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Was ist Apache Kafka®?
Apache Kafka ist ein verteiltes Open Source Streaming-System, das für umfassende Stream-Verarbeitung, Echtzeit-Daten-Pipelines und Datenintegration genutzt wird. Kafka wurde ursprünglich 2011 bei LinkedIn für den Umgang mit Echtzeit-Daten-Feeds entwickelt und hat sich schnell von einer Messaging-Queue zur vollwertigen Event-Streaming-Plattform entwickelt, die mehr als eine Million Nachrichten pro Sekunde oder Billionen von Nachrichten pro Tag verarbeiten kann.
Confluent wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Kafka gegründet und bietet die umfassendsten Kafka Tutorials, Schulungen, Services und Support. Confluent bietet außerdem vollständig verwaltete, Cloud-native Daten-Streaming-Services, die für jegliche Cloud-Umgebung entwickelt wurden und die Anforderungen an Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit in modernen Daten-Infrastrukturen erfüllen.
Was spricht für Kafka?
Kafka bietet zahlreiche Vorteile. Kafka wird heutzutage von mehr als 80 % aller Fortune-100-Unternehmen in nahezu allen Branchen für unzählige kleine und große Anwendungsfälle eingesetzt. Es ist die De-facto-Technologie, die Entwickler und Architekten nutzen, um die neueste Generation skalierbarer Streaming-Anwendungen mit Echtzeit-Daten zu entwickeln.
Dies lässt sich zwar mit verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Technologien erreichen, doch es gibt gute Gründe dafür, warum Kafka so beliebt ist.
Hoher Durchsatz
Kafka kann Daten mit hoher Geschwindigkeit und großem Volumen verarbeiten und dabei Millionen von Nachrichten pro Sekunde verarbeiten. Dies macht es zur optimalen Lösung für Anwendungen, die Echtzeit-Datenverarbeitung und Integration auf mehreren Servern erfordern.
Hohe Skalierbarkeit
Kafka Cluster können auf bis zu tausend Broker skaliert werden und Billionen von Messages pro Tag und Petabyte an Daten verarbeiten. Das partitionierte Protokollmodell von Kafka ermöglicht die flexible Erweiterung und Verringerung von Speicher- und Verarbeitungskapazitäten. Mit dieser Skalierbarkeit wird sichergestellt, dass Kafka eine Vielzahl von Datenquellen und -strömen unterstützen kann.
Geringe Latenz
Kafka kann eine große Menge an Messages unter Verwendung eines Rechner-Clusters mit Latenzen von nur 2 ms liefern. Diese geringe Latenz ist entscheidend für Anwendungen, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung und sofortige Reaktionen auf Datenströme erfordern.
Dauerhafte Speicherung
Datenströme werden von Kafka sicher und geschützt in einem verteilten, dauerhaften und fehlertoleranten Cluster gespeichert. So wird die zuverlässige Speicherung der Datensätze ermöglicht und der Zugriff auch bei einem Serverausfall sichergestellt. Das partitionierte Protokollmodell verbessert zusätzlich Kafkas Fähigkeit, Datenströme zu verwalten und Exactly-Once-Verarbeitungen zu garantieren.
Hohe Verfügbarkeit
Cluster können von Kafka effizient über Verfügbarkeits-Zonen hinweg oder zur Cluster-Verbindung über geografische Regionen hinweg erweitert werden. Diese hohe Verfügbarkeit macht Kafka fehlertolerant und beseitigt das Risiko eines Datenverlusts. Das Design von Kafka ermöglicht die nahtlose Verwaltung mehrerer Abonnenten und externer Stream-Verarbeitungssysteme.
Wie funktioniert Apache Kafka?
Apache Kafka besteht aus einer Speicherebene und einer Rechenebene, die eine effiziente Datenerfassung in Echtzeit, Daten-Streaming-Pipelines und Speicherung auf verteilten Systemen ermöglichen. Das Design ermöglicht vereinfachtes Daten-Streaming zwischen Kafka und externen Systemen zur mühelosen Verwaltung und Skalierung von Echtzeitdaten innerhalb jeder Art von Infrastruktur.
Skalierbare Echtzeitverarbeitung
Eine Daten-Streaming-Plattform würde ihrem Namen nicht gerecht, wenn die Daten nicht direkt nach der Generierung verarbeitet und analysiert werden könnten. Die Kafka Streams API ist eine leistungsstarke, unkomplizierte Library, die eine direkte Verarbeitung, Aggregierung, Erstellung von Windowing-Parametern und Datenverknüpfungen innerhalb eines Streams und vieles mehr ermöglicht. Sie wurde als Java-Anwendung auf Kafka entwickelt, so dass die Workflow-Kontinuität garantiert ist, ohne Bedarf zusätzlicher Cluster zur Verwaltung.
