Почтальон в мире IT: для чего нужен брокер сообщений Apache Kafka и как он устроен

Существуют и другие брокеры сообщений, однако у Apache Kafka есть перед ними несколько преимуществ:

✅ Масштабируемость. В Kafka можно легко добавлять дополнительные разделы, чтобы увеличивать пропускную способность системы и обрабатывать больше запросов. Это особенно полезно для систем, которые быстро растут или подвержены резким всплескам нагрузки — например, при распродажах в «Чёрную пятницу».

Благодаря масштабируемости Apache Kafka отлично подходит для работы с большими объёмами данных, их хранения и аналитики. Поэтому умение работать с этой системой важно для всех, чья профессия связана с Big Data, — в том числе для инженеров данных.

✅ Отказоустойчивость. Благодаря механизму репликации Kafka сохраняет данные в случае сбоев и продолжает работать, даже если что-то сломается.
✅ Универсальность. В основе работы Kafka простая схема, которая подходит для разных сценариев: от объединения микросервисов внутри приложения до аналитики больших данных.
✅ Удобные интеграции. Как часть системы Apache, Kafka легко интегрируется с другими продуктами этой системы: Spark, Storm, Flink и пр.
✅ Открытость. Это open source проект — он бесплатен и открыт для изменений всеми пользователями. При желании его можно адаптировать под потребности конкретной компании.
✅ Надежности доставки. Брокер сообщений Kafka использует модель «точная однократная доставка». Это значит, что сообщение будет либо доставлено успешно, либо не будет доставлено вообще. Такое отсутствие дублирования критически важно для некоторых систем — например, для банков, чтобы с клиента дважды не списались деньги. Если же сообщение не будет доставлено, издатель попытается отправить его повторно и рано или поздно преуспеет.
✅ Возможность хранения данных. Kafka может не только доставлять, но и хранить сообщения длительное время, чтобы их можно было обработать и проанализировать позже. Время хранения можно конфигурировать в зависимости от потребностей.
✅ Простота использования. API Kafka удобно подключать к любой системе. Также в ней есть готовые клиентские библиотеки для различных языков программирования.

Apache Kafka используется практически в любой сфере: электронной коммерции, производстве, финансах, медицине. Вот какие задачи обычно поручают платформе:

1. Обработка потоков данных в реальном времени. То есть работа с данными ровно в тот момент, когда они появились или поступили, практически без задержки. Например, в финансовой сфере Kafka может использоваться для отображения и анализа цен акций и изменений рынка.
2. Интеграция систем и сервисов между собой. Часто в продукте используется несколько разных систем. Например, такое случается при микросервисной разработке, когда каждую функцию разрабатывают как отдельный сервис. Kafka обеспечивает связь между этими сервисами и системами, помогая им обмениваться информацией.
3. Логирование. Kafka может принимать и сохранять логи различных событий, а также предоставлять их по запросу.
4. Аналитика больших данных. С помощью брокера сообщений Kafka можно отправлять большие объемы данных на анализ, а также хранить их для будущей аналитики. Это делает Apache Kafka полезной для инженеров данных.