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Qu'est qu'Apache Kafka® ?
Apache Kafka est un système de streaming open source distribué pour le traitement des flux, les pipelines de données en temps réel et l’intégration des données à grande échelle. Créé par LinkedIn en 2011 afin de gérer des flux de données en temps réel, Kafka n'était à l’origine qu'une simple file d’attente de messagerie. Aujourd'hui, c'est une plateforme de streaming à part entière, capable de gérer plus d’un million de messages par seconde et des billions de messages par jour.
Fondée par les créateurs originaux d’Apache Kafka, Confluent propose des tutoriels, des formations, une assistance et des services complets sur Apache Kafka. Confluent fournit également des services de streaming de données entièrement gérés, cloud native et conçus pour n’importe quel environnement cloud, ce qui garantit leur évolutivité, leur fiabilité et leur capacité à répondre aux besoins des infrastructures de données modernes.
Pourquoi choisir Kafka ?
Kafka présente de nombreux avantages. Aujourd'hui, Kafka est utilisé par plus de 80 % des entreprises du Fortune 100 dans divers secteurs et pour une multitude de cas d'usages. C'est la technologie privilégiée des développeurs et des architectes qui souhaitent créer une nouvelle génération d'applications de flux de données évolutives en temps réel.
Bien qu'il existe d'autres technologies sur le marché, Kafka reste la solution de référence pour les raisons suivantes.
Débit élevé
Kafka est capable de gérer des grands volumes de données à grande vitesse et traite des millions de messages par seconde. La plateforme est donc idéale pour les applications qui nécessitent le traitement de données en temps réel et l’intégration sur plusieurs serveurs.
Grande évolutivité
Les clusters Kafka peuvent monter en charge jusqu’à un millier de brokers et gérer des billions de messages par jour et des pétaoctets de données. Le modèle de journal partitionné de Kafka permet une grande flexibilité des capacités de stockage et de traitement. Cette évolutivité garantit la capacité de Kafka à prendre en charge une vaste gamme de sources et de flux de données.
Latence réduite
Kafka peut délivrer un volume important de messages en utilisant un cluster de machines avec des temps de latence de seulement 2 ms. Cette faible latence est cruciale pour les applications qui nécessitent un traitement des données en temps réel et des réponses immédiates aux flux de données.
Stockage permanent
Kafka stocke en toute sécurité les flux de données dans un cluster distribué, durable et tolérant aux défaillances. Cela garantit un stockage fiable des enregistrements de données et permet d’y accéder même en cas de panne du serveur. Le modèle de log partitionné optimise Kafka à gérer les flux de données et à fournir des garanties de traitement « exactly-once ».
Haute disponibilité
Kafka peut étendre efficacement les clusters sur les zones de disponibilité ou connecter plusieurs clusters dans différentes zones géographiques, une haute disponibilité qui le rend tolérant aux défaillances sans risque de perte de données. La conception de Kafka lui permet de gérer plusieurs abonnés et systèmes de traitement des flux externes en toute fluidité.
À quoi sert Kafka ?
Couramment utilisé pour créer des pipelines de streaming de données et des applications de streaming en temps réel, Kafka prend en charge un large éventail de cas d’utilisation. Toute entreprise qui s’appuie sur les données ou travaille avec elles peut tirer de nombreux avantages de l’utilisation de Kafka.
Pipelines de données
Dans le contexte d’Apache Kafka, un pipeline de streaming de données ingère dans Kafka les données issues de différentes sources au fur et à mesure de leur création, puis les diffuse à partir de Kafka vers une ou plusieurs cibles. Cela permet une intégration fluide des données et un flux de données efficace entre différents systèmes.
Stream Processing
Le traitement des flux comprend des opérations telles que les filtres, les jointures, les cartes, les agrégations et d’autres transformations que les entreprises exploitent pour de nombreux cas d’usage. Kafka Streams, une bibliothèque de traitement des flux conçue pour Apache Kafka, permet aux entreprises de traiter les données en temps réel. Elle est donc idéale pour les applications qui nécessitent une analyse et un traitement immédiats des données.
Analyse de flux
Kafka permet la diffusion d’événements à haut débit. Associé à des technologies open source telles que Druid, il peut former un puissant gestionnaire d’analyse de flux (SAM). Druid consomme les données de streaming de Kafka pour activer des requêtes analytiques. Les événements sont d’abord chargés dans Apache Kafka, où ils sont mis en mémoire tampon dans les brokers Kafka, puis consommés par les workers de Druid en temps réel. Cela permet des analyses et des prises de décision en temps réel.
Streaming ETL
L’ETL en temps réel avec Kafka combine différents composants et fonctionnalités tels que les connecteurs Kafka Connect source et sink (utilisés pour consommer et produire des données depuis/vers toute autre base de données, application ou API), les transformations de messages uniques (SMT) (une fonctionnalité facultative de Kafka Connect) et Kafka Streams pour le traitement continu des données en temps réel et à grande échelle. Ensemble, ils garantissent une transformation et une intégration efficaces des données.
Microservices axés sur les événements
Apache Kafka est l’outil le plus populaire pour les microservices, car il résout de nombreux problèmes liés à leur orchestration tout en permettant d’obtenir la scalabilité, l’efficacité et la vitesse recherchées. Kafka facilite également la communication entre les services et maintient une latence ultra faible ainsi qu'une grande tolérance aux défaillances. La plateforme est donc essentielle pour créer des architectures de microservices robustes et évolutives.
