Kafka là gì? Kafka dùng để làm gì?

Kafka là một thuật ngữ phổ biến, đang được sử dụng rộng rãi hầu hết các ngành nghề trong lĩnh vực công nghiệp hiện đại. Có thể khẳng định rằng gần như tất cả các doanh nghiệp và tổ chức hàng đầu trên toàn cầu đều tích hợp Kafka vào cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ. Mặc dù vậy, vẫn còn nhiều người thắc mắc về Kafka là gì, dùng để làm gì và ứng dụng thực tế của nó là như thế nào? Hãy cùng Megaweb khám phá ngay nhé!

1. Kafka là gì?

Kafka hay còn được biết đến với tên đầy đủ Apache Kafka, là một nền tảng phân tán với mã nguồn mở, được phát triển để xử lý khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực thông qua mô hình message publish/subscribe. Đây hiện đang trở thành một công cụ quan trọng trong việc truyền dữ liệu giữa các ứng dụng và hỗ trợ phân tích dữ liệu chính xác, dẫn đến quyết định cách chia sẻ thông tin đó.

Real-time data, đóng vai trò quan trọng đặc biệt trong ngữ cảnh của tổ chức và doanh nghiệp. Dữ liệu thời gian thực được sử dụng để cải thiện dịch vụ người dùng, quản lý sản phẩm và tối ưu hóa quy trình vận hành. Kafka, với khả năng truyền tải một lượng lớn message thời gian thực, có thể lưu trữ dữ liệu an toàn trong hàng đợi ngay cả khi thông tin chưa được xử lý.

Năm 2011, LinkedIn đã phát triển Kafka để xử lý các nguồn cung dữ liệu thời gian thực và sau đó chuyển thành dự án mã nguồn mở của Apache. Hiện tại, Confluent là đơn vị phân phối chính thức Kafka thông qua Confluent Platform.

Ngày nay, Kafka đã phát triển thành nền tảng stream dữ liệu phân tán được sử dụng rộng rãi nhất, có khả năng nhập và xử lý hàng tỷ bản ghi mỗi ngày mà không gặp độ trễ hiệu suất đáng kể. Các tổ chức hàng đầu thế giới như Target, Microsoft, AirBnB và Netflix đều sử dụng Kafka để cung cấp trải nghiệm thời gian thực và theo dõi dữ liệu theo hướng mục tiêu của họ.

Kafka hoạt động dựa trên sự kết hợp của hai mô hình chính, bao gồm queuing và publish-subscribe, trong đó:

• Mô hình Queuing cho phép xử lý dữ liệu phân tán trên nhiều consumer và đạt được khả năng mở rộng cao.
• Mô hình Publish-subscribe giúp đồng thời nhiều subscribe nhận message, tuy nhiên, không thích hợp để phân tán công việc cho nhiều worker.

2. Kafka dùng để làm gì?

Đo lường: Kafka được sử dụng rộng rãi để xây dựng hệ thống giám sát các hoạt động. Nó có khả năng tổng hợp số liệu thống kê từ nhiều nguồn phân tán trên trang, tạo ra một nguồn dữ liệu tổng hợp.

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

Xử lý dữ liệu theo thời gian thực (Stream processing): Kafka đóng vai trò quan trọng trong xử lý dữ liệu thời gian thực, ngay khi có dữ liệu mới được cập nhật vào topic, nó được ghi vào hệ thống và truyền đến người nhận dữ liệu. Thư viện Kafka Streams tích hợp từ phiên bản 0.10.0.0 cung cấp khả năng xử lý stream nhanh chóng.

Event Streaming: Event Streaming là tính năng phổ biến của Kafka, thu thập dữ liệu dưới dạng luồng sự kiện thời gian thực từ cơ sở dữ liệu, cảm biến, và thiết bị di động. Dữ liệu này được lưu trữ để thực hiện truy xuất, phân tích, xử lý các luồng sự kiện trong thời gian thực và định tuyến chúng đến các công nghệ khác khi cần thiết.

Lưu trữ các stream of record theo thứ tự: Kafka lưu trữ các message và dữ liệu theo thứ tự, cho phép truy xuất lại, tiêu thụ lại, hoặc đăng ký lại theo nhu cầu. Điều này không chỉ giúp duy trì thông tin mà còn tạo ra kho dữ liệu phong phú, phù hợp với các công nghệ như Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI).

Đóng vai trò như message broker: Kafka có thể hoàn toàn thay thế cho các Message Broker như ActiveMQ hoặc RabbitMQ.

