چگونه در کافکا Kafka یک سیستم توزیع شده با دسترسی بالا طراحی کنیم ؟ » زویپ سرور

موارد زیادی وجود دارد که به کمک آن‌ها می‌توانیم ببینیم که دلیل تفاوت سایر پلتفرم‌های مشابه با Apache Kafka چیست و این پلتفرم چه ویژگی متمایزی دارد. در سایر موارد مشابه، بروزرسانی‌های لازم برای پیام‌ها فوراً برای مشترکین ارسال می‌شود. در کافکا، مشترکین برای دریافت پیام باید یک ارتباط را آغاز کنند یا پس از دریافت آپدیت و پردازش آن، برای بخش بعدی فرایند، یک درخواست دیگر ارسال کنند. موضوعات به طوری طراحی شده‌اند که دارای چندین کاربر باشند؛ به این معنی که اجازه می‌دهند چندین کاربر به صورت مستقل و با سرعت مناسب خود، پیام‌ها را بخوانند بدون این‌که با یکدیگر تداخل داشته باشند. این طراحی باعث می‌شود که کافکا برای ساخت سیستم‌های پردازش داده قابل مقیاس‌ پذیر و توزیع‌ شده که برنامه‌ها یا خدمات متعددی نیاز به پردازش همان مجموعه پیام‌ها داشته باشند، مناسب باشد. کاربران کافکا به شما این امکان را می‌دهند که برنامه‌های کاربردی و سرویس‌های وسیع را بنویسید که جریان‌ها را به صورت موازی و بدون مشکل می‌خوانند، آن‌ها را پردازش و مدیریت می‌کنند.

داده‌های خام از topicهای کافکا گرفته شده و پس از تجمیع پردازش می‌شوند. در نهایت، این اطلاعات پردازش شده به منظور مصرف به topicهای جدید ارسال خواهند شد. به عنوان مثال، یک بانک از Kafka برای پردازش لحظه‌ای تراکنش‌ها می‌تواند استفاده کند. با انجام هر تراکنش توسط مشتری بانک یک رویداد جدید به topic کافکا ارسال می‌شود. در نتیجه، با استفاده از یک اپلیکیشن کاربردی می‌توان اقدامات لازم نسبت به انجام این رویدادها، تایید و مدیریت تراکنش‌ها، توقف و حذف تراکنش‌های مشکوک و به‌روزرسانی موجودی مشتری را انجام داد. آپاچی کافکا (Kafka) به عنوان یک سیستم با دوام و مقیاس‌پذیر برای انتقال و پردازش رویدادها در معماری نرم افزار توزیع‌شده عمل می‌کند.

جایی که brokerZkStr میزبان ZooKeeper است و brokerZkPath مسیر ZooKeeper برای حفظ جزئیات کارگزار کافکا است. BrokerHosts یک رابط است و ZkHosts و StaticHosts دو پیاده سازی اصلی آن هستند. از ZkHosts برای ردیابی پویا کارگزاران کافکا با حفظ جزئیات در ZooKeeper استفاده می شود، درحالی که از StaticHosts برای تنظیم دستی یا آماری کارگزاران Apache Kafka و جزئیات آن استفاده می شود. بطور کلی فایل های دانلود شده در پوشه ی دانلودها ذخیره می شوند، آن را تأیید کرده و با استفاده از دستورات زیر، برنامه ی نصب tar را استخراج کنید. امکانات امنیتی Kafka شامل مواردی مانند دسترسی کاربران و نقش‌ها، استفاده از SSL برای ارتباطات رمزگذاری شده، و احراز هویت (authentication) می‌شوند. ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم.

بر همین اساس در پلتفرم فرادرس دوره‌های آموزشی متعددی در این حوزه منتشر شده است که می‌توانید از این آموزش‌ها برای آشنایی بیشتر با این حوزه استفاده کنید. Kafka کتابخانه‌های متعددی را برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف دارد که این امکان را فراهم می‌کند تا توسعه‌دهندگان با استفاده از زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی بتوانند از امکانات این سیستم استفاده کنند. برای مثال، فرض کنید یک مصرف‌کننده در یک گروه مصرف‌کننده، متوجه می‌شود که Consumer Lag برابر با ۱۰ پیغام است. این به این معناست که مصرف‌کننده تاکنون ۱۰ پیغام از یک پارتیشن خاص تاخیر دارد و به آخرین پیغام ارسال شده نرسیده است. این اطلاعات از این جهت مفیدند که به مصرف‌کننده این امکان را می‌دهند تا اقدامات مناسبی را برای افزایش سرعت پردازش یا تخصیص منابع انجام دهد.

