Casos de uso y Beneficios de Kafka

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Casos de uso y Beneficios de Kafka

El uso de Kafka está creciendo muy rápido y más de un tercio de todas las compañías de Fortune 500 ya usan Kafka. Algunas de estas compañías incluyen las principales agencias de viajes, bancos, compañías de seguros, compañías de telecomunicaciones, etc. LinkedIn, Microsoft y Netflix son una de ellas. Y en el artículo de hoy veremos los casos de uso de Kafka, así como sus beneficios y principales usuarios.

 

Qué es Kafka

En primer lugar, ¿qué es Kafka? Apache Kafka® es una plataforma de streaming distribuida. Se utiliza a menudo en arquitecturas de datos de streaming en tiempo real para proporcionar análisis en tiempo real. Escrito en Scala y Java, Kafka fue nombrado en honor al autor Franz Kafka porque es “un sistema optimizado para la escritura”. Muchos desarrolladores comienzan a explorar la mensajería cuando tienen que conectar muchas cosas juntas. Cuando otros patrones de integración como las bases de datos compartidas son demasiado peligrosos o simplemente no son factibles, Kafka resuelve este problema. Kafka tiene por objeto proporcionar una plataforma unificada, de alto rendimiento y baja latencia para manejar la alimentación de datos en tiempo real.

 

Casos de uso de Kafka

Para seguir siendo competitivos, las empresas dependen cada vez más del análisis de datos en tiempo real, lo que les permite obtener conocimientos y tiempos de respuesta más rápidos. Las percepciones en tiempo real permiten a las empresas u organizaciones hacer predicciones sobre lo que deben almacenar, promover, etc., basándose en la información más actualizada posible.

Debido a su naturaleza distribuida y a la forma racionalizada en que gestiona los datos entrantes, Kafka es capaz de operar muy rápidamente grandes agrupaciones pueden ser capaces de monitorear y reaccionar a millones de cambios en un conjunto de datos cada segundo. Esto significa que es posible empezar a trabajar y reaccionar a los datos de flujo en tiempo real. Analizando los datos de la secuencia de clics de cada sesión, se puede lograr una mayor comprensión del comportamiento del usuario.

Kafka se ha utilizado ampliamente, y es una parte integral de la pila de Spotify, Netflix, Uber, Goldman Sachs, Paypal, etc., que lo utilizan para procesar datos de streaming y comprender el comportamiento de los clientes o del sistema.

En realidad, Kafka ha ganado dominio en la industria de los viajes, donde su capacidad de streaming lo hace ideal para el seguimiento de los detalles de reservas de millones de vuelos, paquetes de vacaciones y vacantes de hotel en todo el mundo.

Kafka ofrece tres funciones principales a sus usuarios:

  1. Publicar y suscribirse a corrientes de registros
  2. Almacenar eficazmente los flujos de registros en el orden en que se generaron los registros
  3. Procesar flujos de registros en tiempo real

Kafka se utiliza principalmente para construir tuberías de datos en tiempo real y aplicaciones que se adaptan a las corrientes de datos. Combina la mensajería, el almacenamiento y el procesamiento de corrientes para permitir el almacenamiento y el análisis de datos tanto históricos como en tiempo real.

Por ejemplo, si se quiere crear un conducto de datos que tome los datos de la actividad de los usuarios para rastrear cómo las personas utilizan su sitio web en tiempo real, Kafka se utilizaría para ingerir y almacenar datos en tiempo real mientras sirve lecturas para las aplicaciones que alimentan el conducto de datos. Kafka también se utiliza a menudo como una solución de intermediación de mensajes, que es una plataforma que procesa y media la comunicación entre dos aplicaciones.

 

Veamos los principales casos de uso de Kafka con más detalle:

  • Mensajes

Kafka funciona bien como sustituto de un agente de mensajes más tradicional. En comparación con la mayoría de los sistemas de mensajería, Kafka tiene mejor rendimiento, partición incorporada, replicación y tolerancia a fallos, lo que lo convierte en una buena solución para aplicaciones de procesamiento de mensajes a gran escala.

