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
Data Streaming
KSQL

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.
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.

I vantaggi di una piattaforma di Data Streaming
Integrazione semplificata
Data recover

Data transformation
Scalabilità e Fault tolerance
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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Trattamento dati
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Data Streaming
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