🔵 عنوان مقاله
How to Build Real-Time Apache Kafka® Dashboards That Drive Action (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
داشبوردهای بلادرنگ با تکیه بر Apache Kafka به‌عنوان هاب یکپارچه‌سازی ساخته می‌شوند؛ داده‌های جاری از منابعی مانند PostgreSQL و Snowflake وارد Kafka می‌شوند، سپس با پردازشگرهایی مثل Kafka Streams، ksqlDB یا Apache Flink تبدیل، غنی‌سازی و تجمیع شده و به صورت materialized view ذخیره می‌شوند. این خروجی‌ها بسته به الگوی دسترسی، یا به‌صورت read-optimized view برای پرس‌وجوهای سریع، یا به شکل ایندکس‌های جست‌وجویی در Elasticsearch برای فیلتر و جست‌وجوی پیشرفته، و حتی به‌صورت state تعبیه‌شده در خود اپلیکیشن برای کمترین تأخیر ارائه می‌گردند. چنین معماری امکان ساخت داشبوردهایی را می‌دهد که فقط گزارش نمی‌دهند، بلکه با به‌روزرسانی لحظه‌ای، نمایش KPIهای حیاتی و راه‌اندازی هشدارها و اقدام‌های خودکار، مستقیماً به تصمیم و عمل منجر می‌شوند.
#ApacheKafka #RealTimeAnalytics #StreamingData #KafkaStreams #ksqlDB #ApacheFlink #Elasticsearch #Dashboards
🟣لینک مقاله:
https://www.confluent.io/blog/build-real-time-kafka-dashboards/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How to Build Real-Time Apache Kafka® Dashboards That Drive Action (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
داشبوردهای بلادرنگ با تکیه بر Apache Kafka به‌عنوان هاب یکپارچه‌سازی ساخته می‌شوند؛ داده‌های جاری از منابعی مانند PostgreSQL و Snowflake وارد Kafka می‌شوند، سپس با پردازشگرهایی مثل Kafka Streams، ksqlDB یا Apache Flink تبدیل، غنی‌سازی و تجمیع شده و به صورت materialized view ذخیره می‌شوند. این خروجی‌ها بسته به الگوی دسترسی، یا به‌صورت read-optimized view برای پرس‌وجوهای سریع، یا به شکل ایندکس‌های جست‌وجویی در Elasticsearch برای فیلتر و جست‌وجوی پیشرفته، و حتی به‌صورت state تعبیه‌شده در خود اپلیکیشن برای کمترین تأخیر ارائه می‌گردند. چنین معماری امکان ساخت داشبوردهایی را می‌دهد که فقط گزارش نمی‌دهند، بلکه با به‌روزرسانی لحظه‌ای، نمایش KPIهای حیاتی و راه‌اندازی هشدارها و اقدام‌های خودکار، مستقیماً به تصمیم و عمل منجر می‌شوند.
#ApacheKafka #RealTimeAnalytics #StreamingData #KafkaStreams #ksqlDB #ApacheFlink #Elasticsearch #Dashboards
🟣لینک مقاله:
https://www.confluent.io/blog/build-real-time-kafka-dashboards/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Confluent
How to Build Real-Time Apache Kafka® Dashboards That Drive Action
Learn to design real-time Apache Kafka® dashboards that drive instant business action, not just data visualization. Explore architecture, data modeling and examples.
🔵 عنوان مقاله
How Kafka Works (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Apache Kafka یک پلتفرم متن‌باز پیام‌رسانی و رویدادمحور است که رکوردهای key-value را در logهای افزایشی و تغییرناپذیر ذخیره می‌کند. داده‌ها در topicها سازمان‌دهی و بین partitionها توزیع می‌شوند تا مقیاس‌پذیری افقی و پردازش موازی فراهم شود. ترتیب پیام‌ها در هر partition حفظ می‌شود، و مصرف‌کننده‌ها با تکیه بر offset می‌توانند بازپخش دقیق داده و بازیابی وضعیت انجام دهند؛ علاوه‌بر نگهداشت (retention)، log compaction آخرین رکورد هر key را نگه می‌دارد. کلاستر Kafka معمولاً حداقل سه broker دارد؛ هر partition یک leader و چند follower دارد و با ضریب تکرار پیش‌فرض 3 همتابی می‌شود. نوشتن‌ها به leader انجام می‌شود و followerها همگام‌سازی می‌کنند؛ پایداری با تنظیماتی مانند acks=all و مجموعه ISR کنترل می‌شود. مدل pull در مصرف به مدیریت backpressure کمک می‌کند و consumer groupها امکان مقیاس‌پذیری و تحمل خطا را فراهم می‌سازند. Kafka به‌صورت پیش‌فرض تحویل at-least-once ارائه می‌دهد و با idempotent producer و تراکنش‌ها به exactly-once می‌رسد. در معماری مدرن، پروتکل KRaft جایگزین ZooKeeper شده و هماهنگی، انتخابات leader و بازیابی را در خود Kafka متمرکز می‌کند و عملیات را ساده و سریع‌تر می‌سازد.
#ApacheKafka #KRaft #ZooKeeper #DistributedSystems #EventStreaming #Scalability #FaultTolerance #Messaging
🟣لینک مقاله:
https://newsletter.systemdesign.one/p/how-kafka-works?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How Kafka Works (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Apache Kafka یک پلتفرم متن‌باز پیام‌رسانی و رویدادمحور است که رکوردهای key-value را در logهای افزایشی و تغییرناپذیر ذخیره می‌کند. داده‌ها در topicها سازمان‌دهی و بین partitionها توزیع می‌شوند تا مقیاس‌پذیری افقی و پردازش موازی فراهم شود. ترتیب پیام‌ها در هر partition حفظ می‌شود، و مصرف‌کننده‌ها با تکیه بر offset می‌توانند بازپخش دقیق داده و بازیابی وضعیت انجام دهند؛ علاوه‌بر نگهداشت (retention)، log compaction آخرین رکورد هر key را نگه می‌دارد. کلاستر Kafka معمولاً حداقل سه broker دارد؛ هر partition یک leader و چند follower دارد و با ضریب تکرار پیش‌فرض 3 همتابی می‌شود. نوشتن‌ها به leader انجام می‌شود و followerها همگام‌سازی می‌کنند؛ پایداری با تنظیماتی مانند acks=all و مجموعه ISR کنترل می‌شود. مدل pull در مصرف به مدیریت backpressure کمک می‌کند و consumer groupها امکان مقیاس‌پذیری و تحمل خطا را فراهم می‌سازند. Kafka به‌صورت پیش‌فرض تحویل at-least-once ارائه می‌دهد و با idempotent producer و تراکنش‌ها به exactly-once می‌رسد. در معماری مدرن، پروتکل KRaft جایگزین ZooKeeper شده و هماهنگی، انتخابات leader و بازیابی را در خود Kafka متمرکز می‌کند و عملیات را ساده و سریع‌تر می‌سازد.
#ApacheKafka #KRaft #ZooKeeper #DistributedSystems #EventStreaming #Scalability #FaultTolerance #Messaging
🟣لینک مقاله:
https://newsletter.systemdesign.one/p/how-kafka-works?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
newsletter.systemdesign.one
How Kafka Works
#91: Learn Everything About Apache Kafka’s Architecture, Including Brokers, KRaft, Topic Partitions, Tiered Storage, Exactly Once, Kafka Connect, Kafka Schema Registry and Kafka Streams
🎉1