Администрирование кластера Kafka

О продукте

Apache Kafka — это брокер сообщений (Enterprise bus) в виде распределённой, горизонтально масштабируемой системы обработки сообщений. Kafka используется для централизованного сбора, передачи и непрерывной потоковой обработки большого количества сообщений из различных источников: микросервисы, распределенные приложения, устройства интернета вещей, веб-сайты, соцсети, корпоративные информационные системы и т.д.

Основными достоинствами Кафка считаются следующие:

• горизонтальная масштабируемость,
• распределенность,
• долговечность,
• надежность,
• интегрируемость с другими Big Data технологиями (NiFi, Spark, Flume, Hadoop),
• высокая производительность (чтение и запись более 1 миллиона событий в секунду),
• отказоустойчивость;
• безопасность.

Как устроена Apache Kafka

Сообщения записываются в разделы топика Кафка и хранятся в течении заданного периода. Приложения-подписчики сами опрашивают Kafka на предмет наличия новых сообщений, и указывают, какие записи им нужно прочесть, увеличивая или уменьшая смещение к нужной записи. Записанные события могут переигрываться или обрабатываться повторно. Кафка обеспечивает различные стратегии доставки сообщений: строго однократная, как максимум однократная, периодическая, поочередная.

Сохранность сообщений обеспечивается архитектурой master-slave (ведущий-ведомый), механизмом реплицирования и синхронизацией реплик. Потеря сообщений возможна только в случае сбоя ведущего узла и отсутствия участвующих в синхронизации реплик. Но даже в этом случае есть возможность восстановить смещение необработанного сообщения. Kafka использует ZooKeeper для хранения метаданных о разделах своих топиков и брокерах, а также для выбора брокера в качестве контроллера Кафка. Так обеспечивается надежная согласованность состояния кластера, его конфигурации и обнаружения одноранговых узлов.

Где используется Apache Kafka

На практике Apache Кафка широко применяется в следующих задачах:

• интерактивный обмен данными между распределенными приложениями и микросервисами;
• считывание информации из распределенных файловых систем (HDFS, Amazon S3);
• организация конвейеров обработки данных (data pipeline);
• прием технологической информации из интеллектуальных устройств Internet of Things (IoT), в т.ч. промышленного интернета вещей (Industrial IoT, IIoT);
• обработка событий из журналов корпоративных информационных систем;
• анализ логов пользовательского поведения на сайтах и в соцсетях.

Apache Kafka активно используется во множестве отечественных и зарубежных Big Data проектов, от высоконагруженных веб-платформ обработки больших данных до корпоративных систем управления промышленным производством. Специалисты по Kafka (инженеры данных, администраторы кластера, разработчики Data Flow) востребованы в различных отраслях деятельности: банковский сектор, медицина, промышленные предприятия, страхование, автомобильное производство и т.д.

Аудитория

Курс предназначен для специалистов, которые хотят изучить:

• Понять архитектуру Kafka 3.х/4.0 и перейти с предыдущих версий
• Освоить запуск Kafka в режиме KRaft без Zookeeper (c Zookeeper опционально)
• Настроить безопасность, производительность и отказоустойчивость кластера
• Освоить масштабирование, мониторинг и интеграции Kafka

Предварительный уровень подготовки:

• Уверенное знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой, POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
• Базовые знания настройки компонент безопасности (Kerberos, PKI, LDAP)

О курсе

3-хдневный практический курс по установке и настройке кластера Apache Kafka, распределенной потоковой обработке событий (Event Stream Processing), конфигурации безопасности Kerberos, интеграции с Apache NiFi, Spark, Hadoop.

Вы изучите необходимый теоретический минимум, чтобы понять основные концепции этого брокера сообщений и узнаете некоторые особенности управления кластером Кафка. Преподаватель курса администрирования Apache Kafka подробно объяснит все тонкости установки, конфигурирования, мониторинга и прикладного использования этой Big Data системы, чтобы вы могли самостоятельно работать с ней в реальности.

На практике вы развернете собственный кластер Apache Kafka, настроив его конфигурацию, средства обеспечения информационной безопасности (cybersecurity) и инструменты мониторинга.