فلینک می‌تواند جریان‌ها را به عنوان یک consumer کافکا دریافت کند، عملیات مبتنی بر این جریان‌ها را به صورت بلادرنگ انجام دهد و نتایج را در کافکا یا برنامه دیگری منتشر کند. اگر به طور مثال تعداد n سرور کافکا در یک کلاستر وجود داشته باشند، داده های مرتبط با هر پیام ارسالی پس از ذخیره سازی بر روی سرور لیدر، بر روی تمامی سرور های پشتیبانی نیز کپی خواهد گردید. با این وصف، حتی اگر n-1 عدد از سرورها از سرویس خارج شوند، داده های Topic مورد نظر کماکان در دسترس و قابل استفاده خواهند بود. • topic – نام موضوع برای رکورد مصرف کننده که از خوشه کافکا دریافت شده است.• partition – بخش برای موضوع.• key – کلید ضبط ، در صورت وجود هیچ کلیدی، null بازگردانده خواهد شد.• value – محتوای رکورد. مواردی همچون محرک‌های مبتنی بر رویداد، تجزیه و تحلیل حساس به زمان و تجمیع‌های مبتنی بر زمان از طریق رویه‌های پنجره‌ای امکان‌پذیر است.

یکی از مفیدترین کاربردهای Apache Kafka، مدیریت و انتقال داده‌های واقع‌گرایانه (Real-time Data) است. برای مثال، شرکت‌های فناوری اطلاعات از Apache Kafka برای پردازش داده‌های لحظه‌ای از سیستم‌های مختلف مانند وب‌سایت‌ها، برنامه‌های موبایل، حسگرها و دیگر منابع استفاده می‌کنند. این داده‌ها معمولاً در زمان واقعی پردازش می‌شوند و برای مواردی مانند تحلیل‌های عملکرد، پیش‌بینی، پیگیری و رفع مشکلات استفاده می‌شوند. اصلی‌ترین ویژگی Apache Kafka، قابلیت پشتیبانی از معماری ایجاد کننده-مصرف کننده (Producer-Consumer) است. این به معنای این است که داده‌ها به عنوان "پیام‌ها" به موازات زمانی تولید و سپس توسط برنامه‌ها یا سرویس‌ها مصرف می‌شوند.

تولیدکنندگان می‌توانند انواع مختلف داده‌ها را شامل پیام‌ها، رویدادها و لاگ‌ها به موضوعات ارسال کنند. تولیدکنندگان می‌توانند تعیین کنند که پیام‌هایشان به کدام پارتیشن از موضوع ارسال شود، که این امکان را می‌دهد تا بار کاری به‌صورت متعادل توزیع شود و عملکرد بالاتری حاصل گردد. در مباحث قبل به ActiveMQ به عنوان یک سیستم صف و کارگزار پیام پرداختیم. آپاچی کافکا نیز پلت فرم متن باز به منظور پردازش جریانی اطلاعات توسعه یافته است که توسط بنیاد نرم افزار آپاچی نوشته شده و با اسکالا و جاوا است. این پروژه با هدف ارائه یک پلت فرم پر توان، با زمان تاخیر کم واحد و یکپارچه برای دست کاری اطلاعات ورودی به آن در زمان واقعی تولید شده است. لایه ذخیره سازی آن اساسا برای یک معماری کارگزار صف پیام انبوه و مقیاس پذیر و برای تراکنش های توزیع شده تولید شده است.

در نسخه­های قبلی مانند ۰.۸، یک تولیدکننده async برای ثبت خطای گیرنده در عملیات send()، callbackای ندارد. سرانجام، شما می توانید پیام هایی را از ورودی تولیدکننده وارد کرده و در ورودی مصرف کننده مشاهده کنید. از هم اکنون، شما درک خوبی در مورد single node cluster  با یک کارگزار واحد دارید. تولیدکننده منتظر ورودی از stdin بوده و آن را برای خوشه Apache Kafka منتشر می کند. به طور پیش فرض، هر خط جدید به عنوان یک پیام جدید منتشر می شود و سپس خصوصیات پیش فرض تولیدکننده در فایل config/producer.properties  ذخیره می شود. اکنون می توانید همانطور که در زیر نشان داده شده، چند خط پیام را در ورودی تایپ کنید.

