Kafka là gì? Những lợi ích của Kafka đối với một Developver

Kafka là một thuật ngữ khá thông dụng trong hầu hết những ngành nghề trong phạm vi công nghiệp hiện nay. Có thể nói gần như mọi doanh nghiệp, tổ chức hàng đầu thế giới đang sử dụng Kafka cho nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình. Tuy nhiên vẫn nhiều người thắc mắc Kafka là gì và ứng dụng thực tế của nó ra sao? Cùng Aptech tìm hiểu thêm về nền tảng này ngay!

Nội dung

1 Kafka là gì?
2 Kafka và những khái niệm liên quan
3 Ứng dụng trong lĩnh vực chung của Kafka là gì?
4 Những tính năng chính của Kafka
5 Lợi ích và hạn chế khi sử dụng Kafka là gì
- 5.1 Lợi ích nổi bật mà Kafka mang lại
- 5.2 Một vài hạn chế cơ bản của hệ thống Kafka

Kafka là gì?

Kafka là một trong những nền tảng message publish/ sunscribe phân tán mã nguồn mở phổ biến nhất hiện nay và được xây dựng với mục đích để xử lý dữ liệu streaming real-tiem.

Như đã biết, Real-time data có giá trị đặc biệt quan trọng đối với tổ chức và doanh nghiệp. Những tổ chức này sử dụng real-time data để cải thiện dịch vụ người dùng, quản lý sản phẩm và hướng đến tối ưu quá trình vận hành. Và kafka có khả năng truyền một lượng lớn messgae thời gian thực và trong trường hợp bên nhận chưa nhận được thông tin, nó vẫn sẽ được lưu trữ trong hàng đợi để đảm bảo an toàn.

Hiện, Kafka đang là nền tảng xử lý luồng dữ liệu phổ biến nhất và được khoảng 80% trong số tổng cộng 100 công ty thuộc danh sách Fortune sử dụng, được hàng ngàn tổ chức hàng đầu thế giới áp dụng trong hạ tầng dữ liệu của mình với nhiều ứng dụng quan trọng.

Kafka và những khái niệm liên quan

Một vài những khái niệm mà bạn có thể quan tâm khi làm việc với Kafka như:

Producer: Là những application produce data đồng thời gửi dữ liệu tới Server của Kafka. Dữ liệu này sẽ là những message được định dạng, gửi đi dưới dạng mảng byte tới Server.
Consumer: Consumer đọc những message từ một partition bất kỳ, cho phép người sử dụng có thể mở rộng số lượng message được sử dụng gần giống với cách mà những producer cung cấp các message.
Consumer Group: Những Consumer tổ chức thành các nhóm Consumer, sử dụng cho một topic cụ thể và mỗi consumer trong group chỉ đọc message từ một partition duy nhất.

Các khái niệm trong cấu trúc của Kafka

Cluster: Kafka Cluster là một set những server, mỗi set trong Cluster được gọi là một Broker
Broker: Broker là một Kafka Server, đóng vai trò cầu nối giữa Message Pulisher với Message Consumer để hai thành phần này có thể trao đổi Message với nhau.
Topic: Dữ liệu được truyền bên trong Kafka theo dạng topic (chủ đề), khi cần truyền data cho những ứng dụng riêng thì sẽ tạo ra những topic khác nhau tương ứng.
Partitions: Trong trường hợp một topic nhận hơn số message quy định trong cùng một thời điểm, chúng ta có thể chia topic này ra thành các partitions được chia sẻ giữa các Server với nhau trong Cluster được handle những message này. Các Partition sẽ độc lập với nhau và có số lượng cho từng topic tùy vào nhu cầu của ứng dụng.
Zookeeper: Sử dụng trong quản lý và bố trí những Broker.

Ứng dụng trong lĩnh vực chung của Kafka là gì?

Khả năng xử lý cũng như lưu trữ dữ liệu lớn theo thời gian thực nhanh chóng và chính xác đã khiến Kafka được hàng ngàn doanh nghiệp từ phần mềm máy tính, dịch vụ chăm sóc sức khỏe đến những công ty vận tải, doanh nghiệp nhà nước sử dụng.

Kafka có nhiều ứng dụng trong đa dạng các lĩnh vực

Lý do là bởi vì Kafka có thể áp dụng một các rộng rãi, đa dạng lĩnh vực mà không bị cản trở về vấn đề ngành nghề:

Kafka trong lĩnh vực Logistic

Những công ty vận chuyển Logistic thường xuyên phải sử dụng và xử lý số lượng đơn hàng khổng lồ mỗi ngày đến từ những nền tảng thương mại điện tử Ecommerce lớn, đặc biệt là trong những khoảng thời gian mà các chương trình ưu đãi, giảm giá hay khuyến mãi diễn ra.

Chính vì vậy, nhờ áp dụng công nghệ Kafka trong xử lý dữ liệu thời gian thực (data real-time) nên mọi bước trong quá trình của Logistic được diễn ra trơn tru và đảm bảo không bị tắc nghẽn.

Kafka trong lĩnh vực Y học

Trong lĩnh vực Y tế cộng đồng, các bệnh viện lớn có thể sử dụng Kafka trong việc triển khai xây dựng những cảm biến theo dõi tình trạng bệnh nhân bao gồm các thông số như nhịp tim, huyết áp hay thần kinh để từ đó có thể giám sát sức khỏe người bệnh và đưa ra phác đồ điều trị cũng như những phản hồi chữa trị kịp thời, đúng đắn.

