O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída de código aberto projetada para lidar com grandes volumes de dados em tempo real, tornando-a uma plataforma ideal para criar pipelines de dados em tempo real, aplicativos de streaming e arquiteturas orientadas a eventos.

Casos de Uso:

Pipelines de dados em tempo real

Um dos casos de uso mais comuns do Kafka é a criação de pipelines de dados em tempo real. Por exemplo, Kafka pode ser usado para coletar dados de sensores, arquivos de log, plataformas de mídia social e outras fontes e transmiti-los para data warehouses, plataformas de aprendizado de máquina e outros destinos.

Sistemas de mensagens

O Kafka também pode ser usado como um sistema de mensagens, permitindo a entrega rápida e eficiente de mensagens entre aplicativos e serviços. Por exemplo, o Kafka pode ser usado para alimentar aplicativos de bate-papo, sistemas de e-mail e outros sistemas de comunicação em tempo real.

Processamento de fluxo

O suporte do Kafka para estruturas de processamento de fluxo como Apache Flink e Apache Spark Streaming permite processamento e análise de dados em tempo real. Por exemplo, Kafka pode ser usado para construir sistemas de detecção de fraude em tempo real, mecanismos de recomendação em tempo real e sistemas de análise de sentimento em tempo real.

Arquitetura orientada a eventos

O suporte do Kafka para arquitetura orientada a eventos o torna a escolha ideal para a criação de aplicativos complexos orientados a eventos. Com o Kafka, os eventos podem ser produzidos, consumidos e processados ​​em tempo real. Por exemplo, Kafka pode ser usado para construir arquiteturas de microsserviços orientados a eventos, plataformas IoT e outros sistemas orientados a eventos.

Agregação de registros

O Kafka também pode ser usado para agregação de logs, permitindo a coleta, armazenamento e análise de logs de várias fontes. Por exemplo, Kafka pode ser usado para coletar e analisar logs de servidores web, bancos de dados e outros sistemas.

Principais componentes do Kafka

Kafka Tópico:

• Um Tópico é um nome lógico para um fluxo de dados no qual as mensagens são publicadas pelos produtores e das quais as mensagens são consumidas pelos consumidores.
• Um tópico Kafka é dividido em uma ou mais partições, que são armazenadas em um cluster Kafka.

Um broker é uma única instância de um servidor Kafka que armazena e gerencia uma ou mais partições Kafka. Um cluster Kafka consiste em um ou mais agentes que trabalham juntos para gerenciar o armazenamento e o processamento de tópicos Kafka.

Produtor e Consumidor:

O produtor produz dados para um tópico kafka. Os produtores podem gravar dados em tópicos em paralelo e o Kafka garante que os dados sejam distribuídos uniformemente pelas partições.
O consumidor consome dados de um ou mais tópicos Kafka. Os consumidores se inscrevem em tópicos e leem dados de partições. O Kafka garante que apenas um consumidor de um grupo receba dados de uma partição a qualquer momento.

Partições:

• Os tópicos do Kafka são divididos em várias partições, que contêm mensagens em uma sequência imutável (imutável).
• Cada mensagem em uma partição é atribuída e identificada por seu deslocamento exclusivo.
• Um tópico também pode ter vários logs de partição. Isso permite que vários consumidores leiam um tópico em paralelo.

As mensagens nas partições recebem, cada uma, um id único (por partição) e sequencial chamado de deslocamento.

Grupo de consumidores:

Um grupo de consumidores é um conjunto de um ou mais consumidores que trabalham juntos para consumir dados de tópicos Kafka

Replicação:

A replicação é o processo de criação de várias cópias de dados. A replicação garante que, se um broker (nó) falhar ou ficar indisponível, os dados armazenados nesse broker possam ser recuperados de outros brokers que tenham uma cópia dos mesmos dados.

API Kafka

Kafka tem quatro APIs principais:

A API do produtor permite que um aplicativo publique um fluxo de registros em um ou mais tópicos Kafka.

A API do consumidor permite que um aplicativo assine um ou mais tópicos e processe o fluxo de registros.

A API de fluxos permite que um aplicativo atue como um processador de fluxo, consumindo um fluxo de entrada de um ou mais tópicos e produzindo um fluxo de saída para um ou mais tópicos de saída, transformando efetivamente os fluxos de entrada em fluxos de saída.

A API do conector permite criar e executar produtores ou consumidores reutilizáveis ​​que conectam tópicos Kafka a aplicativos ou sistemas de dados existentes. Por exemplo, um conector para um banco de dados relacional pode capturar todas as alterações em uma tabela.

Exemplos do mundo real

1. LinkedIn: o LinkedIn usa Kafka para processar e transmitir dados de atividade do usuário em tempo real. A plataforma gera mais de 2 trilhões de mensagens por dia e o Kafka ajuda a gerenciar essa enorme quantidade de dados, permitindo processamento e análise em tempo real.
2. Uber: Uber usa Kafka para gerenciar seus fluxos de dados em tempo real. Kafka ajuda a Uber a gerenciar o fluxo de dados gerados pelos aplicativos de motorista e passageiro da empresa, incluindo dados de localização em tempo real, dados de viagem e dados de pagamento.
3. Netflix: Netflix usa Kafka para gerenciar seus pipelines de dados e transmitir dados entre seus microsserviços. O Kafka ajuda a Netflix a gerenciar o fluxo de dados entre diferentes serviços, garantindo que cada serviço tenha acesso aos dados necessários para fornecer uma experiência de streaming perfeita para seus usuários.
4. Airbnb: Airbnb usa Kafka para alimentar sua arquitetura orientada a eventos. O Kafka ajuda o Airbnb a gerenciar o fluxo de eventos gerados por seus usuários e serviços, permitindo que ele forneça recomendações personalizadas e uma experiência de usuário perfeita.
5. Twitter: o Twitter usa Kafka para gerenciar seus dados de mídia social em tempo real. O Kafka ajuda o Twitter a gerenciar a enorme quantidade de dados gerados por seus usuários, permitindo fornecer insights e análises em tempo real para seus anunciantes e parceiros.

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