Apache Kafka, líder no espaço de streaming de dados, requer ferramentas especializadas para garantir o manuseio eficiente de dados e a confiabilidade da infraestrutura. Os engenheiros da Kafka estão na vanguarda, arquitetando, mantendo e otimizando sistemas que gerenciam fluxos de dados críticos em tempo real para as operações de negócios.
Vamos explorar as 10 principais ferramentas que os engenheiros do Kafka usam para construir e manter ecossistemas Kafka resilientes e de alto desempenho. Da ingestão de dados ao monitoramento e segurança, essas ferramentas são essenciais para qualquer pessoa que gerencia o Kafka em grande escala.
kcat
kcat (anteriormente conhecido como kafkacat) é um utilitário de linha de comando versátil que permite aos engenheiros do Kafka produzir, consumir e gerenciar mensagens do Apache Kafka a partir do terminal. É essencial para depurar e monitorar tópicos Kafka em tempo real. Da mesma forma, as ferramentas do console kafka (kafka-console-produce e kafka-console-consumer) são fornecidos com o Apache Kafka, oferecendo interfaces de linha de comando simples para enviar e receber mensagens rapidamente. Ambas as ferramentas são indispensáveis para interação imediata e de baixa sobrecarga com clusters Kafka.
Debézio
Debezium é uma plataforma distribuída de código aberto para captura de dados de alterações (CDC) baseada em Kafka Connect. Ele pode transformar seus bancos de dados existentes em fluxos de eventos, para que os engenheiros possam capturar facilmente alterações em nível de linha nos bancos de dados em tempo real. Kafka Connect é um componente integral do ecossistema Kafka, projetado para simplificar e automatizar a integração de várias fontes de dados e coletores com Kafka. Ele permite streaming de dados escalonável e confiável dentro e fora do Kafka sem codificação personalizada.
Um caso de uso típico em uma arquitetura de microsserviço é escutar alterações em um banco de dados e propagar essas alterações como fluxos de eventos diretamente no Kafka. Isso permite que outras aplicações consumam dados atualizados sem consultar diretamente o banco de dados, evitando assim que isso seja um potencial gargalo. Isto melhora a resiliência e a escalabilidade ao dissociar a produção de dados do consumo e garante que a base de dados permaneça sem resposta por múltiplos serviços, mantendo assim o seu desempenho e integridade.
Fluxos de Kafka
Kafka Streams é uma biblioteca cliente para construção de aplicativos e microsserviços onde os dados de entrada e saída são armazenados em clusters Kafka. As alternativas são Apache Spark e Flink. O Kafka Streams é particularmente poderoso para criar aplicativos com estado e orientados a eventos, onde a manutenção do estado entre eventos é crucial para funcionalidades como agregações, janelas ou sessionização. Esse recurso permite que os desenvolvedores criem aplicativos interativos e robustos que podem responder em tempo real a fluxos de dados complexos. Para ajudar a visualizar a topologia dos seus aplicativos Kafka Streams, kafka-streams-viz é particularmente útil.
Responsive.dev é uma solução Kafka Streams emergente para fornecer observabilidade, ferramentas e automação prontas para uso. Isso simplifica o desenvolvimento de aplicativos Kafka Streams, mas também aumenta seu desempenho e capacidade de gerenciamento.
Grafana
Grafana fornece visualizações e painéis avançados, oferecendo insights em tempo real sobre o status operacional do Kafka. Depende do Prometheus, um sistema de monitoramento robusto e banco de dados de séries temporais, adequado para coletar métricas do Apache Kafka. Ele os coleta por meio do JMX Exporter conectado aos corretores Kafka e aos clientes Kafka, disponibilizando os dados JMX no formato Prometheus. A lista de métricas está disponível aqui e muitos painéis aqui.
DevOps e engenharia de confiabilidade de site (SRE) usam Grafana para monitorar o desempenho e o uso de recursos do Kafka. É frequentemente usado com LinkedIn/Burrow, um companheiro que fornece métricas de atraso do consumidor para serem visualizadas no Grafana e também gera alertas para equipes de produto caso o atraso do aplicativo esteja aumentando.
UIs Kafka
UIs Kafka, como o Conductor, oferecem interfaces gráficas de usuário que facilitam a interação e o gerenciamento de clusters e dados Kafka. Eles fornecem uma longa lista de recursos para gerenciar aplicativos Kafka para desenvolvedores, um design amigável e recursos avançados para que as equipes de plataforma introduzam controles de governança e segurança no Kafka para seus usuários e aplicativos.
Eles permitem que os desenvolvedores configurem, gerenciem e ofereçam suporte aos seus aplicativos de forma independente, reduzindo as dependências de equipes centralizadas. Eles também ajudam a visualizar fluxos de dados e identificar problemas em tempo real, o que é crucial para aumentar a confiança dos desenvolvedores, acelerar os ciclos de desenvolvimento e promover a inovação.
Por outro lado, as equipes da plataforma apreciam recursos de segurança como mascaramento de dados e controle de acesso baseado em função (RBAC). O mascaramento de dados ajuda a ocultar informações confidenciais, como cartões de crédito e informações de identificação pessoal (PII), enquanto o RBAC garante que os usuários tenham acesso apenas aos dados e às ações necessárias para suas funções.
