Présentation des applications Kafka

L'un des domaines de tendance dans l'industrie informatique est le Big Data, où l'entreprise traite une grande quantité de données clients et tire des informations utiles qui aident leur entreprise et fournissent aux clients un meilleur service. L'un des défis est de gérer et de transférer ces gros volumes de données d'un bout à l'autre pour l'analyse ou le traitement, c'est là que Kafka (un système de messagerie fiable) entre en jeu, ce qui aide à la collecte et au transport d'un énorme volume de données en temps réel. Kafka est conçu pour les systèmes distribués à haut débit et convient parfaitement aux applications de traitement des messages à grande échelle. Kafka prend en charge bon nombre des meilleures applications commerciales et industrielles d'aujourd'hui. Il existe une demande pour les professionnels de Kafka ayant de solides compétences et des connaissances pratiques.

Dans cet article, nous allons découvrir Kafka, ses fonctionnalités, ses cas d'utilisation et comprendre certaines applications notables où il est utilisé.

Qu'est-ce que Kafka?

Apache Kafka a été développé sur LinkedIn et est devenu plus tard un projet Apache open source. Apache Kafka est un système de messagerie rapide, tolérant aux pannes, évolutif et distribué qui permet la communication entre deux entités, c'est-à-dire entre les producteurs (générateur du message) et les consommateurs (destinataire du message) à l'aide de sujets basés sur les messages et fournit une plate-forme pour gérer tous les flux de données en temps réel.

Les fonctionnalités qui rendent Apache Kafka meilleur que les autres systèmes de messagerie et applicables aux systèmes en temps réel sont sa haute disponibilité, sa récupération automatique immédiate des défaillances de nœuds et prend en charge la livraison de messages à faible latence. Ces fonctionnalités d'Apache Kafka aident à l'intégrer à des systèmes de données à grande échelle et en font un composant idéal pour la communication.

Top des applications Kafka

Dans cette section de l'article, nous verrons quelques cas d'utilisation populaires et largement mis en œuvre et verrons une implémentation réelle de Kafka.

Applications réelles

1. Twitter: Activité de traitement des flux

Twitter est une plate-forme de réseautage social qui utilise Storm-Kafka (outil de traitement de flux open-source) dans le cadre de leur infrastructure de traitement de flux, où les données d'entrée (tweets) sont utilisées pour l'agrégation, les transformations et l'enrichissement pour une consommation ultérieure ou un suivi activités de transformation.

2. LinkedIn: traitement des flux et mesures

LinkedIn utilise Kafka pour le streaming de données et pour l'activité de métriques opérationnelles. LinkedIn utilise Kafka pour ses fonctionnalités supplémentaires telles que Newsfeed pour consommer des messages et effectuer une analyse des données reçues.

3. Netflix: surveillance en temps réel et traitement de flux

Netflix a son propre cadre d'ingestion qui transfère les données d'entrée dans AWS S3 et utilise Hadoop pour exécuter des analyses de flux vidéo, des activités d'interface utilisateur, des événements pour améliorer l'expérience utilisateur et Kafka pour l'ingestion de données en temps réel via des API.

4. Hotstar: traitement de flux

Hotstar a présenté sa propre plate-forme de gestion des données - Bifrost, où Kafka est utilisé pour le streaming de données, la surveillance et le suivi des cibles. En raison de son évolutivité, de sa disponibilité et de ses capacités à faible latence, Kafka était un choix idéal pour gérer les données que la plate-forme hotstar génère quotidiennement ou en toute occasion spéciale (streaming en direct de tous concerts, ou tout match de sport en direct, etc.) où le volume de données augmente considérablement.

Apache Kafka est la plupart du temps utilisé comme bloc de construction pour développer une architecture de données en streaming. Ce type d'architecture est utilisé dans des applications telles que la collecte de journaux de produit / serveur, l'analyse du flux de clics et la dérivation d'informations à partir de données générées par la machine.