آپاچی کافکا به گونه‌ای طراحی شده که می‌تواند به‌صورت همزمان، تعداد زیادی از مشترکین را پشتیبانی کند و به هرکدام از آن‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت خاص خود بخوانند. این قابلیت باعث می‌شود که کافکا در محیط‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ و تحلیل داده‌های بزرگ دارند، عملکرد بسیار مؤثری داشته باشد. برای مثال، شرکت‌های بزرگ فناوری نظیر Netflix و Uber از کافکا برای پردازش و تحلیل داده‌های بلادرنگ خود استفاده می‌کنند. پس محدودیتی برای به‌کارگیری این ابزار قائل نشوید و با درنظرگرفتن نکات بهینه‌سازی، کارایی، پایداری و مقیاس‌پذیری، از ظرفیت کامل آن بهره‌مند شد. با پیاده‌سازی صحیح و مدیریت دقیق منابع، کافکا می‌تواند نیازهای پیچیده و متنوع داده‌ها در سازمان‌ها و پروژه‌های مختلف را برآورده کند.

پیام ها به طور غیرهمزمان بین برنامه ­های مشتری و سیستم پیام ­رسانی قرار می گیرند. دو نوع الگوی پیام رسانی وجود دارد؛ یکی نقطه به نقطه و دیگری سیستم پیام رسانی انتشار- اشتراک (pub-sub).بسیاری از الگوهای پیام رسانی از سیستم pub-sub پیروی می­کنند. Apache Kafka یک سیستم ارسال پیام انتشار-اشتراک و یک صف قویست، که می تواند حجم بالایی از داده ها را در اختیار داشته باشد و شما را قادر می سازد تا پیام ها را از یک نقطه به نقطه ی دیگر منتقل کنید. پیام های کافکا بر روی دیسک منتشر می شوند و در خوشه های مشخص همانند سازی می شوند . با انجام تمام مراحل بالا همزمان با تولید پیام توسط producer از طرف مقابل consumer در لحظه پیام را دریافت می‌کند.

کتابخانه پردازش استریم Kafka Streams در نسخه ۰.۱۰.۰ معرفی شد که ابزار مناسبی برای ساخت برنامه‌های پردازش استریم مقیاس‌پذیر و مقاوم در برابر خطا برای توسعه‌دهندگان بود. پلتفرم‌های متنوعی وجود دارد که برخی عملکردهای مشابه آپاچی کافکا را انجام می‌دهند و به همین دلیل می‌توان آن‌ها را به‌عنوان رقبای این پلتفرم در نظر گرفت. با این وجود، دلیل این اندازه از محبوبیت Apache Kafka چیست و چرا اغلب نسبت به سایر موارد مشابه، ترجیح داده می‌شود؟ با یک مقایسه کلی می‌توانیم دلیل این تفاوت را متوجه شویم. کیفیت بالای آپاچی کافکا در روند رسیدگی به حجم بالایی از پیام‌‌ها به شکل همزمان، باعث می‌شود تا به یک پلتفرم بسیار مقیاس‌پذیر تبدیل شود. به دلیل ذخیره تمام داده‌ها در آپاچی کافکا، دسترسی به داده‌ها در این پلتفرم بسیار ساده است. یک کلاینت کافکا ازطریق شبکه با بروکرهای کافکا برای نوشتن (یا خواندن) رویدادها ارتباط برقرار می‌کند.

از آنجا که ما یک موضوع ایجاد کرده ایم، فقط موضوع Hello-Kafka در لیست دریافتی ذکر شده است. درصورت ایجاد موضوعات بیشتر،  لیست نام  آن موضوعات را در خروجی دریافت خواهید کرد. قبل از رفتن به تنظیمات Kafka Cluster ، ابتدا باید ZooKeeper خود را شروع کنید؛ زیرا Kafka Cluster از ZooKeeper استفاده می کند. برای اینکه جاوا در دسترس همه کاربران قرار گیرد، محتوای جاوا استخراج شده را به پوشه usr/local/java/ انتقال دهید. • مصرف­ کننده این انتخاب را دارد که در هر زمان از پیام ­های یک موضوع عبور کرده و تمام پیام­ های بعدی را بخواند.

