Kafka

Apache Kafka ist bekannt für seine Fähigkeit, eine enorme Menge an Ereignissen in Echtzeit zu verarbeiten. Um jedoch Millionen von Ereignissen zu bewältigen, müssen wir bestimmte Best Practices bei der Implementierung sowohl von Kafka-Producer- als auch von Consumer-Services befolgen. Bevor Sie Kafka in Ihren Projekten verwenden, lassen Sie uns verstehen, wann man Kafka einsetzen sollte: Hochvolumige Ereignisströme. Wenn Ihre Anwendung/Ihr Service einen kontinuierlichen Strom von Ereignissen erzeugt, wie z. B. Benutzeraktivitätsereignisse, Website-Klickereignisse, Sensordatenereignisse, Protokollereignisse oder Börsenaktualisierungen, ist die Fähigkeit von Kafka, große Volumina…

In der heutigen Microservices- und ereignisgesteuerten Architektur ist Apache Kafka der De-facto-Standard für Streaming-Anwendungen. Die Einrichtung von Kafka für die lokale Entwicklung in Verbindung mit Ihrer Spring Boot-Anwendung kann jedoch knifflig sein, insbesondere wenn es darum geht, es lokal auszuführen. Die Spring-Kafka Maven-Bibliothek bietet Unterstützung für die Kafka-Integration. Um mit Spring-Kafka zu arbeiten, müssen wir eine Verbindung zur Kafka-Instanz herstellen. Typischerweise würden wir während der Entwicklung einfach eine lokale Kafka-Instanz ausführen und diese verwenden. Aber mit Docker Desktop und Containern…

Der Aufstieg der agentischen KI hat die Begeisterung für Agenten angeheizt, die autonom Aufgaben ausführen, Empfehlungen abgeben und komplexe Workflows ausführen, die KI mit herkömmlicher Rechenleistung kombinieren. Aber die Schaffung solcher Agenten in realen, produktgetriebenen Umgebungen birgt Herausforderungen, die über die KI selbst hinausgehen. Ohne sorgfältige Architektur können Abhängigkeiten zwischen Komponenten Engpässe schaffen, die Skalierbarkeit einschränken und die Wartung komplizieren, wenn Systeme sich weiterentwickeln. Die Lösung liegt in der Entkopplung von Workflows, bei der Agenten, Infrastruktur und andere Komponenten fließend…

Kollaborationswerkzeuge entwickeln sich schnell weiter, um modernen Anforderungen gerecht zu werden. Adaptive Frameworks zeichnen sich durch die Bereitstellung von Echtzeit-, personalisierten Updates aus, die auf individuelle Benutzer zugeschnitten sind. Diese Frameworks überwinden die Starrheit traditioneller Systeme, verbessern die Effizienz, fördern Innovationen und transformieren Branchen wie Gesundheitswesen, Bildung und Fernarbeit. Dieser Artikel geht auf ihre technischen Prinzipien, praktischen Anwendungen und zukünftigen Potenziale ein und zeigt auf, wie adaptive Frameworks die Zusammenarbeit neu definieren. Einführung Die Ineffizienzen traditioneller Kollaborationswerkzeuge – statische Oberflächen,…

Im Teil 1 haben wir mehrere wichtige Themen behandelt. Ich empfehle Ihnen, es zu lesen, da dieser nächste Teil darauf aufbaut. Zur schnellen Wiederholung, im Teil 1, haben wir unsere Daten aus der großen Perspektive betrachtet und zwischen Daten innen und Daten außen unterschieden. Wir haben auch Schemata und Datenverträge diskutiert und wie sie die Mittel bieten, um unsere Streams im Laufe der Zeit zu verhandeln, zu ändern und zu entwickeln. Schließlich haben wir die Ereignistypen Fakt (Zustand) und Delta…

Ein Ausfall von Apache Kafka tritt auf, wenn ein Kafka-Cluster oder einige seiner Komponenten ausfallen, was zu Unterbrechungen oder einer Verschlechterung des Dienstes führt. Kafka ist so konzipiert, dass es hochgradig durchsatzfähiges, fehlertolerantes Daten-Streaming und Messaging verarbeitet, kann jedoch aus verschiedenen Gründen ausfallen, einschließlich Infrastrukturfehlern, Fehlkonfigurationen und Betriebsproblemen. Warum ein Kafka-Ausfall auftritt Broker-Ausfall Eine übermäßige Datenlast oder überdimensionierte Hardware kann dazu führen, dass ein Broker nicht mehr reagiert, Hardwarefehler aufgrund eines Festplattenschadens, Speicherauslastung oder Broker-Netzwerkprobleme verursachen. ZooKeeper-Probleme Kafka ist auf…

Organisationen beginnen ihre Daten-Streaming-Adoption mit einem einzelnen Apache Kafka-Cluster, um die ersten Anwendungsfälle zu implementieren. Der Bedarf an konzernweiter Datenverwaltung und Sicherheit, aber unterschiedliche SLAs, Latenzzeiten und Infrastrukturanforderungen führen zur Einführung neuer Kafka-Cluster. Mehrere Kafka-Cluster sind die Norm, nicht die Ausnahme. Anwendungsfälle umfassen hybride Integration, Aggregation, Migration und Notfallwiederherstellung. In diesem Blogbeitrag werden Erfolgsgeschichten aus der Praxis und Clusterstrategien für verschiedene Kafka-Bereitstellungen in verschiedenen Branchen erkundet. Apache Kafka: Der De-facto-Standard für ereignisgesteuerte Architekturen und Daten-Streaming Apache Kafka ist eine Open-Source,…

Jede datengesteuerte Organisation hat betriebliche und analytische Workloads. Ein Best-of-Breed-Ansatz entsteht mit verschiedenen Datenplattformen, einschließlich Daten-Streaming, Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse-Lösungen sowie Cloud-Diensten. Ein offenes Tabellenformat-Framework wie Apache Iceberg ist in der Enterprise-Architektur entscheidend, um zuverlässiges Datenmanagement und -teilung, nahtlose Schemavorentwicklung, effiziente Handhabung großer Datensätze und kostengünstige Speicherung zu gewährleisten, während starke Unterstützung für ACID-Transaktionen und Zeitreisenabfragen geboten wird.  Dieser Artikel untersucht Markttrends; die Adoption von Tabellenformat-Frameworks wie Iceberg, Hudi, Paimon, Delta Lake und XTable; sowie die Produktstrategie einiger führender…

In der stetig wandelnden Welt der Softwarearchitektur sind KI-Microservices und Event-Streaming entscheidende Elemente, die die Entwicklung intelligenter Anwendungen transformieren. Diese Arbeit diskutiert kritisch die Kombination von KI-Microservices, Kubernetes und Kafka und bietet einen neuen Ansatz zur Erstellung hochverfügbarer und skalierbarer Systeme mit KI-Technologien. Die Revolution der KI-Microservices Hierarchische Architekturen intelligenter Systeme ersetzen schrittweise hybride und stärker differenzierte Systeme. Andernfalls führt diese Entkopplung der KI-Fähigkeiten in Microservices direkt zu einer bisher ungekannten Agilität und Skalierbarkeit. Isoliert betrachtet kann jede KI-Microservice für…