Apache Kafka: cos’è, guida e vantaggi per le aziende

Apache Kafka software è una piattaforma di data streaming che consente di dare vita a pipeline di dati e ad applicazioni.

Cosa fa nella pratica? Riceve flussi di dati che arrivano da più sorgenti diverse e li distribuisce poi ai consumatori.

La costruzione delle applicazioni in streaming è possibile utilizzando Kafka Streams.

Si tratta di una libreria per la creazione di applicazioni che sostituiscono i sistemi di messaggistica tradizionali, per fornire alle aziende una soluzione che prevede molte funzionalità in più.

La storia del programma iniziò nel 2010, quando il celebre social media LinkedIn sentì l’esigenza di affrontare le problematiche delle basse latenze inerenti alla gestione di grandi quantità di dati sul web.

Considerando che in quel momento non vi erano soluzioni all’altezza, si decise di dare vita a una nuova piattaforma. In realtà, erano già presenti delle tecnologie per l’elaborazione in batch, ma non consentivano di elaborare dati in tempo reale.

Tra le sfide più importanti per un software di messaggistica vi è quella relativa all’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 software riesce a fare.

Quali sono i vantaggi?

Quando ti appresti a fare un sistema di messaggistica, le soluzioni offerte dal mercato sono molto diverse tra di loro.

In questo ambito potresti aver sentito nomi come RabbitMQ, un broker di messaggi open source, o ActiveMQ, un’altra architettura in grado di dare vita ad applicazioni di messaggistica.

Tuttavia, Apache Kafka rappresenta la soluzione più performante in assoluto. Infatti, è in grado di darti una serie di innegabili benefici:

• Monitoraggio delle attività: è possibile monitorare le attività sul web memorizzando e inviando i flussi di dati in tempo reale;
• Modifica dei dati: grazie allo stream processing è possibile modificare i dati mentre si trovano nel flusso;
• Memorizzazione dei messaggi: i messaggi vengono memorizzati su hard disk per prevenire la perdita dei dati, con la facoltà di stabilire un preciso tempo di conservazione degli stessi;
• Rilevamento delle minacce: il sistema è in grado di rilevare velocemente le minacce aumentando la sicurezza generale dell’applicazione;
• IoT: l’Internet of Things utilizza dei sensori in grado di raccogliere e gestire grandi volumi di dati;
• Sistema di microservizi: l’architettura a microservizi permette di velocizzare le comunicazioni e di mantenere più sicuri i messaggi;
• Scalabilità: la mole di dati in entrata può crescere sempre di più e Apache Kafka è in grado di adeguarsi all’evoluzione aziendale.
• Funzionalità di messaggistica e streaming senza soluzione di continuità: il trasferimento di grandi quantità di dati in tempo reale avviene in maniera affidabile ed efficiente, ed è particolarmente utile in contesti in cui è necessario gestire flussi di dati ad alta velocità, come nel settore finanziario o nel monitoraggio delle reti.
• Conservazione dei dati basata sul tempo per la riproduzione dei dati: molto utile per le aziende che necessitano di analizzare i dati storici o eseguire test retroattivi su flussi di dati passati.
• Approccio fondamentale per l’elaborazione dei flussi: grazie alla sua architettura distribuita, Kafka può gestire grandi volumi di dati e supportare l’elaborazione parallela dei flussi per ottenere risultati in tempo reale e di implementare logiche complesse di trasformazione dei dati in modo scalabile ed efficiente.
• Supporto per l’integrazione nativa: può essere facilmente integrato con sistemi esistenti come database, data warehouse o applicazioni di analisi per semplificare l’implementazione di soluzioni end-to-end e consentire alle aziende di sfruttare al massimo i dati disponibili.

Differenze tra Apache Kafka e RabbitMQ

Apache Kafka e RabbitMQ sono due sistemi distribuiti per lo scambio di messaggi, ma sono concepiti per scopi differenti e hanno strutture distinte. Studiamo le principali differenze.

Partiamo dall’architettura: 

• RabbitMQ: opera come un broker di messaggi convenzionale che supporta schemi di messaggistica flessibili, diversi protocolli e routing avanzato;
• Apache Kafka: funge da piattaforma per lo streaming di eventi, pensata per l’acquisizione e l’analisi di grandi volumi di dati.

Passiamo alle prestazioni: 

• RabbitMQ: è ottimizzato per messaggi a bassa latenza e per la rapida pubblicazione e cancellazione dei messaggi;
• Kafka: è progettato per lo streaming efficiente di eventi e per gestire un elevato volume di dati, garantendo una buona scalabilità.

