Apache Kafka : tout savoir sur cette plateforme de traitement de données

Le traitement de données en streaming s’avère particulièrement pertinent dans les environnements qui réclament une réactivité instantanée. Il trouve son application dans une multitude de domaines, depuis la surveillance d’activités à la gestion de l’Internet des Objets (IoT) en passant par les analyses en temps réel. Apache Kafka, en tant que plateforme de streaming, offre une base solide pour la mise en œuvre de ces applications réactives et dynamiques.

Qu’est-ce que Apache Kafka ?

Apache Kafka est une plateforme de streaming de données en continu. Elle peut publier, stocker, traiter et souscrire à des flux d’enregistrements en temps réel. Kafka est conçu pour gérer des flux issus de multiples sources et les acheminer vers plusieurs utilisateurs. Contrairement à une simple transmission de données d’un point à un autre, il permet des transferts multiples et simultanés entre différentes origines et destinations.

Initialement créé en interne par LinkedIn pour gérer son flux massif de 1 400 milliards de messages quotidiens, Kafka est devenu une solution Open Source gérée par la fondation Apache. En 2014, une partie de  l’équipe à l’origine du projet a quitté Linkedin pour créer l’éditeur Confluent. Leur plateforme distribue une version du framework agrémentée de fonctionnalités supplémentaires.

À quoi sert Apache Kafka ?

Couramment utilisé pour construire des pipelines de données et des applications de streaming en temps réel, Kafka peut également s’appliquer à de nombreux domaines pour lesquels le débit élevé et l’évolutivité sont essentiels. Kafka a la capacité de recueillir, traiter et analyser en temps réel le trafic sur un site web. Les entreprises disposent ainsi d’informations pertinentes permettant de baser leurs décisions sur les comportements des utilisateurs.

Dans le domaine de la finance, Kafka permet un traitement et une analyse des données instantanée. Kafka peut également agréger des Logs à partir de différentes sources. Il les rend alors disponibles dans un emplacement centralisé pour les analyser et les surveiller. De plus, Kafka permet de synchroniser les données sur plusieurs systèmes. Il garantit le même niveau d’information sur tous les systèmes afin qu’ils puissent fonctionner ensemble efficacement.

Apache Kafka est également utilisé pour le Machine Learning. La solution diffuse en temps réel les données afin de former des modèles. Les résultats de prédiction ou d’analyse sont ensuite stockés dans Kafka pour référence future, analyse rétrospective ou pour déclencher des actions spécifiques en fonction des résultats.

Quels sont les principaux concepts de Kafka ?

Les concepts clés d’Apache Kafka constituent les bases essentielles de son fonctionnement.

• Producer : il s’agit d’entités responsables de la publication des données dans Kafka. Le Producer envoie des messages vers un ou plusieurs topics.
• Topic : c’est une catégorie logique dans laquelle les messages sont publiés par les producteurs. Les Consumer s’abonne aux Topics pour recevoir les messages. Chaque topic se divisé en Partitions, des unités de stockage et de distribution des données. Chacune des partitions peut être répliquée pour assurer la tolérance aux pannes.
• Consumer : le Consumer s’abonne à un ou plusieurs topics pour lire les messages. Ils traitent les données à leur rythme et peuvent être organisés en groupes.
• Cluster : Un cluster Kafka est un système distribué composé de plusieurs Brokers. Ils travaillent ensemble pour gérer le stockage et le traitement de données en continu et en temps réel.
• Broker : ce serveur Kafka gère les partitions et les messages. Sur Kafka, un cluster se constitue de plusieurs brokers. Ces derniers travaillent ensemble pour gérer les données et garantir la disponibilité.
• Offset : dans une partition, chaque message est identifié par un offset. Les consommateurs conservent le suivi de l’offset pour savoir jusqu’où ils ont lu.

Quelle est l’architecture de Kafka ?

L’architecture d’Apache Kafka offre une approche de la messagerie applicative plutôt facile à comprendre. Kafka est un Log de validation avec une structure de données simple. Il est tolérant aux pannes et horizontalement scalable.

Architecture de cluster Kafka

Le cluster Apache Kafka constitue le cœur de la plateforme. Il se compose de Brokers, chacun agissant comme un serveur autonome capable de stocker et de gérer les données. Les Brokers travaillent en tandem pour créer un environnement distribué qui assure la disponibilité et la fiabilité des données. Celles-ci sont organisées en Topics et chaque Topic peut être divisé en partitions. Cette architecture permet une distribution parallèle et une optimisation des performances.

Des Replicas garantissent la redondance et la résilience face aux pannes. Kafka utilise ZooKeeper pour coordonner, gérer et rendre compte de l’état d’un Broker. Il informe également les Producers et les Consumers de la présence d’un nouveau Broker ou d’une défaillance. Producers et Consumers peuvent alors coordonner leur travail avec un autre Broker.

