Kafka - Seacom

data streaming with kafka

Apache Kafka è un sistema open source di messaggistica istantanea, che consente la gestione di un elevato numero di operazioni in tempo reale da migliaia di client, sia in lettura che in scrittura.

Le principali applicazioni di Kafka

Connettori

Connetti diversi servizi simultaneamente attraverso Kafka Connect

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Data Streaming

Realizza pipeline di flussi di dati in tempo reale in modo affidabile tra sistemi o applicazioni

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KSQL

Esegui query in tempo reale utilizzando query del linguaggio SQL

Apache Kafka consente la gestione di un elevato numero di operazioni in tempo reale da migliaia di client, sia in lettura che in scrittura. La piattaforma garantisce un significativo incremento di produttività e affidabilità, consentendo al sistema di sostituire famosi broker di messaggistica come JMS e AMQP.

Guarda il video di presentazione

Cosa offre Apache Kafka

Kafka permette un’elaborazione di grandi volumi di dati. Un efficiente sistema deve essere in grado di rendere immediatamente disponibili i dati agli utenti: ed è proprio questo che Kafka riesce a fare, rendendo possibile la realizzazione di soluzioni di Real time analytics, monitoraggio e molto altro ancora

Confluent, la soluzione opensource basata su Apache Kafka™, per costruire funzioni avanzate di Stream Data Processing

Cosa offre Confluent

La piattaforma Confluent migliora Apache Kafka espandendo le sue capacità di integrazione, aggiungendo strumenti per ottimizzare e gestire i cluster Kafka e metodi per garantire la sicurezza dei flussi di dati. La piattaforma Confluent rende Kafka più facile da costruire e più facile da usare. La piattaforma è disponibile in licenza Open Source ed Enterprise, disponibile tramite un abbonamento dedicato.

Maggiori informazioni sull'offerta

I vantaggi di una piattaforma di Data Streaming

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Integrazione semplificata

Possibilità di connettere più producer e consumer all’interno di architetture complesse

Data recover

Ripristino semplificato a seguito di errori e criticità grazie a un meccanismo di Data Rewind & Replay

Data transformation

Grazie all’elaborazione dei dati in real time, data consumer possono diventare producer

Scalabilità e Fault tolerance

Possibilità di operare in un qualsiasi ambiente offrendo alti livelli di stabilità, sicurezza e scalabilità

Casi d’uso

Message Broker

Kafka funziona bene come sostituto di un broker di messaggi più tradizionale. Kafka offre un throughput, un partizionamento, una replica e una tolleranza ai guasti migliori che lo rendono una buona soluzione per applicazioni di elaborazione di messaggi su larga scala.

Stream processing

Molti utenti di Kafka elaborano i dati in pipeline costituite da più fasi, in cui i dati di input non elaborati vengono utilizzati dagli argomenti di Kafka e quindi aggregati, arricchiti o trasformati in nuovi argomenti per un ulteriore consumo o elaborazione di follow-up.

Data enrichment

Grazie alla logica “duale” del dato in streaming e in tabella (Ktable) è possibile arricchire il dato in streaming con le informazioni contenute in tabelle. Le KTable possono contenere sia informazioni statiche, che informazioni dinamiche sullo stato di un determinato evento.

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