Qu'est-ce que Kafka?
Pour comprendre Kafka, il est préférable de comprendre ce qu'est la technologie de «Stream processing». «Le traitement de flux est une technologie qui permet à un utilisateur d'interroger un flux de données continu dans un micro-délai pour mieux comprendre les conditions sous-jacentes responsables.
Un scénario en temps réel - imaginez si votre capteur de température envoie des données que vous pouvez interroger et recevoir une alerte après la réception d'un point de congélation. Cette requête de données peut être effectuée en microsecondes.
Définitions
selon Wiki, il s'agit d'un logiciel de traitement de données open source. Il a été développé par LinkedIn et ensuite donné au logiciel Apache.
Comprendre Kafka
Sa croissance explose de façon exponentielle. Voyons quelques faits et statistiques pour mieux souligner notre réflexion. Il bénéficie de la préférence de plus d'un tiers des Fortune 500 à travers le monde. Cette distribution est partagée par les entreprises de voyages, les géants des télécommunications, les banques et plusieurs autres. LinkedIn, Microsoft et Netflix traitent des messages de quatre virgules par jour avec Kafka (près de 1 000 000 000 000).
Il est utilisé pour les flux de données en temps réel, pour collecter des données volumineuses ou pour effectuer une analyse en temps réel (ou les deux). Kafka est utilisé avec des microservices en mémoire pour assurer la durabilité et il peut être utilisé pour alimenter des événements en CEP (systèmes de streaming d'événements complexes) et en systèmes d'automatisation de type IoT / IFTTT.
Comment Kafka fonctionne-t-il si facilement?
Poussé par la simplicité serait la bonne façon de définir la performance. Il est facile de comprendre comment Kafka fonctionne avec une telle facilité dès sa configuration et son utilisation. Cette performance accrue dans le comportement est dédiée à sa stabilité, sa fourniture à une durabilité fiable, avec sa capacité intégrée flexible de publier ou de souscrire ou de mettre en file d'attente la maintenance. C'est très important d'avoir si vous avez besoin de traiter avec N - nombre de groupes de clients, si vous devez montrer une réplication robuste sur le marché, visant à fournir à vos clients une approche cohérente (c'est-à-dire une partition de sujet Kafka). Un comportement crucial de Kafka qui le distingue de ses concurrents est sa compatibilité avec les systèmes avec des flux de données - son processus et permet à ces systèmes de regrouper, transformer et charger d'autres magasins pour un travail pratique. "Tous les faits mentionnés ci-dessus ne seraient pas possibles si Kafka était lent". Ses performances exceptionnelles le permettent.
En plus de la facilité de travail de Kafka, nous devons passer au «niveau OS». Voyons comment les choses fonctionnent pour Kafka au niveau du système d'exploitation -
- Il s'appuie sur les noyaux OS pour déplacer les données plus rapidement et fonctionne sur le principe de la copie nulle.
- Il permet aux enregistrements de données de se regrouper en morceaux qui peuvent être vus depuis le système de fichiers (alias Kafka topic log) jusqu'aux consommateurs.
- La possibilité de regrouper des données donne une compression de données efficace avec une réduction de latence d'E / S.
- Il a la capacité d'évoluer horizontalement via le sharding. Il peut scinder un journal de titres en centaines de partitions en milliers. Cela lui permet de gérer facilement la charge de travail massive.
Que pouvez-vous faire avec Kafka?
Si votre entreprise joue régulièrement avec d'énormes ensembles de données, vous avez besoin de Kafka. Il existe une longue liste d'entreprises qui l'utilisent.
- LinkedIn utilise pour suivre les données et les mesures opérationnelles.
- Twitter pour fournir des infrastructures de traitement de flux.
Il existe une longue liste d'entreprises, d'Uber à Spotify et de Goldman Sachs à Cisco.
Les avantages
- Haut débit: il peut facilement gérer un grand volume de données lors de la génération à grande vitesse est un avantage exceptionnel en faveur de Kafka. Cette application manque de matériel énorme. Avec la capacité de prendre en charge le débit de messages à une fréquence de milliers de messages par seconde.
- Faible latence: faible latence pour gérer cette génération de messages à volume élevé.
- Tolérance aux pannes: cette fonctionnalité est très utile, elle a une capacité inhérente à être limitée par un nœud intégré dans un cluster.
- Durable: il est très durable dans son fonctionnement et c'est pourquoi de nombreux MNC préfèrent utiliser Kafka. En parlant de durabilité dans les opérations, les messages ne peuvent pas se perdre à long terme.
Compétences requises
Il n'y a aucune exigence particulière pour être un professionnel de Kafka. Mais nous avons souligné certains flux et professionnels -
- Les développeurs qui souhaitent volontiers faire carrière dans le Big Data et souhaitent y accélérer leur carrière.
- Les professionnels du test ont une bonne portée dans Kafka en termes de systèmes de file d'attente et de messagerie
- Architectes - car tout a besoin d'un cadre et ce cadre peut être mis à jour de temps en temps. Les architectes du Big Data trouveraient Kafka comme un bon investissement dans leur carrière.
- Le gestionnaire de projet est nécessaire si le professionnel ci-dessus est là pour une meilleure gestion des ressources. Ainsi, des postes supérieurs sont également disponibles pour les professionnels de la gestion dans le domaine de Kafka.
Pourquoi utiliser Kafka?
Aux fins du suivi et de la manipulation des données selon les besoins de l'entreprise, Kafka est préféré dans le monde entier. Il donne la possibilité de diffuser des données en temps réel avec des analyses en temps réel. Il est rapide, évolutif et durable et conçu comme une tolérance aux pannes. Il existe de nombreux cas d'utilisation sur le Web où vous pouvez voir pourquoi JMS, RabbitMQ et AMQP ne sont même pas considérés comme fonctionnant avec, car le besoin est d'exploiter un volume et une réactivité énormes.
Il a un débit élevé, une configuration fiable avec des caractéristiques de réplication qui en font un choix préférable pour travailler sur des capteurs IoT.
La compatibilité est une autre raison de l'utiliser et de la rendre acceptable dans le monde entier. Il peut être facilement configuré pour fonctionner avec l'application ci-dessous. Cette combinaison est très vitale pour de nombreuses entreprises pour développer leurs activités et survivre (car elle permet d'économiser du temps et de l'argent).
- Buse
- Spark Streaming
- HBase
- Spark pour l'ingestion, le traitement et l'analyse en temps réel des données.
- Il est utilisé pour alimenter Hadoop BigData
Portée
Il se porte bien partout dans le monde. Eh bien, nous ne disons pas cela plutôt des statistiques. Regardons -
Statistiques de salaires pour les professionnels de Kafka - PayScale
- Ingénieur logiciel - 109 825 $
- Ingénieur données - 109 580 $
- Développeurs - 81 182 $
- Ingénieur principal des données - 127 836 $
Conclusion
À l'heure actuelle, Kafka est devenu la norme de facto en matière d'analyse de données en temps réel avec la plus haute précision en microsecondes. Nous avons présenté nos idées en termes de données et de détails à l'appui des technologies Kafka. Il existe plusieurs grandes entreprises qui exploitent les données au quotidien, pour ce faire, elles ont besoin de professionnels pour exploiter ces énormes ensembles de données. Avec Kafka, on peut être assuré de mener sa carrière dans une analyse BigData
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