Kafka-sovellusten yleiskatsaus
Yksi tietotekniikka-alan trendikkäistä aloista on Big Data, jossa yritys käsittelee suurta määrää asiakastietoja ja saa hyödyllisiä oivalluksia, jotka auttavat yritystoimintaa ja tarjoavat asiakkaille parempaa palvelua. Yksi haasteista on käsitellä ja siirtää näitä suuria tietomääriä päästä toiseen analysointia tai käsittelyä varten. Tässä kohtaa tulee Kafka (luotettava viestintäjärjestelmä), joka auttaa valtavan tietomäärän keräämisessä ja kuljettamisessa. oikeassa ajassa. Kafka on suunniteltu hajautettuihin korkean suorituskyvyn järjestelmiin ja sopii hyvin suuriin viestinkäsittelysovelluksiin. Kafka tukee monia nykypäivän parhaita kaupallisia ja teollisia sovelluksia. Kafka-ammattilaisille, joilla on vahvat taidot ja käytännön tiedot, on kysyntää.
Tässä artikkelissa opitaan Kafkasta, sen ominaisuuksista, käyttötapauksista ja ymmärretään joitain merkittäviä sovelluksia, joissa sitä käytetään.
Mikä on Kafka?
Apache Kafka kehitettiin LinkedIn: ssä, ja siitä tuli myöhemmin avoimen lähdekoodin Apache-projekti. Apache Kafka on nopea, vikasietoinen, skaalautuva ja hajautettu viestijärjestelmä, joka mahdollistaa viestinnän kahden kokonaisuuden välillä eli tuottajien (viestin generaattori) ja kuluttajien (viestin vastaanottaja) välillä viestipohjaisten aiheiden avulla ja tarjoaa alustan kaikkien hallintaan reaaliaikaiset tietosyötöt.
Ominaisuudet, jotka tekevät Apache Kafkasta parempia kuin muut viestijärjestelmät ja soveltuvat reaaliaikaisiin järjestelmiin, ovat sen korkea käytettävyys, välitön, automaattinen toipuminen solmun vikoista ja tuen alhaisen viiveen viestien toimittamiseen. Nämä Apache Kafkan ominaisuudet auttavat integroimaan sen suurten tietojärjestelmien kanssa ja tekevät siitä ihanteellisen komponentin kommunikointiin. 
Suosituimmat Kafka-sovellukset
Tässä artikkelin osassa näemme joitain suosittuja ja laajasti toteutettuja käyttötapauksia ja Kafkan tosielämän toteutusta.
Tosielämän sovellukset
1. Twitter: Stream-prosessointitoiminta
Twitter on sosiaalisen verkostoitumisen alusta, joka käyttää Storm-Kafkaa (avoimen lähdekoodin prosessointityökalu) osana streamin prosessointiinfrastruktuuria, jossa syöttötiedot (tweetit) kulutetaan aggregointiin, muunnoksiin ja rikastamiseen jatkokulutukseen tai seurantaan jalostustoiminta.
2. LinkedIn: Stream-prosessointi ja metrit
LinkedIn käyttää Kafkaa datan suoratoistoon ja operatiiviseen mittatoimintaan. LinkedIn käyttää Kafkaa lisäominaisuuksiin, kuten Newsfeed, viestien kuluttamiseen ja vastaanotettujen tietojen analysointiin.
3. Netflix: Reaaliaikainen seuranta ja suorakäsittely
Netflixillä on oma käyttökehys, joka siirtää syöttötietoja AWS S3: een ja käyttää Hadoopia videovirtojen, käyttöliittymätoimintojen, käyttäjäkokemuksen parantamiseksi tarkoitettujen tapahtumien analysointiin ja Kafkan reaaliaikaisen tiedon syöttämiseen sovellusliittymien kautta.
4. Hotstar: Suoratoisto
Hotstar esitteli oman tiedonhallintajärjestelmänsä - Bifrostin, jossa Kafkaa käytetään tiedonsiirtoon, seurantaan ja kohteen seurantaan. Skaalautuvuuden, saatavuuden ja matalan viivekyvyn vuoksi Kafka oli ihanteellinen valinta käsitellä tietoja, joita hotstar-alusta tuottaa päivittäin tai erityisissä tilanteissa (konserttien suora streaming, tai kaikki live-urheiluottelut jne.) datan määrä kasvaa merkittävästi.
Apache Kafka käytetään suurimmaksi osaksi rakennuspalikkana streaming data -arkkitehtuurin kehittämiseen. Tällaista arkkitehtuuria käytetään sovelluksissa, kuten tuote / palvelin lokien kokoaminen, napsautusvirran analysointi ja tietojen saaminen koneella tuotetusta tiedosta.
