podrá lograr un estilo de equilibrio de carga por turnos entre las particiones temáticas.
Consumidores: Los consumidores en Kafka, como en la mayoría de los sistemas de mensajería, son las entidades que procesan los registros/mensajes. Los consumidores podrán configurarse para trabajar de forma independiente en cargas de trabajo individuales o en cooperación con otros consumidores en una carga de trabajo determinada (equilibrio de carga). Los consumidores administrarán cómo procesan una carga de trabajo según el nombre de su grupo de consumidores. El uso de un nombre de grupo de consumidores permite que los consumidores se distribuyan dentro de un solo proceso, a través de múltiples procesos e incluso a través de múltiples sistemas. Al utilizar nombres de grupos de consumidores, los consumidores podrán equilibrar la carga (varios consumidores con el mismo nombre de grupo de consumidores) del consumo de registros/mensajes en todo el conjunto de consumidores, o procesar cada registro/mensaje de forma única (varios consumidores con nombres de grupos de consumidores únicos) en donde cada consumidor suscrito a un tema/partición obtendrá el mensaje para su procesamiento.
Beneficios empresariales de Apache Kafka
Apache Kafka ofrece algunos beneficios significativos debido a los objetivos de diseño para los que fue creado. Apache Kafka fue y está diseñado con tres requisitos principales en mente:
- Proporcionar un modelo de mensajería de publicación/suscripción para la distribución y el consumo de datos
- Permitir el almacenamiento a largo plazo de datos a los que se puede acceder y reproducir con el tiempo
- Admitir la capacidad de acceder a datos en tiempo real para proporcionar el procesamiento de transmisión en tiempo real
Aquí es donde Apache Kafka realmente tiene éxito. A diferencia de algunos sistemas de mensajería, no proporciona todos los elementos adicionales para la transaccionalidad o los diferentes modelos de distribución. Se centra en proporcionar la distribución de datos para un modelo de publicación/suscripción que admita el procesamiento de transmisión.
En segundo lugar, dado que está diseñado desde cero para proporcionar el almacenamiento y la repetición de datos a largo plazo, Apache Kafka tiene la capacidad de abordar la persistencia de datos, la tolerancia a fallos y la repetición de manera inigualable. Esto se ve claramente en la forma en que Apache Kafka maneja la persistencia de la replicación de datos en el clúster, la escalabilidad al permitir el intercambio de datos entre particiones para aumentar los volúmenes y la carga de datos, y el acceso a los datos utilizando topics/particiones, data offsets y nombres de grupos de consumidores.
Por último, debido a que Apache Kafka se diseñó originalmente para actuar como la capa de comunicaciones para el procesamiento de registros en tiempo real, se presta naturalmente a las aplicaciones de procesamiento de flujos en tiempo real. Esto hace que Apache Kafka sea ideal para las aplicaciones que aprovechan una infraestructura de comunicaciones que distribuye grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Funcionalidad perfecta de transmisión y mensajería: cuando se trata de grandes volúmenes de datos, la mensajería puede proporcionar una ventaja significativa para las comunicaciones y la escalabilidad en comparación con los anteriores modelos de comunicaciones. Al combinar la funcionalidad de mensajería y transmisión, Apache Kafka brinda una capacidad inigualable para publicar, suscribirse, almacenar y procesar registros en tiempo real.
Retención de datos basada en el tiempo para la repetición de datos: la capacidad de Apache Kafka para almacenar datos de forma nativa y persistente en el disco en un clúster permite un enfoque simple para la tolerancia a fallos. Cuando se combina con la capacidad de recuperar datos almacenados en función de períodos de retención basados en el tiempo y acceder a los datos en función de offsets secuenciales, Apache Kafka ofrece un enfoque sólido para el almacenamiento y la recuperación de datos en una configuración de clúster.
Enfoque fundamental para el procesamiento de flujos: poder mover datos de manera rápida y eficiente es la clave para la interconectividad. Apache Kafka proporciona la base para mover datos sin problemas, ya sea como registros, mensajes o flujos. Antes de poder inspeccionar, transformar y aprovechar los datos, necesita la capacidad de moverlos de un lugar a otro en tiempo real, y Apache Kafka proporciona un enfoque nativo para mover y almacenar los datos en tiempo real.
Soporte para integración nativa: un planteamiento uniforme para todos los casos nunca será un buen enfoque, y Apache Kafka brinda la capacidad nativa para expandirse y crecer al proporcionar puntos de integración nativa utilizando el conector API. Con la API de conexión de Apache Kafka, las aplicaciones podrán integrarse con soluciones de terceros, otros sistemas de mensajería y anteriores aplicaciones, ya sea a través de conectores prediseñados o herramientas de código abierto, o crear conectores a propósito según las necesidades de la aplicación.
—Puesta en marcha de Apache Kafka
Apache Kafka se puede utilizar para numerosos tipos de aplicaciones para impulsar una arquitectura basada en eventos, desde la distribución de mensajes en tiempo real hasta la transmisión de eventos. Tomemos, por ejemplo, una empresa manufacturera que avanza hacia una arquitectura basada en eventos para proporcionar más automatización, más seguimiento y una entrega más rápida de productos y servicios. Si bien se necesitan muchos componentes para suministrar la arquitectura basada en eventos de extremo a extremo, la comunicación es la base de cómo se transmiten y procesan dichos eventos. Apache Kafka proporciona la solución ideal para permitir la distribución y transmisión de datos de una manera distribuida y ligera. Con Apache Kafka, los registros/mensajes del proceso se podrán transmitir a una o varias aplicaciones que generan cargas de trabajo adicionales a medida que el producto se mueve a través del proceso de fabricación. De la misma manera, se podrán generar y rastrear notificaciones a medida que el producto se procesa a través de la línea de fabricación; las anomalías se podrán detectar y manejar en tiempo real en comparación con el proceso manual que solo detecta excepciones al final del proceso. Por último, se puede mejorar la experiencia del consumidor proporcionando información detallada sobre el estado del producto en el proceso de fabricación y cómo se ensambla, se prueba y entrega el producto.
En el centro de todas estas mejoras se encuentra Apache Kafka, que suministra el sistema nervioso para la distribución y comunicación de datos, además de proporcionar un mayor tiempo de comercialización y reducción de costes.