Le potentiel de Kafka : comment le streaming d’événements transforme les applications modernes

Introduction

Vous êtes-vous déjà demandé ce qu’était le temps réel diffusion de données? Sinon, embarquons pour un voyage pour explorer le système Kafka et explorer ses forces et ses faiblesses. Avant de commencer à en apprendre davantage, parlons d’abord de Mégadonnéescomme nous sommes entourés d’un une énorme quantité de données et le volume est énorme ; ces données sont appelées Big Data. Dans ce contexte, deux défis majeurs se présentent à nous :

• Le premier défi consiste à stocker une énorme quantité de données non structurées.
• Deuxièmement, cela nécessite un système capable de gérer la file d’attente, le stockage et les transmissions d’un volume aussi important et de produire des résultats en temps réel en un rien de temps.

Dans les systèmes à haut débit largement distribués d’aujourd’hui, Kafka entre en jeu, spécialement conçu pour gérer de gros volumes de données. En comparaison avec d’autres systèmes de courtage de messages plus anciens, Kafka s’en sort exceptionnellement bien. Pour les applications de traitement de messages à grande échelle, Apache Kafka démontre un débit supérieur, un partitionnement intégré, une réplication et une tolérance aux pannes par rapport aux autres systèmes de messagerie.

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Qu’est-ce que Kafka ?

Kafka est l’une des plates-formes de streaming distribuées open source utilisées pour créer des applications en temps réel basées sur des événements. Il est ultra-rapide, ce qui en fait le meilleur parmi d’autres disponibles sur le marché. Il maintient également un très haut niveau de précision et contribue au maintien de l’ordre.

Composants de Kafka :

1. Sujets: Nom donné à la chaîne à partir de laquelle les messages sont diffusés par les producteurs.
2. Producteurs: Sources de données qui publient des données sur des sujets.
3. Consommateurs: Ce sont comme des producteurs, mais ils écoutent les sujets Kafka et en consomment les données.
4. Courtiers: Ce sont des intermédiaires qui s’assoient entre producteurs et consommateurs, gérant et stockant les sujets.
5. Partitions: De petites divisions ont été créées pour l’équilibrage de charge dans le sujet. Chaque sujet est découpé en une ou plusieurs partitions.
6. Compensations: L’identifiant identifie de manière unique chaque message dans une partition.
7. Groupes de consommateurs: Un ensemble de consommateurs qui se combinent pour consommer les messages d’un sujet.
8. Réplication: Il s’agit d’un mécanisme par lequel Kafka garantit la haute disponibilité et la durabilité des messages grâce à la réplication.
9. Gardien de zoo: Comme son nom l’indique, c’est comme un superviseur qui coordonne, gère et configure.
10. Flux: Bibliothèque pour créer des applications de traitement de flux en temps réel sur Kafka

Utilisations de Kafka

Apache Kafka offre un large éventail d’avantages qui en font un outil puissant pour le streaming de données en temps réel, les architectures basées sur les événements et le traitement de données à grande échelle. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux avantages de l’utilisation de Kafka :

1. Suivi d’activité: Il s’agit d’un cas d’utilisation courant pour surveiller et enregistrer le comportement des utilisateurs, les événements système, les interactions avec les applications et d’autres données en temps réel. La capacité de Kafka à gérer des flux de messages à haut débit et à faible latence en fait une plate-forme adaptée au suivi et à l’analyse des activités sur les systèmes distribués.
   Traitement des données en temps réel : il fait référence à la capacité de traiter et d’analyser les données en continu au fur et à mesure de leur arrivée, permettant une prise de décision et des informations en temps opportun. La conception de Kafka en tant que plate-forme de streaming d’événements distribués la rend idéale pour les applications en temps réel telles que la surveillance, la détection des fraudes, les systèmes de recommandation et l’analyse en temps réel.
2. Messagerie: La messagerie dans Apache Kafka est l’un des cas d’utilisation fondamentaux pour lesquels Kafka a été initialement développé. Kafka est une plate-forme de streaming d’événements distribués qui excelle dans la gestion de la messagerie à haut débit et à faible latence pour les applications qui doivent envoyer et recevoir des messages de manière asynchrone. Il permet une livraison de messages fiable et évolutive sur un système distribué. Le système de messagerie de Kafka est utilisé pour les architectures basées sur les événements, les analyses en temps réel, les pipelines de données et bien plus encore.
3. Mesures opérationnelles/KPI: La surveillance d’Apache Kafka est essentielle pour garantir sa santé, ses performances et sa fiabilité dans les environnements de production. En suivant les mesures opérationnelles clés et les indicateurs de performance clés (KPI), vous pouvez détecter les problèmes, optimiser les configurations et garantir que Kafka fonctionne efficacement.
4. Agrégation de journaux : Il s’agit du processus de collecte et de consolidation des journaux provenant de diverses sources (par exemple, serveurs, applications, services) dans un système central où ils peuvent être stockés, analysés et traités. Apache Kafka, en tant que plate-forme de streaming d’événements distribués, est largement utilisée pour l’agrégation de journaux dans les architectures modernes en raison de son évolutivité, de sa durabilité et de son débit élevé. Kafka peut collecter, stocker et diffuser des données de journaux, permettant ainsi une analyse et une surveillance des journaux en temps réel.

