Apache Kafka: Die Plattform zur Verarbeitung von Echtzeitdaten

Apache Kafka ist eine Plattform zur Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten. Finde alles heraus, was du wissen musst, um Kafka zu meistern.

Die Verarbeitung von Daten per Streaming bietet viele Vorteile. Insbesondere lässt sich auf diese Weise eine Data-Engineering-Architektur effizienter umsetzen. Allerdings sind dafür zusätzliche Technologien erforderlich. Eine dieser Technologien ist Apache Kafka.

Was ist Apache Kafka?

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für das Streaming von Daten. Ursprünglich wurde sie intern von LinkedIn als Messaging-Queue entwickelt. Inzwischen hat sich das Tool jedoch stark weiterentwickelt und es gibt immer mehr Anwendungsfälle. Diese Plattform ist in Scala und Java geschrieben. Sie ist jedoch mit einer Vielzahl von Programmiersprachen kompatibel. Im Gegensatz zu herkömmlichen Message-Queues wie RabbitMQ hält Kafka Nachrichten fest, nachdem sie eine bestimmte Zeit lang verbraucht wurden. Nachrichten werden nicht sofort nach der Bestätigung des Empfangs gelöscht. Außerdem sind Messaging-Warteschlangen normalerweise so konzipiert, dass sie sich vertikal ausdehnen, indem sie einem Rechner mehr Leistung hinzufügen. Kafka hingegen expandiert horizontal durch das Hinzufügen zusätzlicher Knoten zum Servercluster. Es ist wichtig zu wissen, dass Kafka verteilt ist. Das bedeutet, dass seine Kapazitäten elastisch sind. Du kannst einen Cluster einfach durch Hinzufügen von Knoten, d. h. Servern, erweitern. Eine weitere Besonderheit von Kafka ist seine geringe Latenz. Das bedeutet, dass sie die Verarbeitung vieler Daten in Echtzeit bewältigen kann.

Die wichtigsten Konzepte von Apache Kafka

Um die Funktionsweise von Apache Kafka zu verstehen, muss man mehrere Konzepte verstehen. Zunächst einmal ist ein „Ereignis“ ein atomares Stück Daten. Ein Ereignis wird zum Beispiel erzeugt, sobald sich ein Benutzer an einem System anmeldet. Ein Ereignis kann auch als eine Nachricht gesehen werden, die Daten enthält. Diese Nachricht kann verarbeitet und bei Bedarf irgendwo gespeichert werden. Um beim Beispiel der Registrierung in einem System zu bleiben, wird das Ereignis eine Nachricht sein, die Informationen wie den Benutzernamen, die E-Mail-Adresse oder das Passwort enthält. Kafka ist also eine Plattform, die es ermöglicht, mit Ereignisströmen zu arbeiten. Ereignisse werden von „Produzenten“ geschrieben: ein weiteres Vorzeigekonzept. Es gibt verschiedene Arten von Produzenten: Webserver, Anwendungskomponenten, IoT-Geräte … alle schreiben Ereignisse und übermitteln sie an Kafka. Ein angeschlossenes Thermometer wird z. B. jede Stunde „Ereignisse“ produzieren, die Informationen über Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Windgeschwindigkeit enthalten. Umgekehrt ist der „Consumer“ oder „Verbraucher“ eine Entität, die Datenereignisse nutzt. Er erhält die vom Produzenten geschriebenen Daten und verwendet sie. Beispiele hierfür sind Datenbanken, Data Lakes oder analytische Anwendungen. Eine Entität kann sowohl Produzent als auch Konsument sein, wie z. B. Anwendungen oder Anwendungskomponenten. Produzenten veröffentlichen Ereignisse in Kafka-„Topics“. Verbraucher können sich anmelden, um Zugang zu den von ihnen benötigten Daten zu erhalten. Topics sind Ereignisfolgen, und jedes Topic kann Daten für mehrere Verbraucher bereitstellen. Daher werden Produzenten manchmal als „Publisher“ und Konsumenten als „Subscibers“ bezeichnet. Kafka vermittelt zwischen Anwendungen, die Daten erzeugen, und Anwendungen, die Daten verbrauchen. Ein Kafka-Cluster besteht aus mehreren Servern, die als „Knoten“ bezeichnet werden. Broker“ sind Softwarekomponenten, die auf einem Knoten ausgeführt werden. Sie werden auf mehrere Broker in einem Kafka-Cluster verteilt, weshalb es sich um eine verteilte Lösung handelt. Es gibt mehrere Kopien der Daten auf einem Cluster, und diese Kopien werden als „Repliken“ bezeichnet. Dieser Mechanismus macht Kafka stabiler, fehlertoleranter und zuverlässiger. Die Informationen gehen nicht verloren, wenn ein Broker ein Problem hat. Ein anderer übernimmt die Arbeit. Schließlich dienen die Partitionen dazu, die Daten zwischen den Brokern zu replizieren. Jedes Kafka-Topic ist in mehrere Partitionen unterteilt, und jede Partition kann auf einem separaten Knoten platziert werden.