Kafka trong lĩnh vực Marketing

Marketing là một ngành áp dụng được tối đa những tính năng của Kafka. Những công ty quảng cáo có thể sử dụng Kafka để lưu trữ dữ liệu về hành vi của người sử dụng trên mạng xã hội và các công cụ tìm kiếm, những trình duyệt từ đó tạo ra các quảng cáo phù hợp nhu cầu khách hàng đang quan tâm.

Ví dụ, khi bạn tìm kiếm thông tin về sản phẩm A trên trình duyệt, thông tin này sẽ được lưu lại và xử lý, những gợi ý sẽ được hiển thị lên các nền tảng mạng xã hội mà bạn đang sử dụng ngay sau đó.

Những tính năng chính của Kafka

3 tính năng chính mà bạn có thể biết về Kafka như sau:

Sử dụng Kafka để phân phối các message

Các phân phối những message được thể hiện qua sơ đồ sau:

Cách thức phân phối message trong cấu trúc Kafka

Event Streaming Kafka

Tính năng chủ yếu của Kafka là Event Streaming – hành động thu thập dữ liệu dưới dạng những luồng event real-time từ cơ sở dữ liệu, cảm biến hay các thiết bị di động và lưu trữ chúng lâu dài để thực hiện truy xuất về sau, phân tích, xử lý các luồng sự kiện trong real-time và định tuyến chúng đến các công nghệ đích khác nhau trong trường hợp cần thiết.

Lưu trữ dữ liệu trên hệ thống Kafka

Kafka lưu trữ các message thậm chí ngay cả sau khi chúng đã được gửi đi để đảm bảo an toàn dữ liệu. Những data này có thể dùng để truy xuất lại, re-consumed hay re-subscribe theo nhu cầu.

Ngoài lưu trữ các message, Kafka còn có thể lưu trữ lượng lớn thông tin dữ liệu để tạo thành kho data. Thậm chí, Kafka còn có thể thu thập, xử lý luồng dữ liệu thời gian thực bên cạnh việc lưu trữ những dữ liệu theo phương thức thụ động. Đây là một trong những tính năng mà các hệ thống phân tán thường không có được.

Lượng dữ liệu được Kafka lưu trữ là vô cùng lớn, thậm chí còn có thể sử dụng để xây dựng những công nghệ tầm cơ như Machine Learning hay Trí tuệ nhân tạo AI.

Lợi ích và hạn chế khi sử dụng Kafka là gì

Cùng điểm qua những lợi ích và hạn chế cơ bản mà Kafka đang có đối với doanh nghiệp

Lợi ích nổi bật mà Kafka mang lại

Công nghệ Kafka có nhiều những ưu điểm nổi trội mà được rất nhiều lập trình viên nói riêng và các doanh nghiệp nói chung quan tâm như:

High-throughput: Hệ thống Kafka có thể vận chuyển, luân chuyển số lượng dữ liệu lớn một cách liên tục và đảm bảo nhanh chóng, thậm chí hầu như không có thời gian chờ.
High-frequency: Hệ thống Kafka có thể xử lý đồng thời nhiều message và nhiều thể loại topic trong cùng một khoảng thời gian.
Scalability: Kafka thường được dựng bởi nội bộ của team, tự thực hiện quá trình quản lý, cấu hình theo đúng ý muốn và nhu cầu nên khả năng mở rộng tốt khi cần thiết.
Community: Cộng đồng Kafka hỗ trợ phát triển mạnh mẽ vì là opensource (mã nguồn mở) nên hệ thống luôn được cập nhật và hoàn thiện từng ngày.

Một vài hạn chế cơ bản của hệ thống Kafka

Tuy có nhiều lợi ích, nhưng Kafka cũng có những hạn chế cơ bản mà những developer cần lưu ý như sau:

Không tích hợp công cụ giám sát hoàn chỉnh: Có tương đối nhiều những bộ công cụ khác nhau và mỗi một công cụ lại hỗ trợ những cách quản lý khác nhau cho các mục đích riêng.
Không có hỗ trợ chọn topic dựa theo wildcard: Hệ thống Kafka không có hỗ trợ cho việc sử dụng và lựa chọn các topic khác nhau thì wildcard mà cần sử dụng chính xác tên topic nếu muốn xử lý message.
Hiệu suất bị giảm: Xảy ra khi khối lượng, kích thước các message tăng lên buộc các consumer cũng như producer phải compress – decompress những message. Từ đó bộ nhớ chậm hơn và ảnh hưởng đến hiệu suất chung.
Xử lý chưa linh hoạt: Đôi khi số lượng queues trong Cluster của Kafka tăng lên, hệ thống có hiện tượng xử lý chậm chạp và kém nhạy bén hơn.

Có thể thấy Kafka đang không ngừng phát triển và trở thành trụ cột trong đường ống, hạ tầng dữ liệu của hầu hết các doanh nghiệp hiện nay với khả năng xử lý, lưu trữ dữ liệu thời gian thực hiệu quả. Thông qua bài viết này bạn đã hiều Kafka là gì chưa? Ngoài ra bạn có thể truy cập trang web để tìm hiểu thêm về: tuyển sinh aptech, học bổng aptech, học phí aptech,… cũng như nhiều thông tin thú vị về ngành lập trình. Mong rằng các chia sẻ này sẽ có ích đối với các bạn!

FPT Aptech trực thuộc Tổ chức Giáo dục FPT có hơn 25 năm kinh nghiệm đào tạo lập trình viên quốc tế tại Việt Nam, và luôn là sự lựa chọn ưu tiên của các sinh viên và nhà tuyển dụng.