Quand «ne pas» utiliser Kafka

1. Pas pour les applications avec une quantité moindre de données : Lorsque vous utilisez Kafka dans des scénarios où le volume de données est relativement faible ou modéré, de nombreuses fonctionnalités et configurations conçues pour gérer des données à grande échelle peuvent être excessives. Dans de tels cas, l’optimisation de la simplicité, de la rentabilité et de la gestion des ressources est essentielle. Kafka peut toujours apporter une valeur substantielle, même pour les systèmes contenant moins de données, mais les choix de configuration et de déploiement peuvent différer.
2. ETL en streaming: (Extraire, Transformer, Charger) est le processus d’ingestion, de transformation et de chargement continu de données en temps réel ou quasi-réel lorsqu’elles circulent à travers divers systèmes. Dans un pipeline ETL par lots traditionnel, les données sont extraites d’une source, transformées en lots et chargées dans un système de destination à intervalles planifiés. En revanche, le streaming ETL traite les données en continu au fur et à mesure de leur arrivée, fournissant des informations en temps réel et permettant une prise de décision immédiate basée sur les données.

En savoir plus: Libérer le potentiel : intégration du streaming Kafka avec Apache Spark

Inconvénients de Kafka

1. Aucun ensemble complet d’outils de surveillance: Bien que Kafka lui-même fournisse des fonctionnalités de métriques et de journalisation, la gestion efficace des clusters Kafka nécessite de nombreux travaux personnalisés ou des outils tiers pour une visibilité complète sur l’état et les performances du système.
2. Problèmes liés à l’ajustement des messages : La modification des messages, ou la modification des messages en cours de traitement par les producteurs, les consommateurs ou les processeurs de flux dans Kafka, peut introduire une variété de complexités et de défis. Bien que Kafka soit très flexible en termes de traitement et de transformation des messages, le fait de modifier les messages (par exemple, filtrer, enrichir ou changer la structure des messages) peut entraîner plusieurs problèmes s’il n’est pas traité avec soin.
3. Réduit les performances: Apache Kafka est une plateforme de streaming d’événements distribués et hautes performances. Cependant, plusieurs facteurs peuvent réduire ses performances globales, affectant le débit, la latence et la fiabilité. Ces goulots d’étranglement en termes de performances peuvent provenir d’une configuration incorrecte, de limitations de ressources ou de modèles d’utilisation inefficaces.
4. Manque de certains paradigmes de messagerie: Bien qu’Apache Kafka soit une plate-forme de streaming d’événements très polyvalente et évolutive, elle est principalement conçue autour d’un paradigme de publication-abonnement et de file d’attente de messages. Cependant, il existe certains paradigmes de messagerie que Kafka ne prend pas entièrement en charge ou dont la prise en charge est limitée, ce qui peut nécessiter des solutions de contournement ou des solutions alternatives dans certains cas d’utilisation.

Cas d’utilisation de Kafka

Si un développeur travaille sur le développement d’une application commerciale, la première chose à créer est le paiement. Ainsi, lorsqu’un utilisateur vérifie le produit depuis l’application, la commande est expédiée. La deuxième chose qui entre en ligne de compte est le volume des données, la manière dont les données sont transportées et le format des données. Ce n’est qu’une seule intégration à développer, ce qui n’est pas un gros problème pour eux. Mais, à mesure que l’application se développe, quelques éléments supplémentaires sont ajoutés, notamment un reçu automatique par e-mail lorsqu’un paiement a lieu, ou une mise à jour de l’inventaire lorsque le paiement est déclenché. À mesure que les services front-end et back-end sont ajoutés à tout moment dans l’application et que l’application se développe avec le temps, de plus en plus d’intégrations doivent être créées et finissent par devenir très compliquées. Cela créera beaucoup de dépendance entre les équipes et s’appuiera les unes sur les autres.

Voici donc Kafka qui aide à découpler les dépendances du système. Chaque fois qu’un paiement a lieu, il sera diffusé dans le sujet. Ensuite, les autres services comme le courrier électronique, l’expédition et l’inventaire s’abonnent à ce flux, écoutent celui-ci, puis obtiennent les informations dont ils ont besoin et cela se déclenche en conséquence. C’est ainsi que Kafka peut être utile et fiable.

Conclusion

L’une des raisons de la popularité de Kafka réside dans sa puissance et sa flexibilité. Ce système Kafka basé sur des messages est fiable, évolutif et tolérant aux pannes. Il excelle dans les scénarios complexes en temps réel qui nécessitent le traitement des données et la surveillance de l’activité des applications. Lorsqu’il est nécessaire de traiter des données en temps réel, Kafka devrait sans aucun doute être votre solution de prédilection.

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