Was sind die Anwendungsfälle von Apache Kafka?

Es gibt viele Anwendungsfälle für Apache Kafka. Es wird für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit verwendet. Viele moderne Systeme erfordern, dass Daten verarbeitet werden, sobald sie verfügbar sind. Im Finanzbereich ist es z. B. unerlässlich, betrügerische Transaktionen sofort zu blockieren. Ebenso müssen bei der vorausschauenden Wartung die Datenströme von den Geräten kontinuierlich überwacht werden, um Alarm zu schlagen, sobald Probleme erkannt werden. Auch vernetzte Objekte erfordern eine Datenverarbeitung in Echtzeit. In diesem Zusammenhang ist Kafka sehr nützlich, da es die Übertragung und Verarbeitung per Streaming ermöglicht. Ursprünglich wurde Kafka von Linkedin für das Tracking von App-Aktivitäten entwickelt. Dies ist also sein ursprünglicher Anwendungsfall. Jedes Ereignis, das in der Anwendung stattfindet, kann im entsprechenden Kafka-Topic veröffentlicht werden. Klicks, Registrierungen, Likes, Verweildauer auf einer Seite – all diese Ereignisse können an die Kafka-Topics weitergeleitet werden. Consumer-Anwendungen können diese Topics abonnieren und die Daten für verschiedene Zwecke verarbeiten: Überwachung, Analyse, Berichte, Newsfeeds, Personalisierung… Darüber hinaus wird Apache Kafka für Logging- und Überwachungssysteme verwendet. Es ist möglich, Logs auf Kafka-Topics zu veröffentlichen, und diese Logs können für eine gewisse Zeit auf einem Kafka-Cluster gespeichert werden. Sie können dann aggregiert und verarbeitet werden. Es ist möglich, Pipelines aufzubauen, die aus mehreren Produzenten und Consumern bestehen, in denen die Logs auf eine bestimmte Art und Weise verarbeitet werden. Anschließend können die Logs auf herkömmlichen Lösungen gespeichert werden. Wenn ein System eine dedizierte Komponente für die Überwachung enthält, kann diese Komponente Daten aus den Kafka-Topics lesen. Das macht dieses Werkzeug für die Echtzeitüberwachung nützlich.

Was sind die Vorteile von Kafka?

Der Einsatz von Apache Kafka bringt mehrere wichtige Vorteile für Unternehmen. Dieses Werkzeug wurde entwickelt, um drei spezifische Anforderungen zu erfüllen: ein Publish/Subscribe-Messaging-Modell für die Verteilung und den Verbrauch von Daten bereitzustellen, die langfristige Speicherung von Daten zu ermöglichen und den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten in Echtzeit zu ermöglichen. In diesen drei Bereichen zeichnet sich Kafka aus. Obwohl es nicht so vielseitig ist wie andere Nachrichtensysteme, konzentriert sich diese Lösung auf die Verteilung und ein streaming-fähiges Publish/Subscribe-Modell. Darüber hinaus zeichnet sich Apache Kafka durch Datenpersistenz, Fehlertoleranz und Wiederholbarkeit aus. Daten werden auf dem Cluster repliziert, und die Elastizität ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten auf Partitionen, um die Datenlast und das Datenvolumen zu erhöhen. Topics und Partitionen vereinfachen auch den Zugriff auf Daten. Apache Kafka wurde als Kommunikationsschicht für die Verarbeitung von Logs in Echtzeit konzipiert und eignet sich natürlich für Streaming-Anwendungen in Echtzeit. Daher ist dieses Tool ideal für Anwendungen geeignet, die eine Kommunikationsinfrastruktur betreiben, die große Datenmengen in Echtzeit verteilen kann. Durch die Kombination von Messaging- und Streaming-Funktionen bietet Kafka eine einzigartige Möglichkeit, Aufzeichnungen in Echtzeit zu veröffentlichen, zu abonnieren, zu speichern und zu verarbeiten. Die persistente Speicherung von Daten in einem Cluster ermöglicht eine hohe Fehlertoleranz. Darüber hinaus ermöglicht es diese Plattform, Daten schnell und effizient in Form von Datensätzen, Nachrichten oder Streams zu verschieben. Das ist der Schlüssel zur Interkonnektivität und ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu inspizieren, umzuwandeln und auszuwerten. Schließlich ermöglicht die Connector API die Integration zahlreicher Lösungen von Drittanbietern, anderer Messenger-Systeme oder älterer Anwendungen über Konnektoren oder Open-Source-Tools. Je nach den Anforderungen der Anwendung stehen verschiedene Konnektoren zur Verfügung.