En s'appuyant sur Kafka, les entreprises peuvent créer des pipelines de données très efficaces, traiter des flux de données en temps réel, effectuer des analyses avancées et développer des microservices évolutifs, tout en répondant aux exigences des champs d’application modernes basés sur les données.
Apache Kafka à l’œuvre
Qui utilise Kafka ?
Certaines des plus grandes marques au monde utilisent Kafka :
Pour optimiser Kafka, vous avez besoin de Confluent
Fondé par les développeurs de Kafka eux-mêmes, Confluent offre la distribution la plus complète de Kafka, qu'il améliore avec des fonctionnalités communautaires et commerciales supplémentaires conçues pour optimiser l’expérience de streaming des opérateurs et des développeurs en production à très grande échelle.
Vous appréciez Apache Kafka®, mais vous n’avez pas envie de le gérer au quotidien ? Complet et entièrement géré, le service cloud native de Confluent va bien au-delà de Kafka et permet à vos équipes de se concentrer sur la création de valeur pour votre entreprise.
Cloud-native
Nous avons repensé Kafka pour offrir une expérience cloud de premier plan quelle que soit l’échelle, sans les frais opérationnels liés à la gestion d’une infrastructure. En proposant la seule expérience véritablement cloud native pour Kafka, Confluent offre aux équipes de développement l'expérience à laquelle ils s'attendent : sans serveur, flexible, rentable, hautement disponible et en libre-service.
Complet
La création et la maintenance d’applications en temps réel nécessitent plus qu’un simple logiciel open source et l’accès à une infrastructure cloud évolutive. Confluent adapte Kafka aux entreprises et fournit aux clients tous les outils dont ils ont besoin pour créer des applications de manière rapide, fiable et sécurisée. Nos fonctionnalités entièrement gérées sont prêtes à l’emploi pour chaque cas d'usage, de la preuve de concept (POC) à la production.
Disponible partout
Bien que les architectures de données complexes et distribuées permettent d'offrir l'évolutivité, la fiabilité et les performances nécessaires pour prendre en charge des cas d'usage jusqu’alors inenvisageables, elles sont particulièrement difficiles à gérer. La plateforme complète de streaming de données multicloud de Confluent permet de faciliter les entrées et sorties de données de Kafka avec Connect, de gérer la structure des données à l’aide de Confluent Schema Registry, et de les traiter en temps réel à l’aide de ksqlDB. Confluent s'adapte aux besoins de ses clients en servant d’infrastructure technologique aux flux de données en temps réel et en permettant l’intégration de ces données dans l’ensemble des régions, des clouds et des environnements on prem.
Lancez-vous en quelques minutes
En combinant des données en temps réel et historiques au sein d'une source d'informations centrale, Confluent permet de concevoir facilement une nouvelle catégorie d’applications modernes axées sur les événements, de tirer profit d'un pipeline de données universel et d'accéder à de nouveaux cas d'usage avec une évolutivité, une sécurité et des performances de niveau professionnel.
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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.
Comment fonctionne Apache Kafka ?
Apache Kafka se compose d’une couche de stockage et d’une couche de calcul, qui favorisent l’ingestion efficace des données en temps réel, les pipelines de streaming de données et le stockage sur des systèmes distribués. Sa conception facilite le streaming de données entre Kafka et les systèmes externes, de façon à ce que vous puissiez facilement gérer les données en temps réel et évoluer au sein de tous types d’infrastructures.
Une plateforme de streaming de données ne serait pas complète si elle ne permettait pas de traiter et d’analyser des données dès qu’elles sont générées. Bibliothèque puissante et légère, l’API Kafka Streams permet un traitement à la volée grâce auquel vous pouvez regrouper les données, créer des paramètres de windowing, effectuer des jointures au sein d’un flux et bien plus encore. Elle est conçue comme une application Java exécutée sur Kafka, ce qui garantit la continuité des workflows sans aucun cluster supplémentaire à gérer.
Kafka offre un stockage durable par abstraction du commit log distribué qui se trouve généralement dans les bases de données distribuées. Cela permet à Kafka d’agir comme une « source de vérité » unique, capable de distribuer les données entre plusieurs nœuds pour un déploiement à haute disponibilité, soit dans un centre de données unique, soit entre plusieurs zones de disponibilité. Ce stockage durable et persistant garantit l’intégrité et la fiabilité des données, même en cas de défaillance du serveur.
Kafka dispose d’un log de validation simple et immuable. Les utilisateurs peuvent s’y abonner et publier des données dans un nombre infini de systèmes ou d’applications en temps réel. Contrairement aux files d’attente de messagerie traditionnelles, Kafka est un système distribué hautement évolutif et tolérant aux défaillances. Cela permet à Kafka de passer d'applications individuelles à des déploiements à l’échelle de l’entreprise. Kafka est utilisé dans de nombreux scénarios : pour gérer les mises en correspondance entre les passagers et les chauffeurs chez Uber, fournir des analyses en temps réel et assurer une maintenance préventive dans le cadre de la Smart Home de British Gas, ou encore pour offrir de nombreux services en temps réel sur l’ensemble de LinkedIn.