Nos encontramos inmersos en plena era digital donde los datos se han convertido en un activo imprescindible para que las empresas puedan crecer y alcanzar sus objetivos. Tecnologías como el big data, el cloud computing o la inteligencia artificial toman gran relevancia por su capacidad de gestionar información y facilitar su acceso, almacenamiento, procesamiento, análisis y distribución.

Dentro de las nuevas herramientas existentes para trabajar con grandes volúmenes de datos, Apache Kafka se presenta como una de las más interesantes, pues se trata de un sistema de intermediación de mensajes que se ha convertido en una de las plataformas de streamings de eventos más interesantes para las empresas.

Índice

Qué es Apache Kafka

Apache Kafka es una herramienta distribuida para la retransmisión de datos con la que es posible almacenar, publicar y procesar contenido y suscribirse a ellos en tiempo real. Esta plataforma combina servicios de mensajería, almacenamiento y proceso de flujo de datos para facilitar su almacenamiento y análisis, tanto histórico como en tiempo real.

Con Apache Kafka se pueden transmitir grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.

Esta herramienta, que empezó siendo desarrollada por LinkedIn para sus procesos internos, ha pasado a ser una solución de código abierto que se puede utilizar para satisfacer muchas de las necesidades de las empresas actuales para trabajar y analizar toda la información que manejan.

Se trata de una de las soluciones más interesantes del mercado para la transmisión de grandes cantidades de datos en tiempo real, compitiendo con otras soluciones como Google Cloud Pub/Sub.

Cuáles son las características de Apache Kafka

Veamos las principales características de esta plataforma de distribución de datos.

  • Se basa en el modelo publicador-suscriptor (publish/suscribe) que permite comunicar aplicaciones a través de mensajes.
  • Modelo opensource por lo que se puede utilizar en proyectos comerciales o profesionales sin tener que realizar una inversión económica.
  • Utiliza un sistema de categorías para clasificar los mensajes (Topics).
  • Es escalable horizontalmente al dividir cada topic en particiones lo que facilita la distribución de datos entre los nodos conectados.
  • Cuenta con una gran tolerancia a fallos y minimiza la pérdida de datos (al utilizar la replicación, es decir, copias de las particiones).
  • Desarrollado utilizando los lenguajes de programación Java y Scala.
  • Garantiza una plataforma unificada para la alimentación de datos en tiempo real, con un alto rendimiento y nivel de seguridad.
  • Cuenta con una gran capacidad y potencia, pues es posible gestionar miles de millones de eventos de streaming por minuto.
  • Se integra con otras herramientas (como por ejemplo, con Kubernetes).

Cómo funciona Apache Kafka

El proceso de flujos de Apache Kafka se realiza basado en cinco elementos o funciones claves: publicar, consumir, procesar, conectar y almacenar.

1. Publicar

Esta función consiste en proporcionar los datos o eventos de datos en Kafka para que estén a disposición de los consumidores o usuarios en tiempo real. Por ejemplo, se pueden publicar datos en un dispositivo de IoT (internet of things) para facilitar su acceso inmediato.

2. Consumir

Con esta función, las aplicaciones pueden acceder al entorno para extraer y procesar flujos de datos. Por ejemplo, sacar información de redes sociales para procesarlos y analizarlos para obtener datos valiosos para la empresa, como cuál es la repercusión online de la marca.

3. Procesar

La plataforma puede actuar como una API para procesar retransmisiones en directo o streamings, consumiendo flujos de datos procedentes para procesarlos y servirlos en tiempo real.

4. Conectar

Con Apache Kafka es muy sencillo y útil crear múltiples conexiones a otros servicios, que pueden ser reutilizables. La plataforma dispone de cientos de conectores que permiten vincularse a otras herramientas esenciales como pueden ser BigQuery o Dataproc.

5. Almacenar

Actúa como un centro de almacenamiento moderno y seguro, donde la información se distribuye entre diferentes nodos para garantizar el máximo nivel de seguridad y una disponibilidad total (24/7).

Apache Kafka casos de uso

Esta plataforma es capaz de gestionar millones de datos por segundo, por lo que se trata de una herramienta ideal para el big data, es decir, para procesar enormes cantidades de información de forma rápida y eficiente.

Veamos cuáles son los usos prácticos de Apache Kafka.

Gestionar dispositivos IoT

Los dispositivos de internet de las cosas se conectan a la red para transmitir información a servidores u otros dispositivos. La expansión de IoT hace necesario un sistema eficiente para gestionar ese gran volumen de datos que generan miles de millones de dispositivos, siendo Apache Kafka una de las herramientas adecuadas para ello (por su capacidad de gestionar millones de datos por segundo). Además, Kafka es una plataforma escalable que se adapta a la carga de datos de cada momento, por lo que es un sistema ideal para gestionar la enorme cantidad de datos que se espera de internet of things.

Gestión y análisis de eCommerce y marketplaces

El comercio online cada vez es más relevante en nuestra sociedad, con millones de personas realizando compras por internet a diario en todo el mundo. Para analizar toda esa información que se genera en un eCommerce o marketplace, como son clics, compras, búsquedas, y similares, Apache Kafka es una aplicación adecuada y eficiente.

Operaciones de TI

Todas las operaciones relacionadas con la tecnología de la información en una empresa están basadas en datos. Con Apache Kafka las empresas pueden gestionar todo ese flujo de datos de aplicaciones, sistemas y sitios web para administrar registros, recopilar y almacenar toda la información, realizar seguimiento de la actividad web, y todos los procesos relacionados con los datos del negocio.

Otros usos de Apache Kafka

Con esta plataforma se pueden gestionar datos masivos para distintos fines.

  • Sistema de mensajería. La plataforma empezó a desarrollarse con este fin, como sistema eficiente y ágil de mensajería para LinkedIn.
  • Procesar flujos de datos. Para relacionar distintos eventos en tiempo real gracias a la potencia y flexibilidad de su API Streams.
  • Almacenar flujos de datos. Como sistema de almacenamiento distribuido que garantiza una gran tolerancia a errores (igual de eficiente para guardar un archivo que para almacenar 50 terabytes de datos).
  • Analítica web. Para obtener datos sobre el funcionamiento de un sitio web y del comportamiento de las vistas.
  • Soluciones de monitorización. Para monitorizar y controlar procesos gestionando en tiempo real toda la información que generan, permitiendo crear informes y construir cuadros de mando para tomar mejores decisiones basadas en datos fiables.
  • Registro de transacciones. Para llevar un sistema de registro de transacciones fiable y con un alto grado de fiabilidad (garantiza la inmutabilidad de la información registrada).
  • Complemento a bases de datos. Es un sistema ideal para complementar la gestión de bases de datos, ya que cuenta con garantías ACID (Atomicity, Consistency, Isolation and Durability) y proporciona un sistema de almacenamiento persistente.

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