Mutta Kafkan ohella meidän on käytettävä lisäresursseja tai työkaluja muuntamaan saatu tietovirta merkitykselliseksi tiedoksi, joka auttaa saamaan tietoa, jota voidaan käyttää datavetoisissa päätöksissä. Esimerkiksi, saatamme joutua tuottamaan näkemyksiä IoT-laitteista saatavista raakatiedoista tai sosiaalisen median alustoilta saatuista tiedoista reaaliajassa ja suorittamaan analyysejä tai käsittelemään tietoja ja esitellä niitä yritykselle parempien päätösten tekemiseksi tai auttamaan niitä parantamaan heidän palvelujensa suorittamisen.
Tämän tyyppisissä käyttötapauksissa haluamme streaming lähtö- / raakatiedot datajärvelle, jossa voimme tallentaa tietomme ja varmistaa tietojen laadun heikentämättä suorituskykyä.
Erilainen tilanne, jota voimme lukea suoraan Kafkalta, on silloin, kun tarvitsemme erittäin matalaa päästä päähän -latenssia, kuten tietojen syöttämistä reaaliaikaisiin sovelluksiin.
Kafka asettaa käyttäjilleen tiettyjä toimintoja:
- Julkaise ja tilaa tietoja.
- Tallenna tiedot tehokkaasti tuotetussa järjestyksessä.
- Reaaliaikainen / lennossa tapahtuva tietojen käsittely.
Kafka käyttää suurimman osan ajasta:
- Asennetaan suoratoistoiset suoratoistotietoputket, jotka saavat luotettavasti tietoja järjestelmän kahden kokonaisuuden välillä.
- Toteutetaan lennossa tapahtuvia suoratoistosovelluksia, jotka muuttavat tai manipuloivat tai prosessoivat datavirtoja.
Käytä koteloita
Seuraavassa on joitain Kafka-sovelluksen laajasti toteutettuja käyttötapoja:
1. Viestit
Kafka toimii paremmin kuin muut perinteiset viestijärjestelmät, kuten ActiveMQ, RabbitMQ, jne. Kafka tarjoaa paremman suorituskyvyn, sisäänrakennetun osioinnin, replikoinnin ja vikasietoisuuden, mikä tekee siitä paremman viestijärjestelmän suurten prosessointisovellusten käyttöön. .
2. Verkkosivuston toiminnan seuranta
Käyttäjätoimintoja (sivun katselua, hakuja tai suoritettuja toimia) voidaan seurata ja syöttää reaaliaikaista seurantaa tai analysointia varten Kafkan kautta tai Kafkan avulla tallentaa tällaisia tietoja Hadoop-tietokantaan tai tietovarastoon myöhempää käsittelyä tai manipulointia varten. Aktiviteetin seuranta tuottaa valtavan määrän dataa, joka on siirrettävä haluttuun sijaintiin ilman minkäänlaista tietojen menetystä.
3. Tukien yhdistäminen
Lokien yhdistäminen on prosessi, jossa kerätään / yhdistetään fyysisiä lokitiedostoja sovelluksen eri palvelimista yhdeksi arkistoksi (tiedostopalvelin tai HDFS) käsittelyä varten. Kafka tarjoaa hyvän suorituskyvyn, alhaisemman päästä latenssiin verrattuna Flumeen.
johtopäätös
Kafkaa käytetään voimakkaasti suuressa datatilassa keinona nauttia ja siirtää suuria määriä dataa erittäin nopeasti sen suorituskykyominaisuuksien ja ominaisuuksien vuoksi, jotka auttavat saavuttamaan skaalautuvuuden, luotettavuuden ja kestävyyden. Tässä artikkelissa käsiteltiin Apache Kafkaa sen ominaisuuksista, käyttötapauksista ja sovelluksesta sekä siitä, mikä tekee siitä paremman työkalun datan suoratoistoon.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Kafka-sovelluksiin. Tässä keskustellaan siitä, mikä on Kafka, yhdessä Kafkan suosituimpien sovellusten kanssa, jotka sisältävät laajasti toteutetut käyttötapaukset ja joitain tosielämän toteutuksia. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja-
- Mikä on Kafka?
- Kuinka asentaa Kafka?
- Kafkan haastattelukysymykset
- Apache Kafka vs Flume
- IoT: n 8 parasta laitetta, jotka sinun pitäisi tietää
- Kafka vs Kinesis | Eroja infografioiden kanssa
- Erityyppiset Kafka-työkalut komponenteilla
- Opi ActiveMQ: n ja Kafkan tärkeimmät erot