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Kafka

Open Source Distributed Event Streaming

Kafka bietet eine robuste, skalierbare und verteilte Architektur, die für die Verarbeitung von Ereignisdaten und das Stream-Processing verwendet werden kann.
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Kafka

Die Plattform für verteiltes Event-Streaming

Kafka ist eine leistungsstarke Event-Streaming-Plattform, die speziell für den Austausch von Datenströmen in Echtzeit entwickelt wurde. Es ermöglicht Anwendungen, große Datenmengen effizient und zuverlässig zu verarbeiten, um ein reaktionsschnelles Benutzererlebnis und eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Diensten zu gewährleisten.

Mit Kafka kannst Du Datenströme in deinen Anwendungen effizient verarbeiten, Benutzerereignisse nahezu in Echtzeit verfolgen, die Skalierbarkeit verbessern und Deine Anwendung robust und ausfallsicher machen. Kafka ist eine beliebte und bewährte Lösung für die Verarbeitung von Datenströmen in einer Vielzahl von Anwendungen und Szenarien, einschließlich Webanwendungen, Microservices und Echtzeitdatenanalyse.

Features

Event Streaming der Spitzenklasse

Diese Features machen Kafka zu einer leistungsstarken und flexiblen Streaming-Plattform, die in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden kann, von Echtzeitdatenanalyse und -verarbeitung bis hin zur Integration und Kommunikation zwischen Anwendungen und Systemen.

Verteilte Streaming Plattform

Kafka ist eine robuste, verteilte Streaming-Plattform, die speziell für die Speicherung, Verarbeitung und das Streaming großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie ermöglicht die effiziente Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit.

Hohe Skalierbarkeit

Kafka kann horizontal skaliert werden, indem Broker hinzugefügt werden, um die Datenlast zu verteilen. Dies ermöglicht eine nahtlose Skalierung von Kapazität und Durchsatz, um wachsende Datenmengen zu bewältigen.
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Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit

Kafka repliziert Daten in Partitionen über mehrere Broker hinweg. Dadurch ist es ausfallsicher und hochverfügbar. Fällt ein Broker aus, können die anderen Broker die Verarbeitung ohne Datenverlust übernehmen.

Themenbasierte Organisation

Kafka organisiert Daten in Themen (Topics). Jedes Topic repräsentiert einen Datenstrom eines bestimmten Ereignistyps. Dies ermöglicht eine effiziente Verteilung und Verarbeitung der Daten für verschiedene Anwendungsfälle.

Retention und Archivierung

Kafka speichert Daten für einen konfigurierbaren Zeitraum oder eine konfigurierbare Größe, auch Retention-Periode genannt. Dadurch können Daten über einen längeren Zeitraum für die spätere Verarbeitung, Analyse und Nachbearbeitung verfügbar gehalten werden.

Echtzeit-Verarbeitung

Kafka ermöglicht die Integration mit Stream-Verarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark oder Apache Flink. Dies ermöglicht die Verarbeitung und Analyse von Datenströmen in Echtzeit, was wiederum eine schnelle Reaktion auf Ereignisse und eine Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht.

Architektur

Wie funktioniert Kafka im Detail?

Kafka ist ein verteiltes System, das aus Servern und Clients besteht, die über ein leistungsfähiges TCP-Netzwerkprotokoll kommunizieren. Es kann auf Bare-Metal-Hardware, virtuellen Maschinen und Containern in lokalen und Cloud-Umgebungen eingesetzt werden.

Server

Kafka wird als Cluster von einem oder mehreren Servern ausgeführt, die sich über mehrere Rechenzentren oder Cloud-Regionen erstrecken können. Einige dieser Server bilden die Speicherschicht, die als Broker bezeichnet wird. Andere Server führen Kafka Connect aus, um kontinuierlich Daten als Ereignisströme zu importieren und zu exportieren, um Kafka mit bestehenden Systemen wie relationalen Datenbanken und anderen Kafka-Clustern zu integrieren. Um eine hochskalierbare und ausfallsichere Lösung für geschäftskritische Anwendungen zu bieten, kann ein Kafka-Cluster bei Ausfall eines Servers dessen Aufgaben von anderen Servern übernehmen, um einen unterbrechungsfreien Betrieb ohne Datenverlust zu gewährleisten.

Client

Diese ermöglichen es, verteilte Anwendungen und Microservices zu schreiben, die Ereignisströme parallel, skalierbar und ausfallsicher lesen, schreiben und verarbeiten können, selbst bei Netzwerkproblemen oder Maschinenausfällen. Kafka wird mit einigen dieser Clients ausgeliefert und wird durch Dutzende von Clients ergänzt, die von der Kafka-Community zur Verfügung gestellt werden. Es gibt Clients für Java und Scala, einschließlich der Kafka Streams-Bibliothek, für Go, Python, C/C++ und viele andere Programmiersprachen sowie REST-APIs.

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