Apache Kafka в действии, От базовых концепций до продакшена, Зеленин А., Кропп А., 2026

Apache Kafka в действии, От базовых концепций до продакшена, Зеленин А., Кропп А., 2026.

   Apache Kafka — это эталонная платформа для аналитики в реальном времени, передачи событий и потоковой обработки. Выступая в качестве центрального узла для распределенных данных, Kafka обеспечивает беспрепятственный обмен между продюсерами и потребителями по модели «издатель — подписчик». Kafka легко обрабатывает миллионы событий в секунду, а его надежная архитектура гарантирует высокую отказоустойчивость и масштабируемость.
«Apache Kafka в действии» — это практическое руководство для ИТ-специалистов, которые внедряют Kafka в приложения и инфраструктуры, обрабатывающие огромные объемы данных. Издание охватывает все ключевые темы — от основ Kafka до продвинутых операций, а теория дополнена наглядными иллюстрациями и примерами из ежедневной практики. Читатели научатся настраивать кластеры Kafka, производить и потреблять сообщения, обрабатывать потоковые данные в реальном времени, а также интегрировать Kafka в корпоративные системы. В книге доступно изложены принципы создания надежных приложений Kafka и преимущества распределенной архитектуры для масштабируемости и устойчивости.




Что такое лог.
Операционные системы генерируют системные логи. Если мы отвечаем за эти системы, то регулярно заглядываем в логи, чтобы проверить состояние систем и найти причины ошибок. Существуют специальные системы мониторинга логов, которые активизируют оповещения при определенных событиях и (в идеале редко!) даже будят нас среди ночи, чтобы мы могли устранить неполадки.

Приложения и сервисы тоже создают логи событий, позволяющие отслеживать их работу: выявлять ошибки или подтверждать стабильность функционирования. Логи систем и приложений применяются для анализа проблем и мониторинга состояния. В этом контексте логи полезны и необходимы, но не составляют главную функцию самих систем.

С системами баз данных дело обстоит иначе. Журнал фиксации изменений скрыт глубоко внутри системы, но это один из ключевых компонентов. Базы сохраняют все изменения данных в этом журнале. Если данные добавляются, изменяются или удаляются, то база сначала записывает это изменение в журнал фиксации и только потом — в соответствующие таблицы. При сбое базы данных журнал фиксации гарантирует возможность восстановления до последнего согласованного состояния без потери данных. Этот принцип применим и к репликации, например, в кластерных конфигурациях баз данных. Часто для такой репликации журнал фиксации изменений синхронизируется между узлами кластера, а каждый сервер независимо от других строит таблицы на основе данных из реплицированного журнала.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Часть I Начало работы.
Глава 1. Введение в Apache Kafka.
Глава 2. Первые шаги в работе с Kafka.
Часть II Основные концепции.
Глава 3. Топики и сообщения в Kafka.
Глава 4. Kafka как распределенный лог.
Глава 5. Надежность.
Глава 6. Производительность.
Часть III Внутренние механизмы Kafka.
Глава 7. Управление кластером.
Глава 8. Создание и сохранение сообщений.
Глава 9. Потребление сообщений.
Глава 10. Очистка сообщений.
Часть IV Kafka в корпоративной среде.
Глава 11. Интеграция внешних систем с помощью Kafka Connect.
Глава 12. Потоковая обработка.
Глава 13. Управление.
Глава 14. Эталонная архитектура Kafka.
Глава 15. Мониторинг и оповещения в Kafka.
Глава 16. Управление аварийными ситуациями.
Глава 17. Сравнение Kafka с другими технологиями.
Глава 18. Корпоративные архитектуры.
Приложения.
Приложение А. Настройка тестового окружения Kafka.
Приложение Б. Настройка мониторинга.

Купить .








Теги: учебник по программированию :: программирование :: Зеленин :: Кропп