Primeros pasos con Apache Kafka parte 6

Ya sea que usemos Kafka como cola, bus de mensajes o plataforma de almacenamiento de datos, siempre un productor escribe datos en Kafka, un consumidor lee datos de Kafka o una aplicación cumple ambos roles.

Por ejemplo, en un sistema de procesamiento de transacciones de tarjetas de crédito, habrá una aplicación de cliente, tal vez una tienda en línea, responsable de enviar cada transacción a Kafka inmediatamente cuando se realiza un pago. Otra aplicación es responsable de verificar inmediatamente esta transacción con un motor de reglas y determinar si la transacción se aprueba o se niega. La respuesta de aprobación / denegación se puede volver a escribir a Kafka y la respuesta se puede propagar a la tienda en línea donde se inició la transacción. Una tercera aplicación puede leer tanto las transacciones como el estado de aprobación de Kafka y almacenarlos en una base de datos donde los analistas pueden luego revisar las decisiones y quizás mejorar el motor de reglas.

Apache Kafka se envía con API de cliente integradas que los desarrolladores pueden usar cuando desarrollan aplicaciones que interactúan con Kafka.

Hay muchas razones por las que una aplicación puede necesitar escribir mensajes en Kafka: registrar las actividades del usuario para auditoría o análisis, registrar métricas, almacenar mensajes de registro, registrar información de dispositivos inteligentes, comunicarse de forma asíncrona con otras aplicaciones, almacenar información en búfer antes de escribir en una base de datos y mucho más.

Esos diversos casos de uso también implican diversos requisitos: ¿cada mensaje es crítico o podemos tolerar la pérdida de mensajes? ¿Estamos de acuerdo con la duplicación accidental de mensajes? ¿Existe algún requisito estricto de latencia o rendimiento que debamos cumplir?

En el ejemplo de procesamiento de transacciones con tarjeta de crédito que presentamos anteriormente, podemos ver que es fundamental no perder un solo mensaje ni duplicar ningún mensaje. La latencia debe ser baja, pero se pueden tolerar latencias de hasta 500 ms y el rendimiento debe ser muy alto: esperamos procesar hasta un millón de mensajes por segundo.

Un caso de uso diferente podría ser almacenar información de clics de un sitio web. En ese caso, se puede tolerar la pérdida de algunos mensajes o algunos duplicados; La latencia puede ser alta siempre que no afecte a la experiencia del usuario. En otras palabras, no nos importa si el mensaje tarda unos segundos en llegar a Kafka, siempre que la página siguiente se cargue inmediatamente después de que el usuario haga clic en un enlace. El rendimiento dependerá del nivel de actividad que preveamos en nuestro sitio web.

Los diferentes requisitos influirán en la forma en que utilice la API del productor para escribir mensajes en Kafka y la configuración que utilice.

Si bien las API del productor son muy simples, hay un poco más que sucede bajo el capó del productor cuando enviamos datos. 

Comenzamos a producir mensajes a Kafka creando un ProducerRecord, que debe incluir el tema al que queremos enviar el registro y un valor. Opcionalmente, también podemos especificar una clave y / o una partición. Una vez que enviamos el ProducerRecord, lo primero que hará el productor es serializar la clave y los objetos de valor en ByteArrays para que puedan enviarse a través de la red.

A continuación, los datos se envían a un particionador. Si especificamos una partición en ProducerRecord, el particionador no hace nada y simplemente devuelve la partición que especificamos. Si no lo hicimos, el particionador elegirá una partición por nosotros, generalmente basada en la clave ProducerRecord. Una vez que se selecciona una partición, el productor sabe a qué tema y partición irá el registro. Luego agrega el registro a un lote de registros que también se enviarán al mismo tema y partición. Un hilo independiente es responsable de enviar esos lotes de registros a los brokers de Kafka correspondientes.

Cuando el broker recibe los mensajes, envía una respuesta. Si los mensajes se escribieron correctamente en Kafka, devolverá un objeto RecordMetadata con el tema, la partición y el desplazamiento del registro dentro de la partición. Si el corredor no pudo escribir los mensajes, devolverá un error. Cuando el productor recibe un error, puede volver a intentar enviar el mensaje unas cuantas veces más antes de darse por vencido y devolver un error.