Quản lý hoạt động website: Sử dụng Kafka để quản lý hoạt động trang web là ứng dụng phổ biến nhất hiện nay. Với Kafka, bạn có thể xây dựng và cập nhật nội dung trang web theo thời gian thực, phân tích hành vi người dùng để đưa ra giải pháp tối ưu và thu hút lượng độc giả lớn hơn. Kafka cũng được sử dụng để publish và subscribe các stream of record, cũng như hỗ trợ xử lý stream of record theo thời gian thực.

3. Kafka là gì và những khái niệm liên quan

Producer: Là các ứng dụng tạo và gửi dữ liệu đến Server của Kafka. Dữ liệu được gửi dưới dạng mảng byte và được định dạng thành các message.

Consumer: Consumer đọc các message từ một partition bất kỳ. Cho phép mở rộng số lượng message được sử dụng, tương tự như cách các producer cung cấp message.

Consumer Group: Nhóm các Consumer tổ chức để sử dụng cho một topic cụ thể. Mỗi consumer trong nhóm chỉ đọc message từ một partition duy nhất.

Cluster: Kafka Cluster là một tập hợp các server, mỗi tập trong Cluster được gọi là một Broker.

Broker: Broker là một Kafka Server, đóng vai trò là cầu nối giữa Message Publisher và Message Consumer để hai thành phần này có thể trao đổi message.

Topic: Dữ liệu được truyền trong Kafka theo dạng topic (chủ đề). Khi cần truyền data cho các ứng dụng riêng biệt, sẽ tạo ra các topic khác nhau tương ứng.

Partitions: Trong trường hợp một topic nhận nhiều hơn số message quy định trong một thời điểm, có thể chia topic này thành các partitions được chia sẻ giữa các server trong Cluster để xử lý message. Các partitions hoạt động độc lập và có số lượng linh hoạt tùy thuộc vào nhu cầu của ứng dụng.

Zookeeper:Sử dụng trong quản lý và triển khai các Broker. Hỗ trợ trong việc duy trì trạng thái và đồng bộ hóa giữa các thành phần trong Kafka.

4. Ưu nhược điểm của Apache Kafka

Mọi doanh nghiệp có nhu cầu xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực đều có thể tận dụng lợi ích của việc sử dụng Apache Kafka. Đến thời điểm hiện tại, có hàng ngàn tổ chức khác nhau, từ các đại gia của ngành công nghiệp Internet đến các nhà sản xuất ô tô hàng đầu và các sàn giao dịch chứng khoán, đều đã tích hợp Kafka vào cơ sở hạ tầng của mình. Dữ liệu thống kê gần đây cho biết Kafka đã đạt hơn 5 triệu lượt tải xuống, thể hiện sự phổ biến và sự tin dùng của cộng đồng người sử dụng.

Ưu điểm Kafka là gì?

Hiệu suất cao: Kafka hỗ trợ nền tảng xử lý tin nhắn với tốc độ đáng kể, vượt quá 100,000 tin nhắn mỗi giây với độ trễ thấp. Khả năng duy trì hiệu suất ổn định được bảo đảm, đặc biệt là khi xử lý khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn. Dữ liệu được xử lý và sắp xếp khoa học thông qua phân vùng và thứ tự.

Khả năng mở rộng: Kafka là hệ thống phân tán có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và có thể mở rộng nhanh chóng mà không làm giảm hiệu suất. Cung cấp khả năng mở rộng bằng cách cho phép phân vùng được phân phối trên nhiều máy chủ khác nhau.

Khả năng chịu lỗi: Hệ thống phân tán của Kafka, với nhiều nút chạy cùng nhau, giúp nó hoạt động mạnh mẽ ngay cả khi có nút hoặc máy cục bộ gặp sự cố.

Độ bền cao: Kafka được thiết kế để đạt độ bền cao, giúp đảm bảo ổn định trong quá trình hoạt động.

Khả năng truy cập dễ dàng: Mọi người đều có thể truy cập dữ liệu một cách dễ dàng mà không gặp khó khăn.

Loại bỏ nhiều tích hợp: Kafka giảm thiểu sự phức tạp, thời gian và chi phí bằng cách loại bỏ nhiều tích hợp nguồn dữ liệu, khiến cho tất cả dữ liệu từ nhà sản xuất được chuyển đến Kafka.

Nhược điểm Kafka là gì?

Mặc dù Kafka mang lại nhiều ưu điểm, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định:

Không phù hợp với dữ liệu lịch sử: Hệ thống Kafka giới hạn khả năng lưu trữ dữ liệu lịch sử, chỉ cho phép lưu trữ trong một khoảng vài giờ đồng hồ.

