Prehľad aplikácií Kafka
Jedným z trendov v IT priemysle je Big Data, kde sa spoločnosť zaoberá veľkým množstvom údajov o zákazníkoch a odvodzuje užitočné informácie, ktoré im pomáhajú pri ich podnikaní a poskytujú zákazníkom lepšie služby. Jednou z výziev je zvládnuť a preniesť tieto veľké objemy údajov z jedného konca na druhý na účely analýzy alebo spracovania. Práve tu prichádza do hry Kafka (spoľahlivý systém správ), ktorý pomáha pri zhromažďovaní a preprave veľkého množstva údajov. v reálnom čase. Kafka je navrhnutý pre distribuované vysoko výkonné systémy a je vhodný pre aplikácie na spracovanie veľkých správ. Spoločnosť Kafka podporuje mnohé z najlepších súčasných komerčných a priemyselných aplikácií. Existuje dopyt po odborníkoch spoločnosti Kafka, ktorí majú silné zručnosti a praktické znalosti.
V tomto článku sa dozvieme o Kafke, jeho vlastnostiach, prípadoch použitia a pochopíme niektoré významné aplikácie, v ktorých sa používa.
Čo je Kafka?
Apache Kafka bol vyvinutý na LinkedIn a neskôr sa stal open-source projektom Apache. Apache Kafka je rýchly, škálovateľný a distribuovaný systém správ odolný voči chybám, ktorý umožňuje komunikáciu medzi dvoma entitami, tj medzi výrobcami (generátor správy) a spotrebiteľmi (príjemca správy) pomocou tém založených na správach a poskytuje platformu pre správu všetkých informačné kanály v reálnom čase.
Funkcie, vďaka ktorým je Apache Kafka lepší ako iné systémy správ a sú použiteľné pre systémy v reálnom čase, sú jeho vysoká dostupnosť, okamžité automatické obnovenie po zlyhaní uzlov a podpora doručenia správ s nízkou latenciou. Tieto vlastnosti Apache Kafka pomáhajú pri integrácii do rozsiahlych dátových systémov a robia z nich ideálny komponent pre komunikáciu. 
Najlepšie aplikácie Kafka
V tejto časti článku uvidíme niektoré populárne a široko implementované prípady použitia a ukážeme implementáciu Kafky v reálnom živote.
Aplikácie v reálnom živote
1. Twitter: Aktivita spracovania toku
Twitter je platforma sociálnych sietí, ktorá využíva Storm-Kafka (nástroj na spracovanie streamov s otvoreným zdrojovým kódom) ako súčasť svojej infraštruktúry na spracovanie tokov, kde sa vstupné údaje (tweety) spotrebúvajú na agregáciu, transformáciu a obohatenie na ďalšiu spotrebu alebo následné sledovanie. spracovateľské činnosti.
2. LinkedIn: Stream Processing & Metrics
LinkedIn používa Kafka na streamovanie údajov a na činnosť metrických údajov. LinkedIn používa Kafka pre svoje ďalšie funkcie, ako je Newsfeed, na konzumáciu správ a vykonávanie analýzy prijatých údajov.
3. Netflix: Monitorovanie a spracovanie toku v reálnom čase
Netflix má svoj vlastný rámec prijímania, ktorý ukladá vstupné údaje do AWS S3 a používa Hadoop na spustenie analýzy video streamov, aktivít používateľského rozhrania, udalostí na zlepšenie používateľského zážitku, a Kafka na prijímanie údajov v reálnom čase cez API.
4. Hotstar: Spracovanie toku
Hotstar predstavil svoju vlastnú platformu na správu údajov - Bifrost, kde sa spoločnosť Kafka používa na streamovanie údajov, monitorovanie a sledovanie cieľov. Vďaka svojej škálovateľnosti, dostupnosti a nízkym latenciám bola Kafka ideálnou voľbou pre spracovanie údajov, ktoré platforma Hotstar generuje každý deň alebo pri akejkoľvek zvláštnej príležitosti (živé vysielanie akýchkoľvek koncertov alebo akékoľvek športové športy atď.), Kde objem údajov sa výrazne zvyšuje.
Apache Kafka sa väčšinou používa ako stavebný blok na vývoj architektúry streamovaných údajov. Tento druh architektúry sa používa v aplikáciách, ako sú zbierky protokolov produktov / serverov, analýza clickstream a odvodenie informácií z strojom generovaných údajov.