کافکا این توانایی را دارد که پیام های ارسالی را بر روی مجموعه ای از سرورهای کافکا که با یکدیگر کلاستر(Cluster) شده اند، ذخیره سازی نماید. کافکا برای مواجهه با انبوهی از داده ها که بی وقفه در حال ارسال هستند و شما فرصت کافی برای پردازش و ذخیره سازی آنها نداشته باشید تولید شده است. به عبارت ساده تر می توان گفت که کافکا یک بافر قدرتمند برای زمانی که بیگ دیتا در حال انتقال هست می باشد. کافکا ™ برای استفاده در پروژه های زمان واقعی (real-time) به منظور فراهم آوردن خط لوله داده ها و جریان برنامه های استفاده می شود. کافکا به صورت افقی مقیاس پذیر، مقاوم در برابر خطا و بسیار سریع است. آپاچی کافکا، یک سیستم تبادل پیام داده مبتنی بر جریان (Stream) است که به عنوان یکی از پرطرفدارترین ابزارهای تبادل پیام در دنیای برنامه‌نویسی شناخته می‌شود.

این معماری امکان ایجاد ارتباطات بین برنامه‌ها و سرویس‌ها را فراهم می‌کند و از انتقال داده‌ها بین سیستم‌ها به‌صورت ایمن و قابل اعتماد بهره می‌برد. Apache Kafka به عنوان یک پلتفرم توزیع‌شده برای مدیریت و پردازش داده‌ها، نقش حیاتی در بسیاری از صنایع و کاربردهای مدرن ایفا می‌کند. توانایی کافکا در مقیاس‌پذیری بالا، پردازش بلادرنگ و تحمل خطا آن را به یکی از ابزارهای کلیدی برای انتقال و تحلیل داده‌ها تبدیل کرده است. صف بندی پیام مقیاس پذیر و توزیع شده نقش مهمی در ساخت خط لوله داده های کلان در زمان واقعی دارد. مدل های ناشر/مشترک نا همزمان برای رسیدگی به بارهای غیر قابل پیش بینی در این خطوط لوله مورد نیاز هستند. Apache Kafka امروزه فناوری پیشرو است که این قابلیت ها را فراهم می کند و یک مهارت اساسی برای یک متخصص بزرگ داده است.

توسعه دهندگان برای مزبانی برنامه‌های کافکا به یک پلتفرم مقیاس ‎پذیرjv  نیاز دارند و Kubernetes می‌تواند این نیاز را به بهترین شکل ممکن برطرف کند. کافکا می‌تواند جریان‌های داده‌ها را در یک خوشه توزیع‌شده، مقاوم و دارای تحمل‌پذیری خطا به صورت ایمن، مطمئن و بادوام ذخیره کند. کافکا می‌تواند با داده‌های ورودی و خروجی حجیم و با سرعت بالا کار کند و قادر به مدیریت میلیون‌ها پیام در ثانیه است. این کار به سادگی با انتخاب مشخصه group.id یکسان برای همه آنها قابل انجام است و پس از آن می توان شروع به خواندن پیام ها نمود. تمام هماهنگی های مورد نیاز جهت تخصیص هر پارتیشن به یک مصرف کننده توسط کافکا(Kafka) انجام خواهد پذیرفت. با تغییر در تعداد مصرف کننده ها، کافکا گروه مصرف کننده رو دوباره تنظیم یا به اصطلاح Rebalance می نماید.

در واقع می‌توان گفت که دوران «پردازش دسته‌ای» (Batch Processing) داده‌ها به اتمام رسیده است. توسعه دهندگان به منظور افزایش سرعت و بهبود دسترسی پذیری به اطلاعات معماری اپلیکیشن‌ها را تغییر داده‌اند. سیستم‌های مبتنی بر رویداد از چندین برنامه کاربردی جدا از هم تشکیل می‌شوند که برای کمک به یکپارچه‌سازی سرویس‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. در معماری مبتنی بر رویداد منطق تمام بخش‌های برنامه برحسب رویدادها تعریف می‌شود. Apache Kafka یک فریمورک متن‌باز برای پردازش «داده‌های جریانی» (Streaming Data) است که تبدیل به سنگ بنای معماری مدرن داده شده است. این فریمورک قدرتمند به منظور مدیریت حجم زیادی از داده در لحظه با توان عملیاتی بالا و تاخیر کم طراحی شده است.

