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Qu'est qu'Apache Kafka® ?

Apache Kafka est une plateforme de streaming d’événements distribuée capable de gérer des trillions d'événements chaque jour. Initialement conçue comme une file d'attente de messagerie, Kafka est basée sur une abstraction d'un journal de validation distribué. Depuis sa création et sa mise en open source par LinkedIn en 2011, Kafka a rapidement évolué de file d'attente de messagerie à une plateforme de streaming à part entière.

Fondé par les développeurs originaux d'Apache Kafka, Confluent développe la distribution la plus complète de Kafka avec la plateforme Confluent. La plateforme Confluent améliore Kafka avec des fonctionnalités communautaires et commerciales supplémentaires conçues pour améliorer l'expérience de streaming des opérateurs et des développeurs en production, à très grande échelle.

Comment Kafka peut-il vous aider ?

Kafka has numerous advantages. Today, Kafka is used by over 80% of the Fortune 100 across virtually every industry, for countless use cases big and small. It is the de facto technology developers and architects use to build the newest generation of scalable, real-time data streaming applications. While these can be achieved with a range of technologies available in the market, below are the main reasons Kafka is so popular.

High Throughput

Capable of handling high-velocity and high-volume data, Kafka can handle millions of messages per second.

High Scalability

Scale Kafka clusters up to a thousand brokers, trillions of messages per day, petabytes of data, hundreds of thousands of partitions. Elastically expand and contract storage and processing.

Low Latency

Can deliver these high volume of messages using a cluster of machines with latencies as low as 2ms

Permanent Storage

Safely, securely store streams of data in a distributed, durable, reliable, fault-tolerant cluster

High Availability

Extend clusters efficiently over availability zones or connect clusters across geographic regions, making Kafka highly available and fault tolerant with no risk of data loss.

How Kafka Works

Apache Kafka consists of a storage layer and a compute layer that combines efficient, real-time data ingestion, streaming data pipelines, and storage across distributed systems. In short, this enables simplified, data streaming between Kafka and external systems, so you can easily manage real-time data and scale within any type of infrastructure.

Processus

Une plateforme de streaming événementielle ne serait pas complète sans la possibilité de manipuler ces données au fur et à mesure qu'elles arrivent. L'API Streams d'Apache Kafka est une bibliothèque puissante et légère qui autorise un traitement à la volée, vous permettant de regrouper, de créer des paramètres de fenêtrage, d'effectuer des jointures au sein d'un flux, et bien plus encore. Peut-être mieux encore, elle est conçue comme une application Java au-dessus de Kafka, gardant votre flux de travail intact sans aucun cluster supplémentaire à entretenir.

Stockage

Apache Kafka offre un stockage durable, une abstraction de journal de validation distribué que l'on trouve généralement dans des bases de données distribuées. Kafka peut agir en tant que « source de données fiable », en étant en mesure de distribuer les données entre plusieurs nœuds pour un déploiement à haute disponibilité, que ce soit dans un centre de données unique ou entre plusieurs zones de disponibilité.

Publier + s'abonner

Il renferme un journal de validation inaltérable et vous permet de vous abonner et de publier des données à travers un nombre illimité de systèmes ou d'applications en temps réel. Contrairement aux files d'attente de messagerie, Kafka est un système distribué hautement évolutif, tolérant aux défaillances, capable d'être déployé pour des applications telles que gérer les correspondances entre les passagers et les chauffeurs Uber, fournir des données analytiques en temps réel et assurer une maintenance préventive pour la maison intelligente de British Gas, ou encore offrir de nombreux services en temps réel à travers LinkedIn. Ce degré de performance unique s'avère donc idéal pour passer d'une seule application à une utilisation dans l'ensemble de l'entreprise.

What is Kafka Used For?

Commonly used to build real-time streaming data pipelines and real-time streaming applications, today, there are hundreds of Kafka use cases. Any company that relies on, or works with data can find numerous benefits.

Data Pipelines

In the context of Apache Kafka, a streaming data pipeline means ingesting the data from sources into Kafka as it's created and then streaming that data from Kafka to one or more targets.