Resultados de la encuesta de stack overflow para 2021

Como todos los años tenemos los resultados de la encuesta que hace stack overflow a miles de desarrolladores. Es te año sin muchas sorpresas. 

Como dato que podria observar Rust es el lenguaje más amado y Javascript el más utilizado.  

Otra cosa que me llamo mucho la atención es que Svelte, este como framework front más amado, ya me tengo que poner a estudiar Svelte.

Dejo link : https://insights.stackoverflow.com/survey/2021

Primeros pasos con Apache Kafka parte 5

 

Seguimos con Kafka.

A medida que crecen las implementaciones de Kafka, a menudo resulta ventajoso tener varios clústeres. Hay varias razones por las que esto puede resultar útil:

• Segregación de tipos de datos
• Aislamiento por requisitos de seguridad
• Varios centros de datos (recuperación ante desastres)

Cuando se trabaja con varios centros de datos en particular, a menudo se requiere que los mensajes se copien entre ellos. De esta manera, las aplicaciones en línea pueden tener acceso a la actividad del usuario en ambos sitios. Por ejemplo, si un usuario cambia información pública en su perfil, ese cambio deberá ser visible independientemente del centro de datos en el que se muestren los resultados de la búsqueda. O bien, los datos de monitoreo se pueden recopilar de muchos sitios en una sola ubicación central donde se alojan los sistemas de análisis y alerta. Los mecanismos de replicación dentro de los clústeres de Kafka están diseñados solo para funcionar dentro de un único clúster, no entre varios clústeres.

El proyecto Kafka incluye una herramienta llamada MirrorMaker, utilizada para este propósito. En esencia, MirrorMaker es simplemente un consumidor y un productor de Kafka, vinculado con una cola. Los mensajes se consumen de un clúster de Kafka y se generan para otro.

Ebook gratuito : Diseño e implementación de microservicios

 Me llego este mail y quiero compartirlo con ustedes : 

August 2021

Sent on behalf of NGINX to InfoQ Industry Email Notices Subscribers

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Primeros pasos con Apache Kafka parte 4

Seguimos con Kafka.

Un único servidor de Kafka se denomina intermediario. El intermediario recibe mensajes de los productores, les asigna compensaciones y confirma los mensajes para almacenarlos en el disco. También atiende a los consumidores, respondiendo a las solicitudes de recuperación de particiones y respondiendo con los mensajes que se han enviado al disco. Dependiendo del hardware específico y sus características de rendimiento, un solo agente puede manejar fácilmente miles de particiones y millones de mensajes por segundo.

Los corredores de Kafka están diseñados para operar como parte de un clúster. Dentro de un grupo de agentes, un agente también funcionará como controlador del grupo (elegido automáticamente entre los miembros activos del grupo). El controlador es responsable de las operaciones administrativas, incluida la asignación de particiones a los intermediarios y la supervisión de las fallas de los intermediarios. La partición es propiedad de un único intermediario en el clúster, y ese intermediario se denomina líder de la partición. Se puede asignar una partición a varios intermediarios, lo que dará como resultado la replicación de la partición. Esto proporciona redundancia de mensajes en la partición, de modo que otro corredor puede asumir el liderazgo si falla el corredor. Sin embargo, todos los consumidores y productores que operan en esa partición deben conectarse con el líder. 

Una característica clave de Apache Kafka es la retención, que es el almacenamiento duradero de mensajes durante un período de tiempo. Los corredores de Kafka están configurados con una configuración de retención predeterminada para los temas, ya sea reteniendo mensajes durante un período de tiempo (por ejemplo, 7 días) o hasta que el tema alcance un cierto tamaño en bytes (por ejemplo, 1 GB). Una vez que se alcanzan estos límites, los mensajes caducan y se eliminan para que la configuración de retención sea una cantidad mínima de datos disponibles en cualquier momento. Los temas individuales también se pueden configurar con su propia configuración de retención para que los mensajes se almacenen solo mientras sean útiles. Los temas también se pueden configurar como registro compactado, lo que significa que Kafka retendrá solo el último mensaje producido con una clave específica. Esto puede ser útil para datos de tipo registro de cambios, donde solo la última actualización es interesante.

Primeros pasos con Apache Kafka parte 3

Seguimos con Kafka.