Mais avec Kafka, nous devons utiliser des ressources ou des outils supplémentaires pour convertir le flux de données obtenu en données significatives qui aident à obtenir des informations pouvant être utilisées dans les décisions basées sur les données. Par exemple, nous pourrions avoir besoin de générer des informations à partir des données brutes obtenues à partir des appareils IoT, ou des données obtenues à partir des plateformes de médias sociaux en temps réel et effectuer une analyse ou un traitement et les présenter à l'entreprise pour prendre de meilleures décisions ou les aider à s'améliorer la performance de leurs services.

Pour ces types de cas d'utilisation, nous souhaitons diffuser nos données d'entrée / données brutes dans un lac de données, où nous pouvons stocker nos données et garantir la qualité des données sans entraver les performances.

Une situation différente, nous pouvons lire des données directement à partir de Kafka, est lorsque nous avons besoin d'une latence de bout en bout extrêmement faible, comme l'alimentation de données pour des applications en temps réel.

Kafka présente certaines fonctionnalités à ses utilisateurs:

  • Publiez et abonnez-vous aux données.
  • Stockez les données dans l'ordre où elles ont été générées efficacement.
  • Traitement des données en temps réel / à la volée.

Kafka est la plupart du temps utilisé pour:

  • Implémentation de pipelines de données de streaming à la volée qui permettent d'obtenir des données de manière fiable entre deux entités du système.
  • Implémentation d'applications de streaming à la volée qui transforment, manipulent ou traitent les flux de données.

Cas d'utilisation

Voici quelques cas d'utilisation largement appliqués de l'application Kafka:

1. Messagerie

Kafka fonctionne mieux que d'autres systèmes de messagerie traditionnels tels que ActiveMQ, RabbitMQ, etc. En comparaison, Kafka offre un meilleur débit, une fonction de partition intégrée, une réplication et des capacités de tolérance aux pannes, ce qui en fait un meilleur système de messagerie pour les applications de traitement à grande échelle .

2. Suivi des activités du site Web

Les activités des utilisateurs (pages vues, recherches ou toute action effectuée) peuvent être suivies et alimentées pour une surveillance ou une analyse en temps réel via Kafka ou utiliser Kafka pour stocker ces types de données dans Hadoop ou un entrepôt de données pour un traitement ou une manipulation ultérieurs. Le suivi des activités génère une énorme quantité de données qui doivent être transférées à l'emplacement souhaité sans aucune perte de données.

3. Agrégation de journaux

L'agrégation de journaux est un processus de collecte / fusion de fichiers journaux physiques de différents serveurs d'une application dans un référentiel unique (serveur de fichiers ou HDFS) pour traitement. Kafka offre de bonnes performances, une latence de bout en bout inférieure par rapport à Flume.

Conclusion

Kafka est largement utilisé dans le domaine du Big Data pour ingérer et déplacer très rapidement de grandes quantités de données en raison de ses caractéristiques de performance et de ses fonctionnalités qui contribuent à atteindre l'évolutivité, la fiabilité et la durabilité. Dans cet article, nous avons discuté d'Apache Kafka ses fonctionnalités, ses cas d'utilisation et son application et ce qui en fait un meilleur outil pour diffuser des données.

Articles recommandés

Ceci est un guide des applications Kafka. Ici, nous discutons de ce qu'est Kafka avec les principales applications de Kafka qui incluent des cas d'utilisation largement mis en œuvre et une implémentation réelle. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus-

  1. Qu'est-ce que Kafka?
  2. Comment installer Kafka?
  3. Questions d'entretiens chez Kafka
  4. Apache Kafka vs Flume
  5. Les 8 meilleurs appareils de l'IoT que vous devriez connaître
  6. Kafka vs Kinesis | Différences avec l'infographie
  7. Différents types d'outils Kafka avec composants
  8. Apprenez les principales différences entre ActiveMQ et Kafka

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