Vediamo ora la durabilità: 

• I messaggi in RabbitMQ sono memorizzati in memoria;
• In Kafka sono salvati su disco, rendendo Kafka più resistente ma con una leggera penalità in termini di latenza.

Dal punto di vista della scalabilità, Kafka è più scalabile rispetto a RabbitMQ e si presta meglio a implementazioni su larga scala.

Passiamo ai casi d’uso: 

• RabbitMQ: si adatta bene a situazioni che richiedono bassa latenza, routing complesso, comunicazione tra microservizi e gestione delle code di attività;
• Kafka: è ideale per messaggi ad alto volume, analisi dei flussi, scalabilità, archiviazione permanente dei messaggi e streaming di dati in tempo reale.

Possiamo quindi dire che RabbitMQ si concentra sulla messaggistica tradizionale e il routing avanzato, mentre Kafka software è focalizzato sullo streaming di eventi e sulla gestione di grandi quantità di dati in tempo reale. La scelta tra i due servizi dipende dalle tue esigenze aziendali. 

Integrazione asincrona con Apache Kafka

L’integrazione asincrona con Apache Kafka offre una solida base per l’interconnessione di sistemi eterogenei. Attraverso l’utilizzo di Kafka software come intermediario, le aziende possono sfruttare i vantaggi della messaggistica distribuita, garantendo un flusso affidabile e scalabile dei dati, una maggiore resilienza del sistema e una migliore gestione dei picchi di traffico.

Grazie alla sua architettura di messaggistica distribuita, Kafka permette alle applicazioni di comunicare tra loro in modo asincrono, garantendo una maggiore flessibilità e resilienza nel flusso dei dati.

L’integrazione asincrona con Kafka è particolarmente vantaggiosa in scenari in cui i tempi di risposta sono critici e la disponibilità dei sistemi deve essere massimizzata. 

Utilizzando Kafka come intermediario tra le applicazioni, è possibile separare la produzione e il consumo dei dati, consentendo a entrambi i lati di operare a velocità diverse senza impattarsi reciprocamente. Questo tipo di architettura asincrona permette di bilanciare il carico di lavoro e gestire picchi di traffico in modo efficace, riducendo il rischio di congestione o interruzioni del sistema.

Inoltre, l’integrazione asincrona con Kafka offre una maggiore robustezza nell’elaborazione dei flussi di dati. Nel caso in cui una delle applicazioni si interrompa o riscontri problemi temporanei, Kafka garantisce la conservazione dei messaggi all’interno dei suoi topic fino a quando l’applicazione non è nuovamente pronta per consumarli.

Questo meccanismo di conservazione dei messaggi garantisce una maggiore resilienza del sistema nel suo complesso, evitando la perdita di dati critici e consentendo una ripresa più agevole in caso di interruzioni.

Gestione dei dati con il Data Stream Processing

Avrai notato come Apache Kafka rappresenti una delle soluzioni più performanti e scalabili per quanto riguarda l’elaborazione di dati.

Ha superato le tecnologie per l’elaborazione in batch a cui abbiamo accennato all’inizio ed ha creato un sistema in grado di elaborare dati in tempo reale.

D’altronde, la velocità con cui ciò avviene coincide con l’approccio migliore nei servizi utilizzati al giorno d’oggi dalle aziende.

Oggi i dati possono essere analizzati in tempo reale ma senza rinunciare alla semplicità.

Confluent e le funzioni avanzate di Stream Data Processing

Confluent rappresenta la soluzione open source basata su Apache Kafka per costruire funzioni avanzate di Stream Data Processing.

Il servizio di streaming Confluent Cloud è basato completamente su Apache Kafka.

Tutti i servizi di cloud stanno oggi implementando Confluent, il quale permette alle aziende di godere di una piattaforma di streaming in tempo reale veloce, sicura e scalabile.

Confluent è molto versatile perché permette di trasmettere dati locali in streaming ma anche di essere utilizzato per creare pipeline sulla base di dati pubblici.

Api Streams di Kafka

Prima abbiamo fatto un accenno ad API Streams. Si tratta di una libreria Java che fa parte del progetto Kafka software ufficiale e rappresenta il modo più semplice per scrivere applicazioni e microservizi mission-critical in tempo reale.

Kafka Streams rende il processo di costruzione e gestione di un’applicazione di elaborazione di flussi molto più semplice.