Existen dos tipos de clientes básicos: productores y consumidores. También hay API de cliente avanzadas Kafka Connect API para la integración de datos y Kafka Streams para el procesamiento de transmisiones. Los clientes avanzados utilizan productores y consumidores como bloques de construcción y proporcionan una funcionalidad de nivel superior.

Los productores crean nuevos mensajes. En otros sistemas de publicación / suscripción, estos pueden denominarse editores o escritores. En general, se producirá un mensaje sobre un tema específico.

De forma predeterminada, al productor no le importa en qué partición se escribe un mensaje específico y equilibrará los mensajes en todas las particiones de un tema de manera uniforme. En algunos casos, el productor enviará mensajes a particiones específicas. Esto generalmente se hace usando la clave del mensaje y un particionador que generará un hash de la clave y lo asignará a una partición específica. Esto asegura que todos los mensajes producidos con una clave determinada se escribirán en la misma partición. El productor también podría usar un particionador personalizado que siga otras reglas comerciales para mapear mensajes a particiones. 

Los consumidores leen mensajes. En otros sistemas de publicación / suscripción, estos clientes pueden denominarse suscriptores o lectores. El consumidor se suscribe a uno o más temas y lee los mensajes en el orden en que fueron producidos. El consumidor realiza un seguimiento de los mensajes que ya ha consumido al realizar un seguimiento del desplazamiento de los mensajes. El desplazamiento es otro bit de metadatos, un valor entero que aumenta continuamente, que Kafka agrega a cada mensaje a medida que se produce. Cada mensaje de una partición determinada tiene un desplazamiento único. Al almacenar el desplazamiento del último mensaje consumido para cada partición, ya sea en Zookeeper o en el propio Kafka, un consumidor puede detenerse y reiniciarse sin perder su lugar.

Los consumidores trabajan como parte de un grupo de consumidores, que es uno o más consumidores que trabajan juntos para consumir un tema. El grupo asegura que cada partición solo sea consumida por un miembro. El mapeo de un consumidor a una partición a menudo se denomina propiedad de la partición por parte del consumidor.

De esta manera, los consumidores pueden escalar horizontalmente para consumir temas con una gran cantidad de mensajes. Además, si un solo consumidor falla, los miembros restantes del grupo reequilibrarán las particiones que se consumen para reemplazar al miembro faltante. 

Primeros pasos con Apache Kafka parte 2

Seguimos con Kafka.

Si bien los mensajes son matrices de bytes opacas para el propio Kafka, se recomienda que se imponga una estructura o esquema adicional en el contenido del mensaje para que se pueda entender fácilmente. Hay muchas opciones disponibles para el esquema de mensajes, según las necesidades individuales de su aplicación. Los sistemas simplistas, como Javascript Object Notation (JSON) y Extensible Markup Language (XML), son fáciles de usar y legibles por humanos. Sin embargo, carecen de características como el manejo de tipos robusto y la compatibilidad entre las versiones del esquema. Muchos desarrolladores de Kafka favorecen el uso de Apache Avro, que es un marco de serialización desarrollado originalmente para Hadoop. Avro proporciona un formato de serialización compacto; esquemas que están separados de las cargas útiles del mensaje y que no requieren que se genere código cuando cambian; y datos sólidos tipado y evolución del esquema, con compatibilidad tanto hacia atrás como hacia adelante.

Un formato de datos coherente es importante en Kafka, ya que permite desacoplar la escritura y la lectura de mensajes. Cuando estas tareas están estrechamente vinculadas, las aplicaciones que se suscriben a los mensajes deben actualizarse para manejar el nuevo formato de datos, en paralelo con el formato anterior. Solo entonces se podrán actualizar las aplicaciones que publican los mensajes para utilizar el nuevo formato. Al utilizar esquemas bien definidos y almacenarlos en un repositorio común, los mensajes en Kafka se puedan entender sin coordinación.

Los mensajes de Kafka se clasifican en temas. Las analogías más cercanas para un tema son una tabla de base de datos o una carpeta en un sistema de archivos. Además, los temas se desglosan en un número de particiones. Volviendo a la descripción del "registro de confirmación", una partición es un registro único. Los mensajes se escriben en él de forma de solo anexo y se leen en orden de principio a fin. Tenga en cuenta que, dado que un tema suele tener varias particiones, no hay garantía de que los mensajes se ordenen por tiempo en todo el tema, solo dentro de una única partición. 

