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Guia rápido sobre Apache Kafka: O poder da arquitetura Event-Driven



Kafka Data driven

Introdução


No mundo orientado por dados de hoje, a capacidade de processar e analisar eficientemente grandes volumes de dados em tempo real tornou-se um fator determinante para empresas e organizações de todos os tamanhos. Desde plataformas de comércio eletrônico e redes sociais até instituições financeiras e dispositivos IoT, a demanda por lidar com fluxos de dados em escala está em constante crescimento. É aí que o Apache Kafka entra como uma ferramenta fundamental no mundo da arquitetura orientada por eventos.


Imagine uma tecnologia que pode conectar, processar e entregar dados de forma contínua entre inúmeros sistemas e aplicativos em tempo real. O Apache Kafka, frequentemente chamado de plataforma de streaming distribuído, é exatamente essa tecnologia. É o herói desconhecido nos bastidores, permitindo o fluxo de dados em tempo real e fornecendo a base para uma infinidade de aplicativos modernos orientados por dados.



Neste guia rápido sobre Apache Kafka, vamos mostrar os principais componentes da arquitetura que compõem o Apache Kafka, desvendando seus conceitos essenciais, arquitetura, casos de uso e por último, um tutorial prático onde você será capaz de entender a dinâmica e funcionamento de como um produtor e consumidor de eventos se comunicam através de um tópico.


Portanto, embarquemos nessa aventura e descubramos como o Apache Kafka está revolucionando a forma como lidamos com dados no século 21.



Conceitos chave do Kafka


1. Tópicos


O que são Tópicos no Kafka?


No Kafka, um tópico é um canal ou categoria lógica para dados. Ele atua como um canal onde são mantidos os registros enviados, permitindo que os produtores escrevam dados em tópicos específicos e que os consumidores leiam deles. Pense nos tópicos como uma maneira de categorizar e separar os fluxos de dados. Por exemplo, em uma plataforma de comércio eletrônico, você pode ter tópicos como "Atualizações de Pedidos", "Alterações de Estoque" e "Feedback do Cliente", cada um dedicado a um tipo específico de dados.



Kafka Topics



Particionamento dos Tópicos


Uma das características poderosas dos tópicos do Kafka é o particionamento. Quando um tópico é dividido em partições, isso aprimora a capacidade do Kafka de lidar com grandes volumes de dados e distribuir a carga entre vários corretores. As partições são as unidades de paralelismo no Kafka e fornecem tolerância a falhas, escalabilidade e capacidades de processamento paralelo.


Cada partição é ordenada e imutável, e os registros dentro de uma partição são atribuídos a um deslocamento único, que é um identificador numérico que representa a posição de um registro dentro da partição. Esse deslocamento é usado pelos consumidores para controlar os dados consumidos, permitindo que eles retomem de onde pararam em caso de falha ou ao processar dados em tempo real.



Kafka Partitions



Organização de Dados


Tópicos possibilitam uma organização dos dados. Conforme mostrado nas imagens acima, os tópicos funcionam como uma camada de armazenamento dentro do contexto do Kafka onde todos os dados que são enviados pelo produtores são organizados em tópicos e partições.


Modelo de Publicação e Assinatura


O modelo Publicação e Assinatura ou pub/sub é um modelo no qual os produtores publicam dados em um tópico e os consumidores se inscrevem nos tópicos de interesse para receber os dados. Uma analogia do mundo real é quando nos cadastramos para receber newsletter de um determinado site, ou seja, o editor daquele site publica notícias e nós como consumidores, recebemos tudo que for publicado.


Kafka Pub-sub model



Escalabilidade


Os tópicos podem ser divididos em partições, permitindo ao Kafka distribuir dados em vários brokers possibilitando escalabilidade e processamento paralelo.


Retenção dos dados


Cada tópico pode ter sua própria política de retenção de dados, definindo por quanto tempo os dados permanecem no tópico. Regras como estas possibilitam administrar melhor o volume de dados armazenados nos tópicos podendo ou não liberar espaço em disco.



2. Produtores


No Kafka, um produtor é um componente crucial responsável por enviar dados aos tópicos do Kafka. Pense nos produtores como os originadores de informações - aplicativos ou sistemas que geram e publicam registros em tópicos específicos dentro do cluster do Kafka. Esses registros podem representar desde eventos de usuário em um site até logs do sistema ou transações financeiras.


Os produtores são a fonte da verdade para dados no Kafka. Eles geram registros e os enviam para tópicos designados para processamento posterior. Eles também decidem para qual tópico um registro deve ser enviado, com base na natureza dos dados. Isso garante que os dados sejam categorizados adequadamente dentro do ecossistema do Kafka.


Tipo do dado


Geralmente utiliza-se JSON como formato de dado para o envio, dessa forma facilita a transferência eficiente e o armazenamento de dados.


Confirmação de entrega


Os produtores podem lidar com confirmações do broker do Kafka, garantindo que os dados sejam recebidos e persistidos com sucesso. Esse mecanismo de confirmação contribui para a confiabilidade dos dados e que estão sendo entregues ao tópico sem perda dos dados.