از آنجایی که آپاچی کافکا مجموعه کاملی از ابزارهای مانیتورینگ و مدیریت را ارائه نمی‌دهد، برخی از استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای جدید تمایلی به انتخاب آن ندارند. موضوعات در آپاچی کافکا به گونه‌ای طراحی شده‌اند که اجازه می‌دهند چندین کاربر به صورت مستقل و با سرعت خود پیام‌ها را بخوانند بدون اینکه با یکدیگر تداخل داشته باشند. به دلیل قابلیت مقیاس‌ پذیری بالا و تحمل خطا، آپاچی کافکا برای پیاده‌ سازی برنامه‌های حساس و حیاتی بسیار مناسب است. آپاچی کافکا  به شما امکان خواندن، نوشتن، ذخیره و پردازش رویدادها (که به آن‌ها رکورد یا پیام هم گفته می‌شود) در بین ماشین‌های مختلف را می‌دهد. شرکت اوبر از کافکا برای گذرگاه قیمت‎گذاری بلادرنگ خود استفاده می‌کند. در واقع، کافکا ستون فقراتی است که از طریق آن،‌ بخش قابل‎توجهی از رویداد‌ها به قسمت محاسبات پردازش استریم‌های مختلف، منتقل می‌شوند.

به منظور شناسایی brokerها در خوشه‌ به هر کدام از آن‌ها یک شناسه عددی منحصربه‌فرد اختصاص داده می‌شود. منظور از consumer در کافکا برنامه‌هایی هستند که پیام‌هایی را در لحظه از تاپیک‌های مختلف می‌خوانند و آن‌ها را پردازش می‌کنند. مصرف‌کنندگان می‌توانند در تاپیک‌ها یا پارتیشن‌های خاص مشترک شوند و به صورت همزمان پیام‌ها را از یک یا چند پارتیشن دریافت کنند. هنگامی که چندین مصرف‌کننده به صورت همزمان در یک تاپیک مشترک شوند، آنگاه کافکا به شکلی عمل می‌کند که هر پارتیشن داده‌ها را تنها برای یک مصرف‌کننده ارسال کند. نکته مهم در این خصوص این است که همواره تعداد مصرف‌کنندگان برابر یا کمتر از تعداد پارتیشن‌ها است.

بگذارید در فصل بعد ادغام apache kafka با فناوری های big data را ادامه دهیم. گروه مصرف کنندگان یک از دو مصرف multi-threaded یا multi-machine  از موضوعات کافکا، می باشد. در Apache Kafka  داشتن بیش از یک کارگزار به عنوان خوشه کافکا نامیده می­شود. از این خوشه ها برای مدیریت پایداری و تکثیر داده ­های پیام استفاده می­شود. • Log Aggregation Solution – از کافکا می توان در یک سازمان برای جمع ­آوری اطلاعات مربوط به چندین سرویس و در دسترس قرار دادن آن­ها، در قالب استاندارد، برای مصرف­ کنندگان مختلف، استفاده کرد.

اگر بخواهیم کار Apache Kafka را به صورت خلاصه بیان کنیم، می‌توانیم اینطور بگوییم که این پلتفرم، حجم عظیمی از داده را از هر نقطه به نقاط مختلف دیگر به صورت همزمان منتقل می‌کند. نکته بسیار مهمی که در خصوص گروه مصرف‌کننده باید به آن توجه داشت این است که هر زمان یک مصرف‌کننده به گروه اضافه یا حذف شود، آنگاه مصرف مجدد بین مصرف‌کنندگان گروه متعادل خواهد شد. در واقع، بعد از بروز تغییر در گروه مصرف‌کنندگان تمام مصرف‌کنندگان متوقف شده و پارتیشن‌های تاپیک مجدداً به مصرف‌کنندگان موجود اختصاص داده می‌شوند. مزیت اصلی استفاده از consumer group در کافکا این است که امکان پردازش حجم زیادی از پیام را فراهم می‌کند، زیرا چندین مصرف‌کننده می‌توانند اطلاعات را از چندین پارتیشن در یک تاپیک بخوانند. Apache Kafka پلتفرم استریم توزیع‌شده و اوپن سورس است که امکان انتقال پیام، نگه‌داری، پردازش و ادغام حجم بسیار بالایی از داده‌ها را به صورت بلادرنگ فراهم می‌کند.

با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین واقعیت مجازی و افزوده، محیطی تعاملی و غنی را برای یادگیری فراهم کرده‌ایم. در ادامه برخی از عناوین پیشنهادی که در فهرست آموزش‌های تحلیل داده قرار دارند، آورده شده است. توسعه این پروژه از تحقیقات انجام شده در زمینه معماری‌های Message-Oriented Middleware) MOM) گرفته شده بود. با استفاده از دسترسی‌ها، نقش‌ها و احراز هویت Kafka، سطح دسترسی به تاپیک‌ها را مدیریت کنید. به منظور جلوگیری از concurrency در تغییرات، از مکانیزم Locks بهره می‌برد. به این ترتیب که وقتی یک Thread یا Process یک قفل می‌شود، سایر Thread‌ها تا زمان آزاد شدن Thread قفل شده امکان دسترسی به آن را ندارند.

