Kafka là gì? Giới thiệu tổng quan về Kafka chi tiết từ A – Z

Hiện nay, Kafka được hơn 80% trong số Fortune 100 sử dụng bởi rất nhiều ưu điểm vượt trội. Nó được ứng dụng trong hầu hết mọi ngành nghề phù hợp với quy mô từ lớn đến nhỏ. Vậy Kafka là gì? Nguyên lý hoạt động của Kafka như thế nào? Tất cả sẽ có trong chia sẻ dưới đây của chúng tôi.

Kafka là gì?

Kafka hay còn được biết đến với tên đầy đủ Apache Kafka, đây là một nền tảng message publish/subscribe phân tán có nguồn mở được phát triển để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực (streaming real-time). Hiện Kafka đã trở thành một công cụ quan trọng cho các nguồn cấp dữ liệu hiện đại bởi nó giúp truyền dữ liệu giữa các ứng dụng và phân tích dữ liệu chính xác dẫn đến quyết định cách chia sẻ dữ liệu đó. 

Như bạn đã biết, Real-time data có giá trị đặc biệt quan trọng như thế nào đối với các tổ chức, doanh nghiệp. Real-time data được sử dụng 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. Ngay cả khi chưa nhận được thông tin, nó vẫn sẽ được lưu trữ trong hàng đợi để đảm bảo an toàn dữ liệu.

Năm 2011, Linkedin phát triển Kafka để xử lý các nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực. Sau đó trở thành dự án mã nguồn mở của Apache. Và đến nay, Kafka được phân phối chính thức nhất bởi Confluent thông qua Confluent Platform.

>>> Xem thêm: Public Cloud là gì? Phân biệt Public Cloud & Private Cloud từ A - Z

Kafka dùng để làm gì?

Để hiểu hơn về Kafka hãy xem những tính năng mà Kafka mang lại ngay nhé!

Đo lường

Kafka được sử dụng phổ biến để xây dựng dữ liệu giám sát các hoạt động. Nói cách khác, Kafka phù hợp việc tập hợp số liệu thống kê từ nhiều nguồn phân tán trên trang để tạo ra một nguồn dữ liệu tổng hợp.

Tạo log

Kafka cũng được dùng như một công cụ hỗ trợ tổng hợp log hoặc nhật ký hoạt động, tóm tắt các chi tiết và cung cấp bản ghi về dữ liệu sự kiện nhằm phục vụ cho việc xử lý trong tương lai.

Stream processing

Tiếp theo, Kafka được sử dụng  để xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Ngay khi có dữ liệu mới được cập nhật vào topic thì sẽ được ghi vào hệ thống  tức thì và truyền đến bên nhận dữ liệu. Đặc biệt, thư viện Kafka Streams được tích hợp từ phiên bản 0.10.0.0 với tính năng xử lý stream nhẹ nhưng rất nhanh chóng.

Event Streaming

Event Streaming là tính năng được khai thác phổ biến hiện nay của Kafka. Theo đó, thu thập dữ liệu dưới dạng những luồng event real-time từ cơ sở dữ liệu, cảm biến hay từ các thiết bị di động và lưu trữ chúng trong một thời gian nhất định 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 các stream of record theo thứ tự

Kafka thực hiện lưu trữ message (bao gồm cả những message đã được gửi đi). Khi đó, những dữ liệu này có thể được dùng để truy xuất lại, re-consumed hay re-subscribe theo nhu cầu.

Ngoài message, Kafka còn có thể lưu trữ lượng lớn thông tin dữ liệu khác để tạo thành kho data. Thậm chí nhiều đơn vị còn sử dụng Kafka để 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 sự khác biệt của Kafka so với các hệ thống phân tán khác.

Với tính năng này, lượng dữ liệu được Kafka được lưu trữ là vô cùng lớn phù hợp để xây dựng với những công nghệ tầm cơ như Machine Learning hay Trí tuệ nhân tạo AI.

Đóng vai trò như message broker

Kafka hoàn toàn có thể được sử dụng để thay thế cho các Message Broker, ví dụ như ActiveMQ hoặc RabbitMQ.

Quản lý hoạt động website

Đây là cách sử dụng Kafka phổ biến nhất hiện nay. Với Kafka bạn có thể xây dựng website và đăng tải nội dung theo thời gian thực. Tất cả các dữ liệu quan trọng như lượt xem trang, hoạt động tìm kiếm…đều được tạo thành các topic. Quá trình quản lý hoạt động này giúp phân tích hành vi của người dùng trên trang tốt hơn. Từ đó có được giải pháp phù hợp đáp ứng thị hiệu của người dùng và thu hút được nhiều người đọc hơn.