Las particiones también son la forma en que Kafka proporciona redundancia y escalabilidad. Cada partición se puede alojar en un servidor diferente, lo que significa que un solo tema se puede escalar horizontalmente en varios servidores para proporcionar un rendimiento mucho más allá de la capacidad de un solo servidor.

El término stream se usa a menudo cuando se habla de datos dentro de sistemas como Kafka. La mayoría de las veces, se considera que una secuencia es un solo tema de datos, independientemente del número de particiones. Esto representa un único flujo de datos que se mueve de los productores a los consumidores. Esta forma de referirse a los mensajes es más común cuando se habla de procesamiento de flujo, que es cuando los frameworks (algunos de los cuales son Kafka Streams, Apache Samza y Storm) operan en los mensajes en tiempo real. Este método de operación se puede comparar con la forma en que los frameworks offline, a saber, Hadoop, están diseñados para trabajar con datos masivos en un momento posterior. 

Microsoft CBL-Mariner

Microsoft cambió de rumbo totalmente hace unos años, y empezó a apoyar a toda la comunidad relacionada con Linux. Uno de los grandes pasos que dio fue incluir compatibilidad nativa en el kernel de Windows con Linux para poder ejecutar distros bajo Windows Subsystem for Linux (WSL). De hecho, la compañía hace sus aportaciones al kernel de Linux, y tiene su propio sistema operativo basado en Linux, y ahora lo ha lanzado en GitHub.

Si vamos al repo github vamos a poder leer más o menos lo siguiente: 

CBL-Mariner es una distribución interna de Linux para la infraestructura de nube de Microsoft y los productos y servicios de borde. CBL-Mariner está diseñado para proporcionar una plataforma coherente para estos dispositivos y servicios y mejorará la capacidad de Microsoft para mantenerse al día con las actualizaciones de Linux. Esta iniciativa es parte de la creciente inversión de Microsoft en una amplia gama de tecnologías Linux, como SONiC, Azure Sphere OS y Windows Subsystem para Linux (WSL). CBL-Mariner se comparte públicamente como parte del compromiso de Microsoft con el código abierto y para contribuir a la comunidad de Linux. CBL-Mariner no cambia nuestro enfoque o compromiso con ninguna oferta de distribución de Linux de terceros existente.

CBL-Mariner se ha diseñado con la idea de que un pequeño conjunto de paquetes básicos comunes puede abordar las necesidades universales de los servicios de borde y en la nube de primera, al tiempo que permite a los equipos individuales colocar paquetes adicionales sobre el núcleo común para producir imágenes para sus cargas de trabajo. Esto es posible gracias a un sistema de construcción simple que permite:

Generación de paquetes: esto produce el conjunto deseado de paquetes RPM a partir de archivos SPEC y archivos fuente.

Generación de imágenes: produce los artefactos de imagen deseados, como ISO o VHD, a partir de un conjunto de paquetes determinado.

Ya sea que se implemente como contenedor o como host de contenedor, CBL-Mariner consume recursos limitados de memoria y disco. Las características ligeras de CBL-Mariner también proporcionan tiempos de arranque más rápidos y una superficie de ataque mínima. Al enfocar las funciones de la imagen central en lo que necesitan nuestros clientes de la nube interna, hay menos servicios que cargar y menos vectores de ataque.

Cuando surgen vulnerabilidades de seguridad, CBL-Mariner admite tanto un modelo de actualización basado en paquetes como un modelo de actualización basado en imágenes. Aprovechando el sistema común RPM Package Manager, CBL-Mariner hace que los últimos parches y correcciones de seguridad estén disponibles para descargar con el objetivo de tiempos de respuesta rápidos.

Dejo link: https://github.com/microsoft/CBL-Mariner

Conectarnos con Kafka tool a Kafka.

 El titulo es "Conectarnos con Kafka tool a Kafka." y a donde te vas a conectar a una base de datos oracle. 

Empecemos, bajamos Kafka tool de acá :  https://kafkatool.com/download.html (yo tengo linux así que este post es la instalación en linux) 

Se baja un offsetexplorer.sh y luego lo corremos con : 

sh offsetexplorer.sh 

Luego es similar a cualquier instalación del mundo, next, next ... hasta finish. 

