Durabilidade:
- Replicação de dados: O Kafka replica cada mensagem em vários brokers, garantindo que a informação não seja perdida em caso de falha de um único nó.
- Fatores de replicação: O administrador pode configurar o número de réplicas para cada tópico, ajustando a durabilidade de acordo com as necessidades da aplicação.
- Armazenamento em disco: As mensagens replicadas são armazenadas em disco em cada broker, garantindo persistência mesmo em caso de falhas de hardware.
Disponibilidade:
- Partições de tópicos: Um tópico pode ser dividido em várias partições, permitindo que diferentes consumidores processem as mensagens em paralelo.
- Balanceamento de carga: O Kafka balanceia automaticamente a carga entre os consumidores, garantindo que todas as mensagens sejam processadas de forma eficiente.
- Tolerância a falhas: O Kafka é capaz de detectar e se recuperar de falhas de brokers ou consumidores, garantindo a disponibilidade contínua do serviço.
Outras características que contribuem para a durabilidade e a disponibilidade:
- Commit offset: Os consumidores confirmam o recebimento das mensagens, garantindo que elas não sejam processadas novamente em caso de falha.
- Log de transações: O Kafka mantém um log de transações que registra todas as operações realizadas no sistema, permitindo a recuperação de dados em caso de falhas.
- Alta escalabilidade: O Kafka pode ser dimensionado para lidar com grandes volumes de dados e um grande número de consumidores, garantindo a disponibilidade mesmo com o crescimento da carga de trabalho.
Em resumo, o Kafka oferece um conjunto robusto de mecanismos que garantem a durabilidade e a disponibilidade dos dados, tornando-o uma plataforma confiável para streaming de dados em tempo real.
Para aprofundar seu conhecimento sobre a durabilidade e a disponibilidade no Kafka:
- Documentação do Kafka: https://kafka.apache.org/documentation/
Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos
1 Big Data.
1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.
1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.
1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.
1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
2.1 Definição e características de um Data Warehouse.
2.2 Data Mart.
2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.
2.4 Modelagem Multidimensional.
2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.
2.6 Projeto de Data Warehouse.
2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).
3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.
3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
3.2 Metodologia de KDD.
3.4 Pré-processamento de dados.
5 Estatística.