Ngoài ra, Kafka còn được sử dụng để:

• Publish và subscribe các stream of record
• Hỗ trợ xử lý stream of record theo thời gian thực

Nguyên lý hoạt động của Kafka

Kafka hoạt động dựa trên sự kết hợp của 2 mô hình chính gồm queuing và publish-subscribe. Trong đó:

• Queuing cho phép dữ liệu có thể được xử lý phân tán trên nhiều consumer và tạo ra khả năng mở rộng cao.
• Publish-subscribe tiếp cận cùng lúc nhiều subscribe và các message sẽ được gửi đến nhiều subscribe tuy nhiên không thể sử dụng để phân tán công việc cho nhiều worker.

Ưu nhược điểm của Apache Kafka

Nhìn chung, bất kỳ công ty nào cần xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng Apache Kafka. Đến nay đã có hàng ngàn tổ chức khác nhau sử dụng Kafka từ những gã khổng lồ Internet cho đến những nhà sản xuất ô tô lớn, sàn giao dịch chứng khoán,…Theo ghi nhận mới nhất, Kafka có hơn 5 triệu lượt tải xuống.

Dưới đây là một số ưu, nhược điểm Kafka bao gồm:

Ưu điểm

• Hiệu suất cao: Kafka hỗ trợ nền tảng xử lý tin nhắn với tốc độ rất cao, cụ thể tốc độ xử lý có thể vượt quá 100k/giây (độ trễ thấp). Đặc biệt, Kafka có khả năng duy trì hiệu suất ổn định với khối lượng dữ liệu cực lớn. Tất cả dữ liệu được xử lý và sắp xếp khoa học theo kiểu phân vùng và thứ tự.
• Khả năng mở rộng: Kafka là một hệ thống phân tán có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn có thể mở rộng nhanh chóng mà không có thời gian chết. Nó cung cấp khả năng mở rộng bằng cách cho phép các phân vùng được phân phối trên các máy chủ khác nhau.
• Khả năng chịu lỗi: Kafka là một hệ thống phân tán bao gồm một số nút chạy cùng nhau để phục vụ hoạt động của nhóm. Quy tắc này làm cho nó có khả năng hoạt động tốt ngay cả khi có nút bị lỗi hoặc lỗi máy cục bộ.  
• Độ bền: Hệ thống Kafka có độ bền cao.
• Khả năng truy cập dễ dàng: Bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng truy cập dữ liệu.
• Loại bỏ nhiều tích hợp: Nó loại bỏ nhiều tích hợp nguồn dữ liệu vì tất cả dữ liệu của nhà sản xuất đều chuyển đến Kafka. Điều này làm giảm sự phức tạp, thời gian và chi phí.

Nhược điểm

Kafka không hoàn hảo, nó vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhất định như:

• Không phù hợp với dữ liệu lịch sử: Hệ thống Kafka chỉ cho phép lưu trữ dữ liệu lịch sử trong một vài giờ đồng hồ.
• Đôi khi xảy ra tình trạng xử lý chậm: Hệ thống Kafka sẽ trở nên chậm khi số lượng hàng đợi trong một cụm tăng lên từ đó  ảnh hưởng đến hiệu suất chung.
• Thiếu công cụ giám sát: Hệ thống Kafka không có bộ công cụ giám sát và quản lý hoàn chỉnh. Để khắc phục điều này, chúng ta có thể sử dụng các công cụ của bên thứ ba như Kafka Monitor (được phát triển bởi Linkedin), Datadog và Prometheus giúp giám sát các cụm Kafka. Ngoài ra, có nhiều tùy chọn mã nguồn mở và thương mại khác cũng có sẵn.
• Không hỗ trợ chủ đề ký tự đại diện: Hệ thống Kafka chỉ hỗ trợ tên chủ đề chính xác và sẽ không hỗ trợ các chủ đề ký tự đại diện.

Ví dụ: Nếu bạn có chủ đề metric_2022_01_01 & metric_2022_01_02, thì chủ đề đó sẽ không hỗ trợ lựa chọn chủ đề ký tự đại diện như metric_2022_*.

• Xử lý chưa linh hoạt: Đôi khi số  lượng Queues trong Cluster của Kafka tăng lên thì hệ thống có hiện tượng xử lý chậm chạp và kém nhạy bén hơn.

