3 причины, по которым Apache Kafka поддерживает бизнес, управляемый данными сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему 3 причины, по которым Apache Kafka поддерживает бизнес, управляемый данными

Компании всех размеров стремятся исследовать ценность своих собственных данных для поддержания конкурентоспособности. Так называемые организации, управляемые данными, принимают лучшие решения, собирая и делая все виды данных незамедлительно и безопасно доступными, чтобы их можно было обрабатывать и анализировать по всему предприятию. До недавнего времени сбор больших объемов данных (порядка нескольких миллионов сообщений в секунду) в режиме реального времени на одной платформе был невозможен. Apache Kafka – это общедоступная, облачная, горизонтально масштабируемая потоковая платформа реального времени для предприятия с открытым исходным кодом, которая решает эту проблему. В то время как разработчики любят его элегантный дизайн, API, набор инструментов и поддержку, бизнес ценит возможности, открываемые возможностью собирать и анализировать большие объемы данных в режиме реального времени. В этой статье блога мы выделяем три причины, по которым предприятия используют Kafka в качестве потоковой платформы на пути к большей управляемости данными.

     

  1. Kafka (также) является высоко масштабируемой и безопасной системой обмена сообщениями
  2.  

    По своей сути Kafka – это система обмена сообщениями в пабах и подсабах, которая хорошо масштабируется. Он постоянно масштабируется в зависимости от количества производителей и потребителей, а добавление новых серверов увеличивает емкость почти линейно. Его функции безопасности поддерживают шифрование данных как в пути, так и в состоянии покоя, а также применение политик контроля доступа. Таким образом, его можно использовать в качестве центральной платформы обмена сообщениями для всего предприятия. Эти две характеристики (масштабируемость и безопасность) позволяют Kafka заменить устаревшие системы MQ, которые являются дорогостоящими в обслуживании и не масштабируются и используются для разделения компонентов и буферизации сообщений. Две системы, интегрированные с Kafka. Тогда три или четыре. Тогда действительно сложно.

     

  3. Разбивайте бункеры и интегрируйте (унаследованные и современные) системы с Kafka
  4.  

По мере роста бизнеса, развития технологий и таких событий, как приобретения, предприятия должны адаптироваться быстро и с низкими затратами. Таким образом, они нуждаются в способе восстановления данных из накопленных хранилищ, включая устаревшие системы, облачным способом на основе микросервисов. Kafka Connect позволяет передавать данные из самых разных систем из и в Kafka. Поддерживаемые системы варьируются от реляционных баз данных, систем обмена сообщениями до облачных и мобильных приложений, поддерживая режимы интеграции данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Это можно использовать для того, чтобы сделать существующие ресурсы доступными для новых облачных микросервисов без изменения существующих базовых систем. Это важно в процессе измельчения больших монолитных приложений на более мелкие и гибкие части. Хотя потоковая передача данных в Kafka во многих случаях может быть достигнута просто с помощью конфигурации с помощью Kafka Connect, можно разрабатывать новые соединители, поскольку это относительно легко благодаря современной архитектуре, документации и доступности соединителей с открытым исходным кодом. Примеры: потоковая передача данных из устаревшей системы реляционных БД в облачную. Затем опубликуйте API с некоторыми данными. Отслеживание активности сайта: публикация активности сайта (просмотров страниц, поисков и т. Д.) В виде потоков событий для подачи в системы мониторинга и хранилища данных. Агрегатор журналов: отправляйте журналы приложений из многих исходных систем в инструменты анализа журналов, такие как Splunk, Elastic / Kibana. IoT: собирать события с самых разных устройств.

 

  • Анализ данных внутри или за пределами Kafka
  •  

    Бизнес, управляемый данными, возможен только тогда, когда данные не только собираются и распространяются через предприятие, но и анализируются. Данные, которые проходят через Kafka, могут анализироваться как инструментами Kafka, так и внешними. Kafka Streams API – это библиотека Java, предназначенная для опытных разработчиков. KSQL – это инструмент Kafka, предназначенный для аналитиков данных, которые могут использовать язык выражений для создания потоков. Напишите об одномоментных и других преимуществах родных инструментов Kafka. Поскольку Kafka является платформой интеграции, также очень просто передавать данные в другую систему, которая может быть уже установлена ​​на предприятии или способна решать конкретные проблемы, например, Spark, Hadoop, Elastic, Splunk, Mongodb, Cassandra и другие. .

    Заключение

    Kafka является важным компонентом в компании, управляемой данными, потому что он решает проблему безопасного доступа к данным в реальном времени для всей компании. Это позволяет бизнес-командам иметь доступ к данным, ранее находившимся в бункерах, и анализировать их, чтобы генерировать управляемые данными данные. Кроме того, программные компоненты могут быть в меньшей степени связаны для увеличения скорости инноваций, не влияя на современные проверенные и работающие системы, которые трудно изменить.

    Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

      Поделиться сочинением
      Ещё сочинения
      Нет времени делать работу? Закажите!

      Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.