Stream Processing

Stream processing includes operations like filters, joins, maps, aggregations, and other transformations which enterprises leverage to power many use-cases. Kafka Streams is a stream processing library built for Apache Kafka enabling enterprises to process data in real-time.Learn more

Streaming Analytics

Kafka provides high throughput event delivery, and when combined with open-source technologies such as Druid can form a powerful Streaming Analytics Manager (SAM). Druid consumes streaming data from Kafka to enable analytical queries. Events are first loaded in Kafka, where they are buffered in Kafka brokers before they are consumed by Druid real-time workers.

Streaming ETL

Real-time ETL with Kafka combines different components and features such as Kafka Connect source and sink connectors to consume and produce data from/to any other database, application, or API, Single Message Transform (SMT) – an optional Kafka Connect feature, Kafka Streams for continuous data processing in real-time at scale.

Event-Driven Microservices

Apache Kafka is the most popular tool for microservices because it solves many of the issues of microservices orchestration while enabling attributes that microservices aim to achieve, such as scalability, efficiency, and speed. It also facilitates inter-service communication while preserving ultra-low latency and fault tolerance.

Apache Kafka in Action

Kafka est au cœur de milliers d'entreprises

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Intuit

To Maximize Kafka, You Need Confluent

Founded by the original developers of Kafka, Confluent delivers the most complete distribution of Kafka with Confluent, improving Kafka with additional community and commercial features designed to enhance the streaming experience of both operators and developers in production, at massive scale.

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We’ve re-engineered Kafka to provide a best-in-class cloud experience, for any scale, without the operational overhead of infrastructure management. Confluent offers the only truly cloud-native experience for Kafka—delivering the serverless, elastic, cost-effective, highly available, and self-serve experience that developers expect.

Complete Kafka

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Creating and maintaining real-time applications requires more than just open source software and access to scalable cloud infrastructure. Confluent makes Kafka enterprise ready and provides customers with the complete set of tools they need to build apps quickly, reliably, and securely. Our fully managed features come ready out of the box, for every use case from POC to production.

Kafka Everywhere

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Distributed, complex data architectures can deliver the scale, reliability, and performance that unlocks use cases previously unthinkable, but they're incredibly complex to run. Confluent's complete, multi-cloud data streaming platform makes it easy to get data in and out of Kafka Connect, manage the structure of data using Confluent Schema Registry, and process it in real time using ksqlDB. Confluent meets our customers everywhere they need to be — powering and uniting real-time data across regions, clouds, and on-premises environments.

Un ensemble d'outils pour le streaming

By integrating historical and real-time data into a single source of truth, Confluent makes it easy to build an entirely new category of modern, event-driven applications, gain a universal data pipeline, and unlock powerful new use cases with full scalability, security, and performance.

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Apache Kafka est un outil populaire auprès des développeurs parce qu'il est facile à prendre en main et qu'il offre une Event Streaming Platform puissante et complète, dotée de 4 API : Producer, Consumer, Streams et Connect.Bien souvent, les développeurs se focalisent en premier sur un seul cas d’utilisation. Par exemple, utiliser Apache Kafka comme un tampon de messages pour protéger une ancienne base de données qui ne parvient pas à suivre les charges de travail d’aujourd'hui, ou utiliser l’API Connect pour garder ladite base de données synchronisée avec un moteur connexe d'indexation de recherche, afin de traiter les données au fur et à mesure qu'elles arrivent avec l'API Streams pour faire ressortir directement les agrégations dans votre application.

En bref, Apache Kafka et ses API facilitent le développement d'applications axées sur les données ainsi que la gestion de systèmes back-end complexes. Kafka vous offre la tranquillité d'esprit en sachant que vos données sont toujours tolérantes aux défaillances, peuvent être relues et évoluent en temps réel. Nous vous aidons à développer rapidement en fournissant une Event Streaming Platform unique pour traiter, stocker et connecter vos applications et systèmes avec des données en temps réel.