 

  • Seguimiento de la actividad del sitio web

El caso de uso original de Kafka era poder reconstruir un conducto de seguimiento de la actividad de los usuarios como un conjunto de canales de publicación-suscripción en tiempo real. Esto significa que la actividad del sitio (visitas a las páginas, búsquedas u otras acciones que los usuarios puedan realizar) se publica en temas centrales con un tema por cada tipo de actividad. El seguimiento de la actividad suele ser de gran volumen, ya que se generan muchos mensajes de actividad para cada vista de página del usuario.

 

  • Métricas

El Kafka se utiliza a menudo para obtener datos de vigilancia operacional. Ello supone la agregación de estadísticas de aplicaciones distribuidas para producir fuentes centralizadas de datos operacionales.

 

  • Agregación de registros

Mucha gente usa Kafka como reemplazo de una solución de agregación de troncos. La agregación de registros normalmente recoge los archivos de registro físicos de los servidores y los pone en un lugar central para su procesamiento. Kafka abstrae los detalles de los archivos y da una abstracción más limpia de los datos de registro o de eventos como un flujo de mensajes. Esto permite un procesamiento de menor latencia y un apoyo más fácil a las múltiples fuentes de datos y al consumo de datos distribuidos.

 

  • Procesamiento de Stream

Muchos usuarios de Kafka procesan los datos en oleoductos de procesamiento que constan de múltiples etapas, en las que se consumen los datos brutos de entrada de los temas de Kafka y luego se agregan, se enriquecen o se transforman de otro modo en nuevos temas para su ulterior consumo o procesamiento de seguimiento.

 

  • Búsqueda de Eventos

La búsqueda de eventos es un estilo de diseño de aplicaciones en el que los cambios de estado se registran como una secuencia de registros ordenados en el tiempo. El soporte de Kafka para datos de registro almacenados muy grandes lo convierte en un excelente backend para una aplicación construida en este estilo.

 

  • Commit Log

Kafka puede servir como una especie de registro externo para un sistema distribuido. El registro ayuda a replicar los datos entre los nodos y actúa como un mecanismo de re-sincronización para que los nodos que fallan restauren sus datos.

 

  • Publicar + Suscribirse

En su corazón se encuentra la humilde e inmutable commit log, y desde allí se puede suscribir a ella, y publicar datos en cualquier número de sistemas o aplicaciones en tiempo real.

 

  • Almacén

Una abstracción de un registro de confirmación distribuido que se encuentra comúnmente en las bases de datos distribuidas, Apache Kafka proporciona un almacenamiento duradero. Kafka puede actuar como una fuente de verdad, siendo capaz de distribuir datos a través de múltiples nodos para un despliegue de alta disponibilidad dentro de un único centro de datos o a través de múltiples zonas de disponibilidad.

 

Usuarios de Kafka

Muchas grandes empresas que manejan muchos datos utilizan a Kafka. LinkedIn, donde se originó, lo usa para rastrear datos de actividad y métricas operacionales. Twitter lo usa como parte de Storm para proporcionar una infraestructura de procesamiento de flujo. También es usado por otras compañías como Spotify, Uber, Tumbler, Goldman Sachs, PayPal, Box, Cisco, CloudFlare y Netflix.

Beneficios de Kafka

1.Escalable

El modelo de registro particionado de Kafka permite que los datos se distribuyan en múltiples servidores, haciéndolos escalables más allá de lo que cabría en un solo servidor.

2.Rápido

Kafka desacopló los flujos de datos por lo que hay una latencia muy baja, lo que lo hace extremadamente rápido.

3.Duradero

Ayuda a protegerse contra los fallos del servidor, haciendo que los datos sean muy tolerantes a los fallos y duraderos.

4.Simple

Kafka es fácil de configurar y usar, y es fácil averiguar cómo funciona Kafka.

5.Performance 

Es estable, proporciona una durabilidad fiable, tiene una cola de publicación/suscripción flexible que escala bien, tiene una réplica robusta, proporciona a los productores garantías de consistencia afinables, y proporciona un pedido preservado a nivel de fragmentos.

6.Reacciona ante los clientes en tiempo real

Es una gran tecnología de datos que permite procesar datos en movimiento y determinar rápidamente lo que funciona y lo que no.

 

Hay muchos otros beneficios de Kafka que pueden ser la razón para empezar a usarlo. Si los conoce, siéntete libre de compartirlo en los comentarios de abajo! Si no es así, pero te gustaría saber más sobre ello, consulta nuestros próximos cursos y talleres prácticos y crece con nosotros!

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