Ülevaade Kafka rakendustest

Üks IT-tööstuses trendivaid valdkondi on Big Data, kus ettevõte tegeleb suure hulga kliendiandmetega ja saab kasulikke teadmisi, mis aitavad nende äri ja pakuvad klientidele paremat teenust. Üks väljakutseid on nende suurte andmemahtude käsitlemine ja edastamine ühest otsast teise analüüsimiseks või töötlemiseks. Just siin tuleb mängu Kafka (usaldusväärne sõnumsidesüsteem), mis aitab tohutu hulga andmete kogumisel ja edastamisel reaalajas. Kafka on mõeldud hajutatud suure läbilaskevõimega süsteemidele ja sobib hästi suuremahuliste sõnumitöötluse rakenduste jaoks. Kafka toetab paljusid tänapäevaseid parimaid äri- ja tööstusrakendusi. Nõudlus on Kafka spetsialistide järele, kellel on tugevad oskused ja praktilised teadmised.

Selles artiklis õpime tundma Kafka, selle funktsioone, kasutusjuhtumeid ja mõistame mõnda märkimisväärset rakendust, kus seda kasutatakse.

Mis on Kafka?

Apache Kafka töötati välja LinkedInis ja sellest sai hiljem avatud lähtekoodiga Apache-projekt. Apache Kafka on kiire, tõrketaluv, skaleeritav ja hajutatud sõnumside süsteem, mis võimaldab sõnumipõhiste teemade kaudu suhelda kahe üksuse vahel, st tootjate (sõnumi generaator) ja tarbijate (sõnumi vastuvõtja) vahel ning pakub platvormi kõigi juhtimiseks reaalajas andmevood.

Funktsioonid, mis muudavad Apache Kafka teistest sõnumsidesüsteemidest paremaks ja on rakendatavad reaalajasüsteemidele, on selle kõrge kättesaadavus, viivitamatu automaatne taastamine sõlmede tõrgetest ja toetab madala latentsusajaga teadete edastamist. Need Apache Kafka omadused aitavad seda integreerida suuremahuliste andmesüsteemidega ja muudavad selle ideaalseks suhtluskomponendiks.

Parimad Kafka rakendused

Selle artikli jaotises näeme populaarseid ja laialdaselt rakendatud kasutusjuhtumeid ning Kafka reaalset elu.

Reaalse elu rakendused

1. Twitter: voo töötlemise tegevus

Twitter on suhtlusvõrkude platvorm, mis kasutab Storm-Kafkat (avatud lähtekoodiga voo töötlemise tööriist) nende voo töötlemise infrastruktuuri osana, kus sisendandmeid (säutsu) tarbitakse koondamiseks, teisendamiseks ja rikastamiseks edasiseks tarbimiseks või järelmeetmeteks töötlemistoimingud.

2. LinkedIn: voo töötlemine ja mõõdikud

LinkedIn kasutab Kafkat andmete voogesitamiseks ja operatiivmõõdikute tegevuseks. LinkedIn kasutab Kafkat oma lisafunktsioonide jaoks, näiteks Newsfeed, sõnumite tarbimiseks ja saadud andmete analüüsimiseks.

3. Netflix: reaalajas jälgimine ja voo töötlemine

Netflixil on oma sisestusraamistik, mis koondab sisendandmed AWS S3-s ja kasutab Hadoopi videovoogude analüüsi, kasutajaliidese tegevuste, kasutajakogemuse parandamiseks mõeldud sündmuste analüüsi jaoks ja Kafka andmete reaalajas sisestamiseks API-de kaudu.

4. Hotstar: voo töötlemine

Hotstar tutvustas oma andmehaldusplatvormi Bifrost, kus Kafkat kasutatakse andmete voogesitamiseks, jälgimiseks ja sihtmärkide jälgimiseks. Mastaapsuse, käideldavuse ja väikese latentsusega võimaluste tõttu oli Kafka ideaalne valik selliste andmete haldamiseks, mida hotstarsi platvorm genereerib iga päev või mis tahes erilistel puhkudel (suvaliste kontsertide voogesitus või mis tahes elavad spordimatšid jne), kus andmete maht suureneb märkimisväärselt.

Apache Kafka kasutatakse enamasti voogesituse andmearhitektuuri arendamiseks ehitusplokina. Seda tüüpi arhitektuuri kasutatakse sellistes rakendustes nagu toote / serveri logide kogumine, klikkide voogude analüüs ja masina genereeritud andmetest teabe saamiseks.