Apache Kafka به عنوان یک فریمورک پخش رویداد توزیع شده به طور گسترده در برنامه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این فریمورک پیام‌رسانی، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های جریانی را با یکدیگر ترکیب می‌کند تا امکان ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ را داشته باشد. از کافکا در توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر داده‌های بلادرنگ نظیر اپلیکیشن‌های بانکی، سرویس‌های حمل‌و‌نقل، فروشگاه‌های اینترنتی و سایر موارد به طور گسترده استفاده می‌شود. در یک دسته‌بندی کلی کاربردهای کافکا را به موارد زیر می‌توان تقسیم کرد. Apache Kafka یک فریمورک متن‌باز توزیع شده برای پردازش داده‌های جریانی است که توسط یک تیم ۳ نفره نخستین بار در شرکت LinkedIn توسعه یافته است. این ابزار به منظور دریافت و پردازش داده‌های جریانی در زمان واقعی بهینه‌سازی شده است.

یک یا چند مصرف­ کننده می­توانند از پیام ­های موجود در صف استفاده کنند، اما یک پیام خاص فقط توسط یک مصرف­ کننده قابل استفاده است. هنگامی که یک پیام از صف توسط یک مشتری خوانده شود، پیام از آن صف ناپدید می­شود. نمونه ­ی بارز این سیستم یک سیستم پردازش سفارش است، که در آن هر سفارش توسط یک پردازنده سفارش پردازش می­شود­، اما پردازنده ­های چند منظوره­ی سفارش می­توانند همزمان چند سفارش را پردازش کنند. چالش اول نحوه جمع ­آوری این حجم زیاد از داده ­ها و چالش دوم تجزیه وتحلیل این داده­ های جمع آوری شده می­ باشد. Apache Kafka از خوشه‌ای از سرورها با تاخیر بسیار کم (در حدود ۲ میلی ثانیه) استفاده می‌کند و با جداسازی جریان‌های داده پیام‌ها را به طور موثر در توان عملیاتی محدود شبکه تحویل می‌دهد. RabbitMQ یک Message Broker (مدیریت پیام) است که از پروتکل AMQP (یا Advanced Message Queuing Protocol) برای انتقال پیام‌ها و اطلاعات بین سیستم‌ها استفاده می‌کند.

توانایی Kafka در یکپارچه‌سازی منابع مختلف داده و پردازش مقادیر زیاد اطلاعات به صورت لحظه‌ای این فریمورک را به یک عنصر حیاتی در محیط‌های مبتنی بر داده تبدیل کرده است. بسیاری از اپلیکیشن‌های مبتنی بر داده‌ نظیر برنامه‌های مالی، سرویس‌های حمل‌ونقل و فروشگاه‌های اینترنتی از آپاچی کافکا برای مدیریت و پردازش داده‌های خود در لحظه استفاده می‌کنند. بر همین اساس در این مطلب از مجله فرادرس به این سوال پاسخ خواهیم داد که Kafka چیست و چگونه دنیای داده را متحول کرده است. همچنین به منظور ایجاد قابلیت پیگیری و تحلیل عملکرد سیستم، لاگ‌های ترافیک داده‌ها و عملکرد سیستم را نگهداری می‌کنند. کافکا از سرویس ZooKeeper جهت مدیریت متناسب بروکرها و همینطور ایجاد هماهنگی میان آن‌ها استفاده می‌کند.

یکی  از مهمترین ویژگی‌های این پلتفرم، تأخیر کمتر آن است که حداکثر به ۱۰ میلی ثانیه می‌رسد. این مسئله به این دلیل است که پیام‌ها را جدا کرده و به مصرف کننده اجازه می‌دهد از آنها در هر زمان استفاده کند. می‌توانید کلاینت تولیدکننده را در هر زمان با فشار دادن Ctrl+C متوقف کنید. هنگامی که سرور آپاچی کافکا با موفقیت راه‌اندازی شد، یک محیط ابتدایی کافکا خواهید داشت که آماده استفاده است. ۲ روش کلی برای اجرای کافکا آپاچی تعریف شده است که در این بخش، با Zookeeper آشنا می‌شویم.