Tình trạng xử lý chậm đôi khi xảy ra: Hiệu suất của Kafka có thể bị giảm khi số lượng hàng đợi trong một cụm tăng lên, gây ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể.

Thiếu công cụ giám sát: Hệ thống Kafka không cung cấp một bộ công cụ giám sát và quản lý hoàn chỉnh. Để giải quyết vấn đề này, người dùng có thể sử dụng các công cụ của bên thứ ba như Kafka Monitor (phát triển bởi Linkedin), Datadog, và Prometheus để giám sát cụm Kafka. Ngoài ra, còn nhiều tùy chọn mã nguồn mở và thương mại khác.

Không hỗ trợ chủ đề ký tự đại diện: Kafka chỉ hỗ trợ tên chủ đề chính xác và không hỗ trợ các chủ đề ký tự đại diện. Ví dụ, nếu có chủ đề như metric_2022_01_01 và metric_2022_01_02, thì Kafka sẽ không hỗ trợ lựa chọn chủ đề ký tự đại diện như metric_2022_*.

Xử lý chưa linh hoạt: Khi số lượng hàng đợi trong Cluster của Kafka tăng, hệ thống có thể trở nên chậm và thiếu tính linh hoạt và độ nhanh nhạy.

5. Lý do nên sử dụng Kafka

 Kafka được đóng gói một cách hoàn chỉnh, mang lại hiệu suất cao và khả năng mở rộng mà không gây gián đoạn đến hệ thống. Nếu bạn đang xây dựng phần mềm hoặc trang web thực hiện hiển thị thông tin theo thời gian thực, Kafka trở thành một lựa chọn lý tưởng. Nó cũng thể hiện khả năng nhập và lưu trữ dữ liệu trong quá trình phát trực tiếp, hoặc làm nhiệm vụ message broker để các ứng dụng hoặc nền tảng có thể giao tiếp với nhau.

Một số lợi ích nổi bật của Kafka bao gồm:

• Khả năng mở rộng cao: Mô hình phân vùng nhật ký của Kafka cho phép phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ và mở rộng máy chủ khi cần thiết.
• Tốc độ nhanh chóng: Việc xử lý thông qua tách các luồng dữ liệu giúp tăng tốc độ xử lý.
• Khả năng chịu lỗi và độ bền: Do dữ liệu được sao chép và phân phối trên nhiều máy chủ khác nhau, Kafka giảm thiểu rủi ro lỗi khi có sự cố, đồng thời đảm bảo độ bền cao.

6. Ứng dụng trong lĩnh vực chung của Kafka là gì?

Kafka đã trở thành một giải pháp ưa chuộng cho nhiều lĩnh vực khác nhau, từ doanh nghiệp phần mềm, dịch vụ chăm sóc sức khỏe đến các công ty vận chuyển và doanh nghiệp nhà nước.

Trong lĩnh vực Logistics, các công ty vận chuyển thường phải xử lý và theo dõi hàng ngày một lượng đơn hàng lớn từ các nền tảng thương mại điện tử lớn, đặc biệt là trong những thời kỳ có các chương trình ưu đãi, giảm giá hoặc khuyến mãi diễn ra. Áp dụng công nghệ Kafka trong xử lý dữ liệu thời gian thực giúp các quy trình Logistic diễn ra mượt mà, đảm bảo không bị tắc nghẽn.

Trong lĩnh vực Y học cộng đồng, các bệnh viện lớn có thể sử dụng Kafka để triển khai xây dựng các cảm biến theo dõi tình trạng bệnh nhân, bao gồm các thông số như nhịp tim, huyết áp hoặc thần kinh, nhằm giám sát sức khỏe của người bệnh và đưa ra kế hoạch điều trị cũng như phản hồi chữa trị kịp thời và chính xác.

Trong lĩnh vực Marketing, Kafka là một công cụ mạnh mẽ được áp dụng rộng rãi. Các 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. Thông tin này sau đó được xử lý để tạo ra quảng cáo phù hợp với nhu cầu của 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 giữ và xử lý để hiển thị các gợi ý trên các nền tảng mạng xã hội bạn đang sử dụng ngay sau đó.

Trên đây là bài viết tổng hợp các thông tin liên quan đến Kafka là gì và những ứng dụng của Kafka trong cuộc sống. Mong rằng qua bài viết này sẽ cung cấp đến bạn những thông tin bổ ích và cần thiết. Cảm ơn bạn đã đọc hết bài viết nhé!