Kuid lisaks Kafkale peame kasutama täiendavaid ressursse või tööriistu, et teisendada saadud andmevoog oluliseks andmeks, mis aitab saada teadmisi, mida saab kasutada andmepõhistes otsustes. Näiteks peame võib-olla genereerima teadmisi Interneti-seadmetelt saadud töötlemata andmetest või sotsiaalmeediaplatvormidelt saadud andmetest reaalajas ning analüüsima või töötlema ja tutvustama seda ettevõttele, et teha paremaid otsuseid või aidata neil täiustada nende teenuste osutamist.

Seda tüüpi kasutusjuhtude jaoks sooviksime voogesitada oma sisendandmed / töötlemata andmed andmejärve, kus saaksime oma andmeid säilitada ja tagada andmete kvaliteedi toimimist takistamata.

Erinev olukord, kui me võib-olla loeme andmeid otse Kafka käest, on see, kui vajame äärmiselt madalat lõpp-latentsusaega, näiteks andmete sisestamine reaalajas rakendustesse.

Kafka sätestab oma kasutajatele teatud funktsioonid:

  • Andmete avaldamine ja tellimine.
  • Salvestage andmeid tõhusas genereerimise järjekorras.
  • Andmete töötlemine reaalajas / lennul.

Kafka kasutatakse enamasti:

  • Lennul voogesituse andmesidejuhtmete juurutamine, mis koguvad usaldusväärselt andmeid süsteemi kahe üksuse vahel.
  • Lennul voogesituse rakenduste rakendamine, mis muudavad andmevooge või töötlevad neid või töötlevad neid.

Kasutage juhtumeid

Allpool on toodud mõned Kafka rakenduse laialt rakendatud kasutusjuhud:

1. Sõnumid

Kafka töötab paremini kui muud traditsioonilised sõnumsidesüsteemid nagu ActiveMQ, RabbitMQ jne. Võrdluseks: Kafka pakub paremat läbilaskevõimet, sisseehitatud sektsiooni, replikatsiooni ja tõrketaluvuse võimalusi, mis teeb sellest parema sõnumsidesüsteemi suuremahuliste töötlemisrakenduste jaoks .

2. Veebisaidi tegevuse jälgimine

Kasutajate tegevusi (lehevaatamisi, otsinguid või tehtud toiminguid) saab jälgida ja sisestada Kafka kaudu reaalajas jälgimiseks või analüüsimiseks või Kafka abil seda tüüpi andmete Hadoopi või andmeladu salvestamiseks, et neid hiljem töödelda või manipuleerida. Tegevuse jälgimine genereerib tohutul hulgal andmeid, mis tuleb soovitud asukohta üle viia ilma igasuguse andmete kadumiseta.

3. Palgi koondamine

Logi liitmine on protsess, mille käigus kogutakse / liidetakse füüsilised logifailid rakenduse erinevatest serveritest ühte hoidlasse (failiserverisse või HDFS-i) töötlemiseks. Kafka pakub Flume'iga võrreldes head jõudlust, madalamat otste latentsust.

Järeldus

Kafkat kasutatakse laialdaselt suures andmeruumis suurte andmemahtude kiireks sissetoomiseks ja teisaldamiseks selle jõudluse omaduste ja omaduste tõttu, mis aitavad saavutada skaleeritavust, usaldusväärsust ja jätkusuutlikkust. Selles artiklis arutasime Apache Kafkat selle funktsioonidest, kasutusjuhtudest ja rakendusest ning sellest, mis teeb sellest parema tööriista andmete voogesitamiseks.

Soovitatavad artiklid

See on Kafka rakenduste juhend. Siin arutame, mis on Kafka, koos Kafka parimate rakendustega, mis hõlmavad laialdaselt rakendatud kasutusjuhtumeid ja mõnda reaalset elu. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Mis on Kafka?
  2. Kuidas Kafkat installida?
  3. Kafka intervjuu küsimused
  4. Apache Kafka vs Flume
  5. Internetis Interneti 8 peamist seadet, mida peaksite teadma
  6. Kafka vs Kinesis | Erinevused infograafika osas
  7. Kafka tööriistade erinevad tüübid koos komponentidega
  8. Tutvuge ActiveMQ ja Kafka peamiste erinevustega

Kategooria:

Suured andmed