Ecco come funziona:

• Elaborazione di flussi senza framework: Kafka Streams semplifica la creazione di servizi di streaming perché che è privo di cluster e framework. Si tratta solamente di una libreria in cui non è necessario impostare cluster o gestori di cluster. Con Kafka è necessario solo il codice applicazione e null’altro, perché è questo codice che si relaziona con Kafka per equilibrare il carico di lavoro e gestire eventuali errori;
• I flussi e le tabelle: Kafka Streams integra i concetti di tabelle e flussi. I vecchi sistemi si occupavano solamente della creazione delle tabelle, ma senza riuscire a reagire ai flussi di eventi. Invece, la combinazione di tabelle e flussi rappresenta la soluzione ideale ed è esattamente ciò che fa Kafka;
• Semplicità operativa: Kafka Streams rende molto più semplice il processo di costruzione e gestione di un’applicazione di elaborazione di flussi. Un’architettura di un’applicazione di elaborazione di flusso tipica è molto complessa perché, oltre al framework, anche l’architettura è impegnativa, presentando moltissimi elementi al suo interno. L’architettura di Kafka Streams, invece, è molto più semplificata e contiene pochi concetti che vengono ripetuti in tutto il sistema.

Quando usare Apache Kafka

Quando si tratta di decidere quando utilizzare Apache Kafka software, ci sono diversi scenari in cui questa piattaforma di streaming dati si dimostra particolarmente vantaggiosa. Prima di tutto, Kafka è la scelta ideale quando si devono gestire grandi volumi di dati in tempo reale. Se l’obiettivo è elaborare flussi di dati ad alta velocità provenienti da diverse fonti e garantire la consegna affidabile dei messaggi, Kafka offre la scalabilità e l’affidabilità necessarie per gestire questa sfida.

Un altro caso d’uso comune per Apache Kafka è l’integrazione di sistemi eterogenei. Grazie alla sua capacità di fungere da intermediario tra applicazioni, Kafka semplifica l’integrazione di diverse tecnologie, consentendo lo scambio di dati in modo fluido e affidabile tra i sistemi. Se si desidera creare una pipeline di dati tra sistemi, applicazioni o servizi, Kafka offre una soluzione robusta per la comunicazione asincrona tra di essi.

Inoltre, Apache Kafka è un’ottima scelta quando si lavora con dati in movimento e si richiede l’elaborazione in tempo reale. Se è necessario analizzare e reagire rapidamente a flussi di dati in continuo aggiornamento, come nel monitoraggio delle reti, l’elaborazione dei pagamenti o la sorveglianza industriale, Kafka offre le capacità di streaming e il supporto per il data stream processing per consentire l’analisi e l’elaborazione in tempo reale dei dati.

Integrazione tra Kubernetes e Apache Kafka

L’integrazione tra Kubernetes e Apache Kafka offre un approccio potente per gestire in modo scalabile e affidabile l’infrastruttura di streaming dati. Kubernetes, come sistema di orchestrazione dei container, fornisce un ambiente flessibile e resiliente per eseguire e gestire le applicazioni, mentre Apache Kafka offre una piattaforma di messaggistica distribuita per la gestione dei flussi di dati.

Attraverso l’integrazione tra Kubernetes e Kafka software, le aziende possono beneficiare di una serie di vantaggi. Prima di tutto, Kubernetes semplifica la distribuzione e la gestione di cluster Kafka. Utilizzando i concetti di pod, deployment e scaling di Kubernetes, è possibile implementare facilmente cluster Kafka altamente disponibili e scalabili, garantendo la ridondanza e la capacità di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente.

Inoltre, Kubernetes offre funzionalità avanzate di monitoraggio e gestione delle risorse per i cluster Kafka. È possibile utilizzare strumenti di monitoraggio, come Prometheus, per raccogliere metriche sulle prestazioni di Kafka e garantire una visione completa delle risorse utilizzate dai broker e dai consumatori.

Conclusioni 

Apache Kafka software è una piattaforma in costante crescita, sviluppata per velocizzare e per massimizzare la sicurezza circa i flussi di dati prodotti dalla messaggistica.

È la scelta giusta se ti occupi della gestione di grandi volumi di dati, se sviluppi applicazioni oppure se lavori con Hadoop. 

I vantaggi che ne derivano sono innumerevoli, come:

• L’integrazione dell’IoT;
• Il monitoraggio dei dati in tempo reale;
• La sicurezza nella memorizzazione dei messaggi;
• La scalabilità;
• E tanto altro ancora…

Se vuoi che anche la tua azienda possa guardare al futuro, scopri tutte le nostre soluzioni riguardo ad Apache Kafka. Contattaci tramite il modulo che trovi sulla pagina, il nostro team di esperti sarà felice di aiutarti a trovare la soluzione più adatta alle tue esigenze.