>>> Xem thêm: Dropbox Là Gì? Hướng dẫn sử dụng Dropbox lưu trữ, sao lưu và chia sẻ dữ liệu

Những lý do nên sử dụng Kafka

Kafka là dự án mã nguồn mở được đóng gói hoàn chỉnh với hiệu năng sử dụng tốt đặc biệt dễ dàng mở rộng mà không ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống. Đặc biệt Kafka cũng được đánh giá rất cao về khả năng chịu lỗi.

Nếu bạn đang xây dựng phần mềm hoặc website hiển thị thông tin theo thời gian thực thì Kafka là lựa chọn tối ưu. Một số lý do mà bạn nên sử dụng Kafka ngay hôm nay có thể kể đến như:

• Kafka có khả năng mở rộng cao: Các cụm Kafka có quy mô lên tới một nghìn brokers, hàng nghìn tỷ messages mỗi ngày, hàng petabyte dữ liệu, hàng trăm nghìn phân vùng. Theo đó, mô hình phân vùng nhật ký của Kafka cho phép dữ liệu có thể được phân phối trên nhiều máy chủ và mở rộng không giới hạn máy chủ khi có nhu cầu.
• Kafka có tốc độ nhanh chóng: Việc xử lý thông qua tách các luồng dữ liệu giúp cho tốc độ của Kafka trở nên nhanh hơn. Kafka có thể xử lý hàng triệu messages mỗi giây.
• Kafka có khả năng chịu lỗi và độ bền: Do các gói dữ liệu được sao chép và phân phối trên nhiều máy chủ khác nhau, nên khi có sự cố thì dữ liệu được lưu trữ an toàn và sẽ ít gặp lỗi hơn.

Ứng dụng của Kafka trong thực tế

Kafka sở hữu khả năng xử lý, lưu trữ dữ liệu lớn theo thời gian thực nhanh chóng và chính xác. Bởi vậy đây là công cụ lý tưởng được hàng ngàn doanh nghiệp, tổ chức hoạt động trong nhiều ngành nghề khác nhau áp dụng rộng rãi. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến Kafka trong ngành nghề của mình.

Kafka trong lĩnh vực Logistic

Như bạn đã biết, dữ liệu tại các công ty vận chuyển logistic lớn đến như thế nào. Đặc biệt khi phải xử lý lượng đơn hàng khổng lồ mỗi ngày đến từ những nền tảng thương mại điện tử Ecommerce lớn. Thậm chí trong các thời gian diễn ra chương trình khuyến mãi, ưu đãi, giảm giá lớn trong năm lượng data càng khổng lồ.

Và công nghệ Kafka hoàn toàn có thể gánh vác xử lý kho dữ liệu thời gian thực (data real-time). Theo đó giúp quá trình hoạt động của Logistic được diễn ra trơn tru và đảm bảo không bị tắc nghẽn.

Kafka trong lĩnh vực Y học

Hiện nay, Kafka đang dần trở nên phổ biến trong lĩnh vực Y tế cộng đồng. Bên cạnh việc xử lý chính xác lượng thông tin lớn, Kafka còn giúp xếp xếp và phân loại dữ liệu một cách khoa học, theo thứ tự nhất định giúp quá trình khám chữa bệnh diễn ra thuận lợi hơn.

Trong đó bao gồm cả việc khai xây dựng những cảm biến theo dõi tình trạng bệnh nhân bao gồm các thông số 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

Với Marketing, Kafka được khai thác tối đa những tính năng tối ưu. Theo đó, các công ty truyền thông có thể sử dụng Kafka để lưu trữ dữ liệu về nhân khẩu học, hành vi sử dụng trên mạng xã hội, trang mạn và các công cụ tìm kiếm. Từ đó tạo ra các mẫu quảng cáo phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ: Người dùng A đang tìm kiếm thông tin về sản phẩm kem chống nắng trên công cụ tìm kiếm. Thông tin này sẽ được hệ thống lưu lại và xử lý, công ty quảng cáo có thể ghi nhận và đưa ra những gợi ý mua sắm ngay trên các nền tảng mạng xã hội mà người dùng A đang sử dụng ngay sau đó.