Luego vamos a donde lo instalamos y ejecutamos offsetexplorer

Yo lo voy a conectar al cluster de kafka que hice con docker en este post :

 https://emanuelpeg.blogspot.com/2021/07/instalar-kafka-con-docker.html

por lo tanto voy a utilizar este puerto : 22181 pero ustedes pueden usar 2181 que es el por defecto. 

A la vez tengo que configurar en avanzado Bootstrats servers, acá esta como debe quedar : 

Si todo salio bien van a ver esto en el árbol de clusters: 

Y listo!!

Instalar Kafka con docker

Vamos a instalar un Kafka broker con docker y con un solo nodo, la idea es tener un Kafka andando para hacer pruebas. 

Antes de empezar tenemos que instalar Zookeper, porque Kafka depende de este, pero lo que podemos hacer es un docker compose que instale todo y listo. 

version: '2'

services:

  zookeeper:

    image: confluentinc/cp-zookeeper:latest

    environment:

      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181

      ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000

    ports:

      - 22181:2181

  

  kafka:

    image: confluentinc/cp-kafka:latest

    depends_on:

      - zookeeper

    ports:

      - 29092:29092

    environment:

      KAFKA_BROKER_ID: 1

      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181

      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092,PLAINTEXT_HOST://localhost:29092

      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT

      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT

      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1

Como se puede ver tenemos 2 containers, uno para zookeper y otro para kafka. Lo que hacemos es un archivo docker-compose.yml, lo guardamos en un directorio y luego corremos el siguiente comando (en ese directorio) : 

docker-compose up -d

Ahora vemos si esto funciona con el comando grep en el log de kafka : 

docker-compose logs kafka | grep -i started

Si encontramos algunas lineas, estamos. 

Lo proximo a hacer es conectarnos con Kafka tool pero eso es una historia para otro post. 

¿Por qué Kafka?

Hay muchas opciones para los sistemas de mensajería de publicación/suscripción, entonces, ¿qué hace Apache Kafka es una buena elección?

Múltiples productores

Kafka puede manejar sin problemas a varios productores, ya sea que esos clientes estén usando muchos temas o el mismo tema. Esto hace que el sistema sea ideal para agregar datos de muchos sistemas frontend y hacerlo coherente. Por ejemplo, un sitio que ofrece contenido a los usuarios a través de varios microservicios puede tener un solo tema para las vistas de página en el que todos los servicios pueden escribir utilizando un formato común. Las aplicaciones de consumo pueden recibir un único flujo de vistas de página para todas las aplicaciones del sitio sin tener que coordinar el consumo de varios temas, uno para cada aplicación.

Múltiples consumidores

Además de múltiples productores, Kafka está diseñado para que múltiples consumidores lean cualquier flujo de mensajes sin interferir entre sí. Esto contrasta con muchos sistemas de colas en los que una vez que un cliente consume un mensaje, no disponible para cualquier otro. Múltiples consumidores de Kafka pueden optar por operar como parte de un grupo y compartir un flujo, asegurando que todo el grupo procese un mensaje determinado solo una vez.

Retención basada en disco

Kafka no solo puede manejar varios consumidores, sino que la retención duradera de mensajes significa que los consumidores no siempre necesitan trabajar en tiempo real. Los mensajes se envían al disco y se almacenan con reglas de retención configurables. Estas opciones pueden ser seleccionados por tema, lo que permite que diferentes flujos de mensajes tengan diferentes cantidades de retención según las necesidades del consumidor. La retención duradera significa que si un consumidor se retrasa, ya sea debido a un procesamiento lento o una ráfaga de tráfico, no hay peligro de perder datos. También significa que el mantenimiento se puede realizar en los consumidores, desconectando las aplicaciones durante un corto período de tiempo, sin preocuparse por la copia de seguridad de los mensajes en el productor o por perderse. Se puede detener a los consumidores y los mensajes se conservarán en Kafka. Esto les permite reiniciar y retomar el procesamiento de mensajes donde lo dejaron sin pérdida de datos.