Apache Kafka APIs

L’architecture de Kafka comprend cinq API :

• Le Producer API est une API cruciale qui permet à une application de publier un flux d’enregistrements dans un ou plusieurs Topic ;
• Le Consumer API permettant à une application de s’abonner à un ou plusieurs Topic et de traiter leur stream ;
• Le Streams API permet le traitement, la transformation et l’agrégation de données d’événements en temps réel à partir de sujets d’entrée vers des sujets de sortie.
• L’API Connect est un composant important, car elle permet de construire et d’exécuter des connecteurs et fournit un cadre pour la gestion de leur cycle de vie.
• L’API Admin permet aux utilisateurs de gérer et d’inspecter les sujets, les brokers, les acls ainsi que tous les autres objets Kafka.

Qui utilise Apache Kafka ?

De nombreuses grandes entreprises ont choisi Kafka, à l’instar de son créateur LinkedIn, qui l’utilise pour le tracking de données d’activité :

• Netflix, pour ses pipelines de monitoring en temps réel et de traitement des événements ;
• Twitter, dans le cadre de leur infrastructure de traitement des flux Storm ;
• Square, comme bus pour transférer les événements système à travers leurs différents centres de données ;
• Spotify, dans le cadre de son système de livraison de logs ;
• Hotels.com utilise Kafka comme pipeline pour collecter des événements en temps réel à partir de sources multiples et pour envoyer des données à HDFS (Hadoop Distributed File System) ;
• Yahoo pour ses pipelines d’analyse en temps réel.

Dans quel cas utiliser Apache Kafka ?

Apache Kafka est particulièrement utilisé pour le streaming de données en temps réel. La plateforme permet de traiter instantanément les informations. De plus, l’agrégation et la centralisation de logs issus de sources multiples sont un jeu d’enfant pour Kafka, qui offre une vue complète et unifiée des activités système. Avec son architecture de messagerie et de communication, Kafka est efficace dans la mise en place de systèmes de communication fiables au sein d’une application ou entre différentes applications.

Dans le contexte de l’Internet des Objets (IoT), où des capteurs génèrent continuellement des données, Kafka facilite la collecte, le traitement et l’analyse en temps réel des informations. Kafka se positionne également comme une infrastructure robuste pour l’analyse en temps réel, le suivi de l’activité des utilisateurs ou encore la gestion de Big Data.

Comment les entreprises utilisent-elles Kafka ?

Au sein des entreprises, Kafka est notamment utilisé pour :

• L’agrégation de logs ;
• le stream processing ; 
• le monitoring et le tracking ;
• les bus de messages ;
• la collecte Big Data avec analyse en temps réel ;
• le Complex Event Processing (CEP) ;
• l’ingestion de données dans Spark ou Hadoop.

Quels sont les avantages d’Apache Kafka ?

Apache Kafka se distingue par sa capacité à traiter efficacement de larges flux de données en temps réel. Sa scalabilité horizontale de Kafka est aussi un atout majeur, car elle facilite l’ajout de nœuds supplémentaires.

La réplication des données et la répartition des partitions assurent une haute tolérance aux pannes et donc une disponibilité continue même en cas de défaillance d’un broker ou d’une panne du système. Kafka a la capacité d’effectuer un traitement parallèle grâce à la division en Partitions, ce qui permet un traitement rapide et efficace des données.

Quels sont les inconvénients d’Apache Kafka ?

La configuration et la gestion d’un cluster Kafka sont assez complexes, notamment pour des utilisateurs peu familiers avec les concepts de l’architecture distribuée. De plus, Kafka peut s’avérer gourmand en termes de stockage et de puissance de calcul, en particulier lorsque les données sont conservées pendant de longues périodes. La maintenance d’un cluster Kafka est exigeante, car elle nécessite une surveillance constante des Brokers, des Partitions ou encore des Replicas.

Comment apprendre à utiliser Apache Kafka ?

Plusieurs plateformes proposent des cours en ligne dédiés à Apache Kafka. Ces cours, qui offrent une formation structurée, sont particulièrement adaptés pour les débutants, car ils allient des bases fondamentales et des concepts avancés. Certaines de ces formations sont éligibles au CPF. Il existe également de nombreux tutoriels et supports notamment sur le site officiel d’Apache Kafka.

Si vous souhaitez vous orienter vers les métiers de la science des données, IA School vous propose des formations diplômantes de niveau Bac+3 et Bac+5. Avec un Mastère en Intelligence Artificielle et Big Data, vous pourrez prétendre à un poste de Data Analyst, Data Scientist ou encore Data Engineer.

Apache Kafka se présente comme une solution robuste et puissante pour la gestion en temps réel des flux de données massifs. Le développement sous Kafka est aujourd’hui une compétence très recherchée, car les organisations voient leurs besoins de traitement de datas en temps réel augmenter de manière exponentielle.