Một số khái niệm liên quan đến Kafka

• Producer: Đây là những application produce data và gửi dữ liệu tới Server của Kafka. Dữ liệu này đều là những message được định dạng, gửi đi dưới dạng mảng byte tới Server.
• Consumer: Consumer đọc message từ một partition bất kỳ, cho phép người sử dụng có thể mở rộng số lượng message, nó được sử dụng gần giống với cách mà những producer cung cấp các message.
• Consumer Group: bao gồm nhiều Consumer được tập hơn lại với nhau sử dụng cho một topic cụ thể. Tuy nhiên, mỗi consumer trong group chỉ đọc message từ một partition duy nhất.
• Cluster: Đây là một set những server, mỗi set trong Cluster được gọi là một Broker.
• Broker: Đây là một Kafka Server giữ vai trò cầu nối giữa Message Pulisher với Message Consumer để chúng có thể trao đổi Message với nhau.
• Topic: tức chủ đề, dữ liệu được truyền bên trong Kafka theo dạng topic. Và khi cần truyền data cho những ứng dụng riêng thì sẽ tạo ra những topic khác nhau tương ứng.
• Partitions: Nếu một topic nhận hơn số message quy định trong cùng một thời điểm, người dùng 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 thường sẽ độc lập với nhau và có số lượng cho từng topic tùy vào nhu cầu của ứng dụng.
• Zookeeper: Được sử dụng trong quản lý và bố trí những Broker.

Một số dịch vụ điển hình tại FPT Cloud về Kafka

Chúng ta hãy cùng điểm nhanh qua một số dịch vụ điển hình đã được tích hợp Kafka được cung cấp bởi FPT Cloud nhé!

FPT Database Engine cho Redis

Sản phẩm được cung cấp dưới dạng dịch vụ, giúp khách hàng triển khai, giám sát, sao lưu, khôi phục và mở rộng cơ sở dữ liệu Redis trên nền tảng đám mây.

Như bạn đã biết, Redis là cơ sở dữ liệu caching mã nguồn mở thông dụng được giới công nghệ đánh giá rất cao. Việc quản lý việc khôi phục và sao lưu dữ liệu được thực hiện theo từng thời điểm. Ngay cả khi bị lỗi, việc xử lý dữ liệu sẽ được chuyển sang nút dự phòng đảm bảo an toàn dữ liệu.

>>> Tham khảo tại: https://fptcloud.com/product/redis-database-engine/

FPT Database Engine cho MongoDB

Tương tự như sản phẩm trên tuy nhiên FPT Database Engine cho MongoDB mọi hoạt động dựa trên cơ sở dữ liệu MongoDB.

Trong đó, MongoDB là cơ sở dữ liệu no-SQL mã nguồn mở phổ biến hàng đầu trên thị trường. Với FPT Database Engine cho MongoDB người dùng có thể phát triển ứng dụng và tiết kiệm tối đa chi phí, nguồn lực cho công tác quản trị cơ sở dữ liệu.

>>> Tham khảo tại: https://fptcloud.com/product/mongodb-database-engine/

FPT Database Engine cho PostgreSQL

FPT Database Engine cho PostgreSQL ghi điểm mạnh mẽ với khả năng tạo mới, tăng hoặc giảm tài nguyên nhanh chóng (tính theo phút). Quá trình mở rộng tài nguyên (hot-add) dễ dàng, mượt mà mà không ảnh hưởng đến hoạt động của cơ sở dữ liệu.

>>> Tham khảo tại: https://fptcloud.com/product/postgresql-database-engine/

FPT Database Engine cho MySQL

Và không thể không nhắc đến FPT Database Engine cho MySQL, đây là dịch vụ best seller của FPT Cloud. Bởi sự đơn giản hóa trong quá trình triển khai được tự động hóa 99%. Dịch vụ còn được tích hợp giám sát, cảnh báo sự cố kịp thời.

>>> Tham khảo tại: https://fptcloud.com/product/mysql-database-engine/

Những bài viết liên quan:

• PostgreSQL là gì? Tìm hiểu về hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL
• So sánh VPS và Cloud Server chi tiết từ A đến Z
• Svchost là gì? Cách xử lý Svchost giúp máy tính chạy mượt
• SWAP RAM là gì? Điều cần biết trước khi sử dụng SWAP(RAM ảo)

Trên đây là chia sẻ về Kafka, hy vọng thông tin đã kịp thời giải đáp những thắc mắc của Quý bạn đọc ngay tiêu đề bài viết. Theo dõi fptcloud.com ngay để cập nhật tin tức nhất công nghệ mới nhất và tham khảo các gói dịch vụ của FPT Cloud đang phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.