Envio para partições específicas


Conforme falado mais cedo, produtores enviam dados para tópicos, porém é possível configurar o envio para uma partição específica dentro de um tópico.



Kafka Producers


3. Consumidores


Consumidores são componentes importantes dentro do contexto Kafka, são responsáveis por consumir e fornecer os dados de origem. Tecnicamente, consumidores se inscrevem em tópicos do Kafka e qualquer informação ali produzida são recebidas pelos consumidores, representando a abordagem pub/sub.


Inscrição em Tópicos


Como citado anteriormente, consumidores são um dos responsáveis por fornecer dados direto da origem. Consumidores possuem a flexibilidade de se inscrever em qualquer tópico de acordo com seus interesses possibilitando receber dados relevantes para o negócio.


Processamento dos dados


Consumidores sempre vão receber novos dados vindo dos tópicos, ou seja, cada consumidor é responsável processar estes dados de acordo suas necessidades. Pense em um microserviço que funciona como um consumidor, este pode consumir dados de um tópico responsável por armazenar logs de aplicações e executar qualquer tratamento antes de entrega-lo ao usuário ou para outras aplicações terceiras.


Integração entre aplicações


Como citado no item anterior, Kafka possibilita aplicações de integrarem seus serviços facilmente através de tópicos e consumidores variados.


Um dos casos de usos mais comuns é a integração entre aplicações. Antigamente, aplicações precisavam conectar em diferentes bancos de dados para acessar dados de outras aplicações, isso criava vulnerabilidades e feria princípios de responsabilidades entre as aplicações. Soluções como Kafka possibilita integrar diferentes serviços usando o padrão pub/sub onde diferentes consumidores representados por aplicações podem acessar os mesmos tópicos e processar estes dados em tempo real sem a necessidade de acessar bancos de dados de terceiros ou qualquer outra fonte de dado evitando qualquer risco de segurança e adicionado agilidade ao processo de entrega dos dados.



Kafka use-case


4. Brokers


Brokers são peças fundamentais na arquitetura do Kafka, são eles os responsáveis por mediar e gerenciar a troca de mensagens entre produtores e consumidores, ou seja, Brokers gerenciam o armazenamento dos dados produzidos pelos produtores e garantem uma transmissão confiável dos dados dentro de um cluster Kafka.


Na prática, Brokers possuem um papel transparente dentro de um cluster Kafka, mas a seguir irei pontuar algumas de suas responsabilidades que fazem toda a diferença para o funcionamento do Kafka.


Recepção dos dados


Brokers são responsáveis pelo recebimento dos dados, eles funcionam como um entry-point ou porta de entrada pelo dados produzidos e em seguida gerenciam todo o armazenamento para que sejam consumidos por qualquer consumidor.


Tolerância a falhas


Como toda arquitetura de dados, precisamos pensar na tolerância a falhas. No contexto do Kafka são os Brokers responsáveis por garantir que mesmo em falhas os dados sejam duráveis e que mantenham uma alta disponibilidade. Brokers são responsáveis por gerenciar as partições dentro dos tópicos capazes de replicar os dados prevendo qualquer falha e diminuindo a possibilidade da perda de dados.


Replicação de dados


Como citado no item anterior, a replicação de dados é uma forma de diminuir a perda de dados em casos de falha. A replicação de dados é feita a partir de múltiplas replicas de partições armazenados em diferentes Brokers, isso permite que mesmo se um Broker falhe, haverá dados replicados em vários outros.


Responsável por gerenciar partições


Citamos recente sobre partições dentro de tópicos mas não citamos quem as gerenciam. Partições são gerenciadas por um Broker que trabalha coordenando a leitura e escrita naquela partição e também distribuindo o carregamento dos dados pelo cluster.


Resumindo, os Brokers desempenham um trabalho de orquestração dentro um cluster Kafka, gerenciando a leitura e escrita feita pelos produtores e consumidores, garantindo que a troca de mensagens sejam realizadas e que não haverá perda dos dados em caso de falhas em alguns dos seus componentes através da replicação dos dados também gerenciada por eles.


Conclusão


Apache Kafka se destaca como uma solução robusta e poderosa, atendendo às demandas complexas de ambientes modernos baseados em dados. Seus recursos escaláveis, tolerantes a falhas e processamento em tempo real o tornam parte integrante das arquiteturas que lidam com fluxos de dados dinâmicos e em grande escala. Como mostrado neste post, Kafka atende diversos cenários, desde processamento de dados em tempo real em quer requer uma versão fresca do dado como em qualquer arquitetura de dados atualmente, e até como uma solução para integrar aplicações oferecendo o uso do padrão publish/subscribe.


Kafka tem sido adotado por grandes empresas como: Linkedin, onde originalmente foi criado. Netflix, Uber, Airbnb, Wallmart , Goldman Sachs, Twitter e várias outras.






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