Escalable

La escalabilidad flexible de Kafka facilita el manejo de cualquier cantidad de datos. Los usuarios pueden comenzar con un solo intermediario como prueba de concepto, expandirse a un pequeño grupo de desarrollo de tres intermediarios y pasar a producción con un grupo más grande de decenas o incluso cientos de intermediarios que crece con el tiempo a medida que los datos aumentan. Las expansiones se pueden realizar mientras el clúster está en línea, sin impacto en la disponibilidad del sistema en su conjunto. Esto también significa que un grupo de múltiples corredores puede manejar la falla de un corredor individual y continuar atendiendo a los clientes. Los clústeres que necesitan tolerar más fallas simultáneas se pueden configurar con factores de replicación más altos. 

Alto rendimiento

Todas estas características se combinan para hacer de Apache Kafka un sistema de mensajería de publicación / suscripción con un rendimiento excelente bajo una gran carga. Los productores, consumidores e intermediarios se pueden escalar para manejar flujos de mensajes muy grandes con facilidad. Esto se puede hacer sin dejar de proporcionar una latencia de mensaje de un segundo desde la producción de un mensaje hasta la disponibilidad para los consumidores.

El ecosistema de datos

Muchas aplicaciones participan en los entornos de procesamiento de datos. Tenemos aplicaciones que crean datos o los introducen en el sistema. Sistema de salida que forman métricas, informes y otros productos de datos. Sistemas bucles, con algunos componentes leyendo datos del sistema, transformándolos utilizando datos de otras fuentes y luego volviéndolos a introducir en la infraestructura de datos para usarlos en otros lugares. Esto se hace para numerosos tipos de datos, y cada uno tiene cualidades únicas de contenido, tamaño y uso.

Apache Kafka proporciona el sistema circulatorio para el ecosistema de datos. Transporta mensajes entre los distintos miembros de la infraestructura, proporcionando una interfaz coherente para todos los clientes. Cuando se combina con un sistema para proporcionar esquemas de mensajes, los productores y consumidores ya no requieren un acoplamiento estrecho o conexiones directas de ningún tipo. Los componentes se pueden agregar y eliminar a medida que se crean y se disuelven los casos de negocios, y los productores no necesitan preocuparse por quién está usando los datos o la cantidad de aplicaciones consumidoras.

Primeros pasos con Apache Kafka

Toda empresa funciona con datos. Recibimos información, la analizamos, la manipulamos y creamos más como salida. Cada aplicación crea datos, ya sean mensajes de registro, métricas, actividad del usuario, mensajes salientes u otra cosa. Cada byte de datos tiene un historia para contar, algo de importancia que informará lo siguiente que se debe hacer. Para saber qué es eso, necesitamos obtener los datos desde donde se crean hasta donde se pueden analizar. Vemos esto todos los días en sitios web como Amazon, donde nuestros clics en elementos que nos interesan se convierten en recomendaciones que se nos muestran un poco más tarde.

Cuanto más rápido podamos hacer esto, más ágiles y receptivas podrán ser nuestras organizaciones.

Cuanto menos esfuerzo dediquemos a mover los datos, más podremos concentrarnos en el negocio principal en cuestión. Es por eso que la canalización es un componente crítico en la empresa basada en datos. La forma en que movemos los datos se vuelve casi tan importante como los datos mismos.

Antes de discutir los detalles de Apache Kafka, es importante que comprendamos el concepto de mensajería de publicación/suscripción y por qué es importante. La mensajería de publicación/suscripción es un patrón que se caracteriza porque el remitente (editor) de un dato (mensaje) no lo dirige específicamente a un receptor. En cambio, el editor clasifica el mensaje de alguna manera y ese receptor (suscriptor) se suscribe para recibir ciertas clases de mensajes. Los sistemas Pub/Sub suelen tener un intermediario, un punto central donde se publican los mensajes, para facilitar esto.

Apache Kafka es un sistema de mensajería de publicación/suscripción. A menudo se describe como un "registro de confirmación distribuido" o, más recientemente, como una "plataforma de distribución de transmisión". Un sistema de archivos o un registro de confirmación de la base de datos está diseñado para proporcionar un registro duradero de todas las transacciones, de modo que se puedan reproducir para construir de manera consistente el estado de un sistema. Del mismo modo, los datos de Kafka se almacenan de forma duradera, en orden, y se pueden leer de forma determinista. Además, los datos se pueden distribuir dentro del sistema para proporcionar protecciones adicionales contra fallas, así como oportunidades significativas para escalar el rendimiento.