Langlebiger, dauerhafter Speicher
Kafka bietet dauerhafte Speicherung, indem es das verteilte Commit-Log außen vor lässt, das üblicherweise in verteilten Datenbanken zu finden ist. Dadurch wird Kafka zu einer „Source of Truth" und kann Daten auf mehrere Knotenpunkte für ein hochverfügbares Deployment verteilen, ob innerhalb eines einzelnen Rechenzentrums oder in mehreren Verfügbarkeits-Zonen. Mit dieser robusten und dauerhaften Speicherung werden Datenintegrität und Zuverlässigkeit sichergestellt, selbst bei Serverausfällen.
Übertragen und Abrufen
Kafka verfügt über ein einfaches, unveränderliches Commit-Log. Nutzer können darauf zugreifen und die Daten in zahlreichen Systemen oder Echtzeitanwendungen verwenden. Kafka ist im Gegensatz zu herkömmlichen Messaging-Queues ein hoch skalierbares, fehlertolerantes verteiltes System. Dies ermöglicht die Skalierung von Kafka von einzelnen Anwendungen bis hin zu unternehmensweiten Deployments. Uber nutzt Kafka beispielsweise zur optimalen Zuordnung von Fahrgästen und Fahrern, British Gas erstellt Echtzeitanalysen und ermöglicht vorausschauende Wartung für Smart-Home-Lösungen, und LinkedIn nutzt Kafka für zahlreiche seiner Echtzeit-Services.
Wofür wird Kafka genutzt?
Kafka wird üblicherweise zum Entwickeln von Daten-Streaming-Pipelines und Echtzeit-Streaming-Anwendungen verwendet und unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Jedes Unternehmen, das sich auf Daten stützt oder Daten verarbeitet, kann zahlreiche Vorteile aus der Nutzung von Kafka ziehen.
Daten-Pipelines
Im Kontext von Apache Kafka bedeutet eine Daten-Streaming-Pipeline das Erfassen von Daten aus verschiedenen Quellen in Kafka sobald sie entstehen, und das anschließende Streamen dieser Daten von Kafka zu einem oder mehreren Zielen. Dies ermöglicht eine nahtlose Datenintegration und einen effizienten Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen.
Datenstromverarbeitung
Stream-Verarbeitung umfasst Operations-Elemente wie Filter, Verknüpfungen, Maps, Aggregierungen und weitere Transformationen, die von Unternehmen für zahlreiche Anwendungsfälle verwendet werden. Kafka Streams ist eine für Apache Kafka entwickelte Stream-Processing-Library, die es Unternehmen ermöglicht, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und ist daher ideal für Anwendungen geeignet, die sofortige Datenverarbeitung und Analyse erfordern.
Streaming-Analytics
Kafka bietet Event-Übermittlung mit hohem Durchsatz. In Kombination mit Open-Source-Technologien wie Druid entsteht ein leistungsstarker Streaming Analytics Manager (SAM). Druid nutzt Streaming-Daten aus Kafka, um analytische Abfragen zu ermöglichen. Events werden zunächst in Kafka geladen, wo sie in Kafka-Brokern gebuffert und anschließend von Druid-Echtzeit-Workern genutzt werden. Dies ermöglicht Analysen und Entscheidungsfindungen in Echtzeit.
Streaming-ETL
Echtzeit-ETL mit Kafka kombiniert verschiedene Komponenten und Features wie Kafka Connect-Quellen- und Senken-Connectors, die zum Konsumieren und Produzieren von Daten von/zu jeder anderen Datenbank, Anwendung oder API verwendet werden; Single Message Transforms (SMT) (eine optionale Kafka Connect-Funktion) und Kafka Streams für ein kontinuierliche, umfangreiche Datenverarbeitung in Echtzeit. In Kombination garantieren sie eine effiziente Datentransformation und -integration.
Event-getriebene Microservices
Apache Kafka ist das beliebteste Tool für Microservices, weil es viele Probleme im Zusammenhang mit der Orchestrierung von Microservices löst und gleichzeitig Attribute ermöglicht, die für Microservices wichtig sind, wie Skalierbarkeit, Effizienz und Geschwindigkeit. Kafka vereinfacht außerdem die Kommunikation zwischen Services und bietet extrem geringe Latenzen und hohe Fehlertoleranz. Dies ist für den Aufbau von zuverlässigen und skalierbaren Microservices-Architekturen unverzichtbar.