Ale spolu s Kafkou musíme použiť ďalšie zdroje alebo nástroje na konverziu získaného toku údajov na zmysluplné údaje, ktoré pomáhajú získavať informácie, ktoré sa dajú použiť pri rozhodovaní založenom na údajoch. Napríklad by sme mohli potrebovať generovať prehľady zo surových údajov získaných zo zariadení IoT alebo údajov získaných z platforiem sociálnych médií v reálnom čase a vykonať nejakú analýzu alebo spracovanie a predstaviť ich podnikateľom, aby sa mohli lepšie rozhodnúť alebo im pomohli zlepšiť výkon ich služieb.
V týchto prípadoch použitia by sme chceli streamovať naše vstupné / nespracované údaje do dátového jazera, kde môžeme ukladať naše údaje a zabezpečiť kvalitu údajov bez obmedzenia výkonu.
Inou situáciou, keď čítame údaje priamo z Kafky, je situácia, keď potrebujeme extrémne nízku koncovú latenciu, ako napríklad dodávanie údajov do aplikácií v reálnom čase.
Kafka poskytuje svojim používateľom určité funkcie:
- Zverejnite a prihláste sa na odber údajov.
- Uložte údaje v poradí, v akom boli vygenerované efektívne.
- Spracovanie údajov v reálnom čase / za behu.
Kafka sa väčšinou používa na:
- Implementácia tokov dátových tokov za behu, ktoré spoľahlivo získavajú údaje medzi dvoma entitami v systéme.
- Implementácia okamžitých streamingových aplikácií, ktoré transformujú alebo manipulujú alebo spracovávajú toky údajov.
Prípady použitia
Ďalej uvádzame niektoré príklady použitia aplikácie Kafka:
1. Správy
Kafka funguje lepšie ako iné tradičné systémy zasielania správ, ako napríklad ActiveMQ, RabbitMQ, atď. V porovnaní s tým ponúka Kafka lepšiu priepustnosť, vstavanú kapacitu oddielu, replikáciu a odolnosť voči chybám, čo z neho robí lepší systém zasielania správ pre aplikácie na spracovanie vo veľkom meradle.,
2. Sledovanie aktivity webových stránok
Používateľské aktivity (zobrazenia stránok, vyhľadávanie alebo akékoľvek vykonané akcie) môžu byť sledované a privádzané na sledovanie alebo analýzu v reálnom čase cez Kafka alebo pomocou Kafka na ukladanie týchto druhov údajov do Hadoopu alebo dátového skladu na neskoršie spracovanie alebo manipuláciu. Sledovanie aktivity generuje obrovské množstvo údajov, ktoré je potrebné preniesť na požadované miesto bez akejkoľvek straty údajov.
3. Agregácia protokolov
Agregácia protokolov je proces zhromažďovania / zlúčenia fyzických protokolových súborov z rôznych serverov aplikácie do jedného úložiska (súborový server alebo HDFS) na spracovanie. Kafka ponúka dobrý výkon, nižšiu medznú latenciu v porovnaní s Flume.
záver
Kafka sa používa vo veľkom dátovom priestore ako spôsob, ako veľmi rýchlo prehltnúť a presunúť veľké množstvo údajov, a to vďaka svojim výkonnostným charakteristikám a vlastnostiam, ktoré pomáhajú dosiahnuť škálovateľnosť, spoľahlivosť a udržateľnosť. V tomto článku sme diskutovali o jeho vlastnostiach, prípadoch použitia a aplikácii Apache Kafka ao tom, čo z nej robí lepší nástroj na streamovanie údajov.
Odporúčané články
Toto je sprievodca aplikáciami Kafka. Tu diskutujeme o tom, čo je Kafka, spolu s najlepšími aplikáciami Kafka, ktoré zahŕňajú široko implementované prípady použitia a niektoré implementácie v reálnom živote. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcich článkoch
- Čo je Kafka?
- Ako nainštalovať Kafka?
- Kafka Rozhovor Otázky
- Apache Kafka vs Flume
- Top 8 zariadení IoT, ktoré by ste mali vedieť
- Kafka vs Kinesis Rozdiely s infografikou
- Rôzne typy nástrojov Kafka s komponentmi
- Naučte sa najlepšie rozdiely medzi ActiveMQ a Kafka