La unidad de datos dentro de Kafka se llama mensaje. Si lo comparamos con una base de datos, puede pensar en esto como similar a una fila o un registro. Un mensaje es simplemente una matriz de bytes en lo que respecta a Kafka, por lo que los datos que contiene no tienen un formato o significado específico para Kafka. Un mensaje puede tener un bit opcional de metadatos, que se conoce como clave. La clave también es una matriz de bytes y, al igual que con el mensaje, no tiene un significado específico para Kafka. Las claves se utilizan cuando los mensajes deben escribirse en particiones de una manera más controlada. El esquema más simple de este tipo es generar un hash consistente de la clave y luego seleccionar el número de partición para ese mensaje tomando el resultado del módulo hash, el número total de particiones en el tema. Esto asegura que los mensajes con la misma clave siempre se escriban en la misma partición. 

Para mayor eficiencia, los mensajes se escriben en Kafka en lotes. Un lote es solo una colección de mensajes, todos los cuales se producen en el mismo tema y partición. Un viaje de ida y vuelta individual a través de la red para cada mensaje daría como resultado un exceso head, y la recopilación de mensajes en un lote reduce esto. Por supuesto, esta es una compensación entre latencia y rendimiento: cuanto más grandes son los lotes, más mensajes se pueden manejar por unidad de tiempo, pero más tiempo tarda un mensaje individual en propagarse. Los lotes también suelen estar comprimidos, lo que proporciona una transferencia y almacenamiento de datos más eficientes a costa de cierta potencia de procesamiento.

Hasta acá por este post y vamos a seguir en próximos ...

Spinnaker, un servidor de integración continua orientado a la nube.

Creo que todos los lectores del blog ya conocen a Jenkins, un servidor de integración continua muy famoso. Spinnaker es un producto similar hecho por Netfix con la particularidad que fue pensado para la nube. 

Pero tomemonos unos minutos para saber ¿Qué es la integración continua? La integración continua es una practica ligada a la programación extrema que consiste en automatizar el proceso de integración de código para poder realizarlo de la manera más continuada posible. Cuando llega el momento de liberar una nueva versión de una aplicación hay que realizar un proceso de integración de todos los componentes que forman parte de la aplicación. Esto implica realizar varios pasos, como obtener el código fuente, compilarlo, ejecutar los tests, etc.

Jenkins es un producto que corre en la nube y anda muy bien pero Spinnaker fue pensado para la nube, con lo que su configuración es más flexible y esta preparado para entender una orquestación de kubernetes, por ejemplo. 

Dejo link: https://spinnaker.io/

¿Qué es Site Reliability Engineering (SRE)?

SRE es lo que se obtiene cuando trata las operaciones como si fuera un problema de software. La misión de SRE es proteger, proporcionar y hacer progresar el software y los sistemas detrás de todos los servicios con un ojo siempre atento en su disponibilidad, latencia, rendimiento y capacidad.

Google tiene un sitio dedicado a SRE con libros, documentación y un montón de ayuda para las personas que dejan esta área. 

Dejo link: https://sre.google/

Crear una base de datos cassandra con Docker

Antes de empezar tenes que tener docker andando. 

Esto es muy fácil, en dockerhub hay una imagen de cassandra : https://hub.docker.com/_/cassandra

Bueno, en consola ponemos : 

$ docker run --name some-cassandra --network some-network -d cassandra:tag

Donde some-cassandra es el nombre de la base, network es el modo de red que va utilizar y tag es la versión. Yo puse algo así: 

docker run --name demo4-cassandra --network host -d cassandra:4.0

Y listo, cassandra funcionando. 

Ahora tenemos que crear el keyspace, vamos a entrar en el container con el comando: 

docker exec -it some-cassandra bash

Que es similar a lo que ya vimos antes, yo utilice este : 

docker exec -it demo4-cassandra bash

y dentro del container vamos donde esta cassandra : 

cd /opt/cassandra/bin

cqlsh

Y ejecutamos el comando para crear el keyspace : 

cqlsh> CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS demo WITH REPLICATION = { 'class' : 'NetworkTopologyStrategy', 'datacenter1' : 1 };

cqlsh> use demo;

Y listo!!