Kafka ermöglicht es Unternehmen, hocheffiziente Daten-Pipelines zu erstellen, Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten, erweiterte Analysen durchzuführen und skalierbare Microservices zu entwickeln, um sicherzustellen, dass sie die Anforderungen moderner datengetriebener Anwendungen erfüllen.
Apache Kafka® in Aktion
Wer nutzt Kafka?
Viele der weltweit erfolgreichsten Unternehmen setzen auf Kafka:
Um das volle Potenzial von Kafka auszuschöpfen, ist Confluent unerlässlich
Confluent wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Kafka gegründet und bietet die umfassendste Kafka-Distribution mit erweiterten Community- und kommerziellen Features, die entwickelt wurden, um das Streaming-Erlebnis von Betreibern und Entwicklern beim umfangreichen Einsatz zu verbessern.
Apache Kafka® an sich begeistert, seine Verwaltung eher nicht. Der Cloud-native, umfassende und vollständig verwaltete Service von Confluent geht weit über Kafka hinaus, damit sich die besten Mitarbeiter darauf konzentrieren können, einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.
Cloud-nativ
Wir haben Kafka überarbeitet, um ein erstklassiges, höchst skalierbares Cloud-Erlebnis zu bieten, ohne den betrieblichen Aufwand des Infrastrukturmanagements. Confluent bietet das einzige wirklich Cloud-native Kafka-Erlebnis – und liefert eine serverlose, flexible, kostengünstige, hochverfügbare Self-Service-Lösung, die die Anforderungen aller Entwickler erfüllt.
Umfassend
Das Erstellen und Warten von Echtzeitanwendungen erfordert mehr als nur Open-Source-Software und den Zugang zu einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur. Confluent hebt Kafka auf Enterprise-Niveau und bietet Unternehmen ein umfassendes Tool-Set, um Apps schnell, zuverlässig und sicher zu erstellen. Unsere vollständig verwalteten Features sind sofort einsatzbereit, für jeden Anwendungsfall vom Proof of Concept (POC) bis zur Produktion.
Überall
Verteilte, komplexe Datenarchitekturen bieten den Umfang, die Zuverlässigkeit und Leistung, um zuvor undenkbare Anwendungsfälle zu erschließen, aber der Betrieb ist unglaublich aufwendig. Die umfassende Multi-Cloud-Daten-Streaming-Plattform von Confluent ermöglicht es, mit Connect Daten in und aus Kafka zu übertragen, die Datenstruktur mit Confluent Schema Registry zu verwalten und mit ksqlDB in Echtzeit zu verarbeiten. Confluent unterstützt Unternehmen dort, wo sie es benötigen – ob bei der Nutzung und Zusammenführung von Echtzeitdaten in verschiedenen Regionen, Clouds oder On-Premises-Umgebungen.
In wenigen Minuten loslegen
Durch die Integration historischer und Echtzeit-Daten in eine einzige, zentrale Informationsquelle ermöglicht Confluent die Erstellung einer vollkommen neuen Art moderner, Event-getriebener Anwendungen und universeller Daten-Pipelines sowie die Umsetzung neuer leistungsstarker Anwendungsfälle mit umfassender Skalierbarkeit und Sicherheit.
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Apache Kafka ist bei Entwicklern beliebt, da es sich schnell erlernen lässt und eine leistungsstarke Event-Streaming-Plattform mit 4 APIs bietet: Producer, Consumer, Streams und Connect.
Entwickler gehen häufig zunächst von einem einzigen Anwendungsfall aus. Dabei könnte z. B. Apache Kafka als Zwischenspeicher für Nachrichten zum Schutz einer veraltete Datenbank, die mit den heutigen Workloads nicht Schritt halten kann, eingesetzt werden. Oder aber man könnte eine solche Datenbank über die Connect API mit einer passenden Such-Indizierungs-Engine synchronisieren, damit Daten direkt bei deren Eintreffen mit Streams API verarbeitet und aggregiert sofort wieder an Ihre Anwendung zurückgeschickt werden können.Kurz gesagt: Apache Kafka und seine APIs machen die Erstellung datengestützter Apps und die Verwaltung komplexer Backend-Systeme ganz einfach. Mit Kafka kann ganz beruhigt darauf vertraut werden, dass Daten stets fehlertolerant, wiedergabefähig und in Echtzeit verfügbar sind. Jetzt können über eine einzige Event-Streaming-Plattform Echtzeit-Daten verarbeitet, gespeichert und mit Anwendungen und Systemen im Unternehmen verknüpft werden – und so die Entwicklung beschleunigen.