Kafka

Апачи Кафка известен своей способностью обрабатывать огромное количество событий в реальном времени. Однако для обработки миллионов событий необходимо следовать определенным bew practices при реализации как служб производителя, так и потребителя в Кафке. Перед началомиспользования Кафки в ваших проектах давайте понимать, когда использовать Кафку: Потоки событий высокого объема. Когда ваше приложение/сервис генерирует непрерывный поток событий, таких как события активности пользователя, события кликов по веб-сайту, события данных датчиков, события ведения журнала или обновления рынка акций, способность Кафки обрабатывать большие объемы с низкой…

В сегодняшней архитектуре микросервисов и событий, Apache Kafka является де-факто для потоковых приложений. Однако настройка Kafka для локальной разработки в сочетании с вашим приложением Spring Boot может быть сложной, особенно когда речь идет о конфигурации для локального запуска. Приложение Spring Boot предоставляет поддержку интеграции с Kafka через пакет spring-kafka в Maven. Для работы с spring-kafka нам нужно подключиться к экземпляру Kafka. Обычно, во время разработки, мы просто запускаем локальный экземпляр Kafka и строим против него. Но с Docker Desktop и…

Возникновение агентического ИИ вызвало волнение вокруг агентов, которые автономно выполняют задачи, делают рекомендации и осуществляют сложные рабочие процессы, сочетая ИИ с традиционным вычислительным процессом. Однако создание таких агентов в реальных, ориентированных на продукт средах представляет собой вызовы, выходящие за рамки самого ИИ. Без тщательной архитектуры зависимости между компонентами могут создавать узкие места, ограничивать масштабируемость и усложнять обслуживание по мере развития системы. Решение заключается в разделении рабочих процессов, где агенты, инфраструктура и другие компоненты взаимодействуют плавно без жестких зависимостей. Этот вид…

Инструменты для совместной работы стремительно развиваются, чтобы соответствовать современным требованиям. Адаптивные фреймворки выделяются тем, что предоставляют персонализированные обновления в реальном времени, адаптированные к каждому пользователю. Эти фреймворки преодолевают жесткость традиционных систем, повышая эффективность, способствуя инновациям и трансформируя такие отрасли, как здравоохранение, образование и удаленная работа. В этой работе рассматриваются их технические принципы, практические применения и будущее, иллюстрируя, как адаптивные фреймворки переопределяют совместную работу. Введение Неэффективность традиционных инструментов для совместной работы — статические интерфейсы, бесличные рабочие процессы и задержанные обновления —…

В части 1, мы рассмотрели несколько ключевых тем. Я рекомендую вам прочитать её, так как следующая часть строится на ней. Для быстрого обзора, в части 1, мы рассмотрели наши данные с общей перспективы и различали данные внутри и снаружи. Мы также обсудили схемы и контракты данных и как они предоставляют средства для переговоров, изменений и эволюции наших потоков со временем. Наконец, мы рассмотрели типы событий Факт (Состояние) и Дельта. События типа Факт лучше подходят для передачи состояния и декомпозиции систем,…

Отказ Apache Kafka происходит, когда кластер Kafka или некоторые из его компонентов выходят из строя, что приводит к прерыванию или ухудшению качества обслуживания. Kafka разработан для обработки потоков данных и сообщений с высокой пропускной способностью и отказоустойчивостью, но он может выйти из строя по разным причинам, включая сбои инфраструктуры, неправильные конфигурации и операционные проблемы. Причины возникновения отказов Kafka Почему возникает отказ Kafka Сбой брокера Избыточная нагрузка данных или неправильно подобранное оборудование могут привести к тому, что брокер перестанет отвечать, отказ…

Организации начинают внедрение потоковых данных с одного кластера Apache Kafka для развертывания первых использований. Потребность в общегрупповом управлении данными и безопасности, но с различными SLA, задержкой и потребностями в инфраструктуре, приводит к созданию новых кластеров Kafka. Несколько кластеров Kafka – это норма, а не исключение. Сценарии использования включают гибридную интеграцию, агрегацию, миграцию и аварийное восстановление. В этом блоге рассматриваются реальные истории успеха и стратегии кластеров для различных развертываний Kafka в различных отраслях. Apache Kafka: Фактический стандарт для архитектур событийного управления…

Каждая организация, работающая на основе данных, имеет операционные и аналитические нагрузки. Появляется подход “лучшая из breeds”, который использует различные платформы данных, включая потоковые данные, озера данных, хранилища данных и решения lakehouse, а также облачные услуги. Открытый формат таблицы, такой как Apache Iceberg, является важным в корпоративной архитектуре для обеспечения надежного управления данными и их обмена, бесшовной эволюции схемы, эффективной обработки больших объемов данных и экономически эффективного хранения, предоставляя при этом сильную поддержку транзакций ACID и запросов с возможностью путешествия во…

В constantly меняющемся мире архитектуры программного обеспечения, микросервисы ИИ и поток событий являются vital элементами, transformирующими разработку intelligent приложений. Критически обсуждая сочетание mikroservisov ИИ, Kubernetes и Kafka, esta статья предоставляет новый angle на строительство high-availability и масштабируемых систем с технологиями ИИ. Революция mikroservisov ИИ Иерархические архитектуры intelligent систем постепенно заменяют гибридные и более дифференцированные. В противном случае, такое unbundling способностей ИИ в mikroservisov напрямую.translate к беспрецедентной гибкости и масштабируемости. В изоляции каждый mikroservis ИИ может быть оптимизирован для задачи —…