Kafka
Rozproszona platforma strumieniowa (streamingowa), która umożliwia publikowanie, subskrybowanie, przechowywanie i przetwarzanie strumieni danych w sposób skalowalny i odporny na awarie.
Rozwiązania oparte na Kafka umożliwiają szybką i niezawodną wymianę informacji między systemami, co czyni ją kluczowym elementem nowoczesnych ekosystemów danych, systemów mikroserwisowych, IoT oraz platform analitycznych.
Rozwiązania Apache Kafka obejmują:
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Pozyskiwanie i analiza strumieni danych z aplikacji, baz danych czy urządzeń IoT.- Idealne dla architektur opartych na zdarzeniach.
Broker wiadomości i szyna zdarzeń
- Działa jako wydajny pośrednik w komunikacji między systemami rozproszonymi.
- Oddziela logikę systemów i zwiększa skalowalność.
Integracja danych między systemami
- Synchronizacja danych w czasie rzeczywistym między bazami danych, usługami i aplikacjami.
- Obsługa CDC i strumieniowego ETL.
Agregacja logów i monitorowanie
- Zbieranie logów i metryk z różnych źródeł w celu centralnej analizy.
- Integracja z narzędziami jak Elasticsearch, Prometheus czy Grafana.
Strumieniowe przetwarzanie i analityka
- Transformacja danych "w locie" za pomocą Kafka Streams lub ksqlDB.
- Wsparcie dla natychmiastowych analiz i automatyzacji.
Skalowalność i odporność na awarie
- Architektura zaprojektowana do obsługi dużych wolumenów danych.
- Wbudowana replikacja i tolerancja błędów.
Kafka: przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, skalowalność i integracja na poziomie enterprise
Wysoka wydajność i niskie opóźnienia
Umożliwia przetwarzanie milionów zdarzeń na sekundę w czasie rzeczywistym.
Odporność na awarie
Wbudowana replikacja i możliwość odzyskiwania danych po awarii.
Skalowalność pozioma
Łatwe zwiększanie przepustowości przez dodawanie nowych brokerów.
Trwałość danych
Możliwość przechowywania danych przez określony czas lub nieograniczenie długo.
Obsługa wielu konsumentów
Dane mogą być przetwarzane równolegle przez wiele niezależnych usług.
Elastyczna integracja
Kompatybilność z wieloma systemami, bazami danych i frameworkami (np. Spark, Flink, Camel).
Wykorzystanie technologii
w projekcie
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Kafka umożliwia natychmiastowe przesyłanie i analizę danych finansowych, co pozwala na bieżąco oceniać wiarygodność kontrahentów
Skalowalność i odporność na awarie
architektura rozproszona Kafka pozwala obsługiwać rosnącą liczbę danych przy zachowaniu wysokiej dostępności systemu
Łatwa integracja z różnymi systemami
Kafka usprawnia wymianę danych między wieloma systemami faktoringowymi, upraszczając architekturę aplikacji QuickPay
Kafka w praktyce | Case Studies
