L'integrazione di Kafka collega Apache Kafka ad altri sistemi e applicazioni, consentendo di spostare, elaborare e gestire flussi di dati in tempo reale in tutta l'azienda. Con Kafka è possibile creare pipeline di dati scalabili che collegano ambienti cloud, on-premise o ibridi, mantenendo una bassa latenza e un elevato throughput. L'integrazione di Kafka significa che le API, le fonti di dati e le piattaforme di streaming possono pubblicare o consumare messaggi attraverso gli argomenti e le partizioni di Kafka, facilitando il supporto di architetture flessibili e orientate agli eventi.
Punti di forza
- L'integrazione di Kafka collega pipeline di dati in tempo reale, piattaforme di streaming e API con il resto del vostro stack tecnologico.
- È possibile ingerire, aggregare e analizzare i dati da più fonti senza passaggi manuali, il che è perfetto per le analisi in tempo reale e le moderne applicazioni di streaming.
- I connettori Kafka precostituiti di SnapLogic supportano l'autenticazione (compresi SSL e SASL), semplificando la creazione e la scalabilità di integrazioni sicure e a tolleranza di errore.
Perché l'integrazione di Kafka è importante
Le organizzazioni di oggi si affidano a tecnologie open-source come Apache Kafka per spostare i dati nell'istante in cui vengono creati, che si tratti di dati clickstream, aggiornamenti IoT o transazioni finanziarie. L'integrazione di Kafka consente di automatizzare i flussi di lavoro, di supportare i microservizi e di collegare i sistemi legacy con i nuovi data store cloud come AWS, Azure o Oracle. Con SnapLogic, è possibile utilizzare l'integrazione Kafka per gestire i metadati, configurare gli endpoint e monitorare le metriche nell'intero ecosistema di dati.
Come funziona l'integrazione di Kafka
- I produttori pubblicano messaggi agli argomenti e alle partizioni di Kafka, spingendo i dati nella coda dei messaggi.
- I broker Kafka distribuiscono e memorizzano questi messaggi per garantire la durata e la scalabilità, spesso in esecuzione come parte di un cluster Kafka (autogestito o in Confluent Cloud).
- I consumatori (organizzati in gruppi di consumatori) leggono i dati dagli argomenti Kafka, elaborando i messaggi e trasferendoli ad altri sistemi o database.
- La piattaforma SnapLogic consente di utilizzare Kafka Connect e connettori personalizzati per collegare il cluster Kafka con data warehouse, API, database SQL o endpoint basati su JSON. I dati possono fluire in tempo reale tra servizi on-premises e cloud .
Casi d'uso comuni
- Analisi in tempo reale: Invio dei dati sulle attività degli utenti dalle applicazioni web o mobili agli strumenti di analisi con una bassa latenza.
- Integrazione IoT: Raccogliere i dati dei sensori dai dispositivi e trasmetterli in streaming alle piattaforme di monitoraggio o agli archivi di dati cloud .
- Ingestione di data lake: Streaming di dati ad alto volume direttamente in AWS, Azure o nei data lake on-premises per reporting, AI o machine learning.
- Orchestrazione di microservizi: Utilizzare Kafka come struttura portante per la comunicazione tra microservizi e applicazioni event-driven.
- Applicazioni di streaming: Costruire pipeline di elaborazione di flussi affidabili e scalabili utilizzando Kafka Streams e client basati su Java.
Domande frequenti
In che modo SnapLogic supporta l'integrazione di Kafka?
SnapLogic fornisce connettori di facile utilizzo per Kafka, rendendo semplice l'impostazione dell'autenticazione, la gestione della configurazione e il monitoraggio delle metriche, sia che si esegua Kafka su Confluent Cloud, AWS, Microsoft Azure o on-premises.
Perché usare Kafka invece degli strumenti di integrazione tradizionali?
Kafka è stato progettato per l'elaborazione di flussi in tempo reale con tolleranza ai guasti e ad alta velocità. Se avete bisogno di movimentare in modo istantaneo e affidabile grandi volumi di dati, soprattutto nelle piattaforme di streaming o negli scenari di integrazione dei dati, Kafka è la scelta migliore.
L'integrazione di Kafka può aiutare con i sistemi legacy?
Sì. SnapLogic può creare un ponte tra il vecchio e il nuovo spostando i messaggi tra Kafka e i database legacy, i data store SQL o persino gli ambienti Oracle e Microsoft.
Dove posso saperne di più?
Consultate la documentazione ufficiale di Kafka per trovare tutorial, suggerimenti per la configurazione e casi d'uso avanzati.