Panda vermelho
Redpanda é uma plataforma de streaming de eventos compatível com C++ Kafka projetada para simplicidade, menor custo e desempenho. É um substituto imediato para qualquer distribuição Kafka, projetada desde o início para ser mais leve, rápida e simples de operar. Ele emprega uma arquitetura binária única, livre de ZooKeeper e JVMs, com um registro de esquema integrado e proxy HTTP.
É particularmente útil em pipelines de CI/CD para testes devido à sua configuração rápida e baixa sobrecarga operacional. Aqui está um exemplo em ações do Github:
Controle de cruzeiro
Cruise Control é uma ferramenta desenvolvida pelo LinkedIn para administradores Kafka. Ele gerencia e otimiza automaticamente clusters Kafka, monitora-os e ajusta partições, réplicas e outros parâmetros para garantir que operem com eficiência. Isto é vital para manter a alta disponibilidade e desempenho dos serviços Kafka.
O Cruise Control monitora ativamente o uso de recursos entre corretores e partições para compreender os padrões de tráfego e a distribuição de carga. Ele cria um modelo de carga de trabalho para simular a operação de todo o cluster Kafka e, em seguida, usa esse modelo para otimizar o cluster com base em metas de desempenho predefinidas, como capacidade de disco, menor tráfego de rede e uso de CPU. Ele vem com uma interface de usuário agradável.
Gerente de Segurança Kafka
O Kafka Security Manager (KSM) gerencia listas de controle de acesso (ACLs) em clusters Kafka, alinhando-se com as práticas do GitOps. Ele utiliza uma fonte externa, como um arquivo .csv armazenado no GitHub ou AWS S3, como a única fonte confiável para ACLs. Todas as alterações são rastreadas e controladas por meio de operações git, fornecendo auditabilidade clara e fluxos de trabalho automatizados (por meio de solicitações pull do GitHub). O KSM reverte automaticamente quaisquer modificações não autorizadas de ACL feitas diretamente no Kafka, aplicando as configurações definidas na fonte externa.
Criador de espelhos
MirrorMaker facilita a replicação de dados em clusters Kafka, com MirrorMaker 2 (MM2) usando Kafka Connect para maior escalabilidade e confiabilidade. O MM2 oferece suporte a recursos avançados como replicação de tópicos entre clusters e sincronização de deslocamento, que são essenciais para recuperação de desastres e migrações para nuvem. Alternativas ao MM2 incluem Confluent Replicator e LinkedIn Brooklin (código aberto). Essas ferramentas equipam os engenheiros do Kafka com opções robustas para manter a consistência e a disponibilidade dos dados em sistemas distribuídos.
Na prática, o MM2 é amplamente utilizado em ambientes onde os dados devem permanecer sincronizados em clusters Kafka distribuídos geograficamente. Por exemplo, uma empresa pode usar o MM2 para replicar dados de produção continuamente para um local de recuperação de desastres, garantindo tempo de inatividade mínimo e perda de dados em caso de falha no local primário. Da mesma forma, durante as migrações para a nuvem, o MM2 pode ser empregado para sincronizar o estado entre clusters Kafka locais e aqueles em execução na nuvem, permitindo transições perfeitas com disponibilidade contínua de dados.
Proxy Kafka
As soluções Kafka Proxy aprimoram e protegem as interações entre clientes e clusters Kafka, funcionando como intermediários, semelhante à forma como uma ferramenta de gerenciamento de API, como Gravitee, Apigee, Kong governa o tráfego HTTP. Ao interceptar ativamente todo o tráfego Kafka, esses proxies ajudam a implementar controles de segurança robustos, aplicar políticas de qualidade de dados e facilitar a auditoria. Eles servem como um ponto centralizado onde as verificações e modificações são aplicadas uniformemente.
Eles ajudam a padronizar nomes de tópicos e dimensionamento de partições, aplicar práticas recomendadas e reduzir a necessidade de desenvolvimento de SDKs em várias linguagens de programação como Java, Python ou Rust para introduzir novos recursos relacionados ao Kafka, como criptografia de dados, verificações de configuração, multitenancy e failovers. Eles evitam “pílulas venenosas” – mensagens malformadas que perturbam os consumidores posteriores – filtrando e validando as mensagens antes que elas entrem no sistema. Isso garante que apenas dados compatíveis sejam processados, melhorando a estabilidade e o desempenho do sistema.
Dominando o ecossistema Kafka
Essas ferramentas representam apenas uma fatia da vasta gama de tecnologias disponíveis para os engenheiros do Kafka. Cada ferramenta vem com seus próprios pontos fortes e limitações, e escolher a combinação certa pode influenciar significativamente a eficiência e a robustez da sua infraestrutura Kafka.
Embora esta lista forneça uma base sólida, os engenheiros do Kafka devem explorar continuamente novas ferramentas e abordagens para permanecer à frente no cenário em constante evolução do streaming de dados. Em última análise, o objetivo é criar um ambiente Kafka poderoso e durável, capaz de lidar com as demandas das arquiteturas de dados modernas com elegância e confiabilidade.
Se você precisar melhorar a configuração do Kafka e simplificar o gerenciamento de streaming de dados em sua organização, entre em contato e agende uma demonstração do Conductor.
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Stephane Derosiaux é cofundador e CTO da Conductor. Entusiasta do Apache Kafka, ele se dedica a criar a melhor experiência de streaming de dados para desenvolvedores e organizações. Ele tem mais de 15 anos de experiência em engenharia de software e dados, adquirido…
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