Welche Grenzen hat Kafka?

Dennoch ist Kafka nicht für alle Situationen geeignet. Dieses Tool ist nicht geeignet, um ein kleines Volumen an täglichen Nachrichten zu verarbeiten. Es ist für große Mengen konzipiert. Bis zu einigen tausend Nachrichten pro Tag sind traditionelle Nachrichtenwarteschlangen wie RabbitMQ besser geeignet. Außerdem ist es mit Kafka nicht möglich, Daten einfach „on the fly“ umzuwandeln. Es ist notwendig, eine komplexe Interaktionspipeline zwischen Produzenten und Konsumenten aufzubauen und das System in seiner Gesamtheit zu pflegen. Dies erfordert einen hohen Zeit- und Arbeitsaufwand. Daher sollte diese Lösung für ETL-Aufgaben vermieden werden, insbesondere wenn eine Echtzeitverarbeitung erforderlich ist. Schließlich ist es nicht sinnvoll, Kafka anstelle einer Datenbank zu verwenden. Diese Plattform ist nicht für die Langzeitspeicherung geeignet. Die Daten können zwar für einen bestimmten Zeitraum aufbewahrt werden, aber dieser Zeitraum sollte nicht zu lang sein. Außerdem bewahrt Kafka Kopien der Daten auf, was die Speicherkosten in die Höhe treibt. Du solltest dich für eine Datenbank entscheiden, die für die Datenspeicherung optimiert ist, verschiedene Abfragesprachen unterstützt und das Einfügen und Abrufen von Daten ermöglicht.

Wie lerne ich, Apache Kafka zu benutzen? Die Data Scientist-Weiterbildung

Die Beherrschung von Kafka ist eine gefragte Kompetenz in Unternehmen, da viele Organisationen heutzutage Daten in Echtzeit verarbeiten müssen. Daher kann das Erlernen des Umgangs mit diesem Tool viele Türen öffnen. Um diese Meisterschaft zu erlangen, kannst du dich für die Liora-Weiterbildung entscheiden. Apache Kafka ist neben Spark Streaming das Herzstück des Moduls „Big Data Vitesse“ in unserer Data Engineer-Schulung. Dieser Kurs vermittelt dir alle Fähigkeiten und Kenntnisse, die du brauchst, um Dateningenieur zu werden. In den anderen Modulen geht es um Programmierung, Datenbanken, Big Data Volume und Automatisierung. Es handelt sich hierbei um eine Ausbildung, die mit einem Bac+3 abgeschlossen werden kann. Er kann in neun Monaten im Rahmen einer Weiterbildung oder in 11 Wochen im Bootcamp absolviert werden. Wie alle unsere Studiengänge kombiniert der Blended-Learning-Ansatz Präsenz- und Fernunterricht, um das Beste aus beiden Welten zu bieten. Am Ende des Kurses erhalten die Lernenden ein von der Sorbonne-Universität zertifiziertes Diplom. Von den Alumni finden 93 % unmittelbar nach der Ausbildung eine Arbeit. Die Gesamtkosten belaufen sich auf 5.000 €. Dieser Kurs kann im Rahmen des persönlichen Ausbildungskontos und auch von Pôle Emploi über die AIF finanziert werden. Entdecke unseren Data Engineer-Kurs! Jetzt weißt alles über Apache Kafka. Lerne auch Apache Airflow kennen und unsere umfassende Einführung in die Programmiersprache Python.