ಕನ್ನಡ

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನಾವರಣ: ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

ಇಂದಿನ ವೇಗದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಘಟನೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದ ತಕ್ಷಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ತಕ್ಷಣದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹಗುರವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ DSL (ಡೊಮೈನ್ ಸ್ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್) ಮತ್ತು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ API ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ವಿವರಣೆ ಇದೆ:

ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಕಾಫ್ಕಾ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಲಾಜಿಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಹ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಟೋಪೋಲಾಜಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ JAR ಫೈಲ್‌ನಂತೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಟೋಪೋಲಾಜಿ

ಟೋಪೋಲಾಜಿ ಎನ್ನುವುದು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಡೈರೆಕ್ಟೆಡ್ ಅಸೈಕ್ಲಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್ (DAG) ಆಗಿದೆ. ಇದು ಕಾಫ್ಕಾ ಟಾಪಿಕ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಕಾಫ್ಕಾ ಟಾಪಿಕ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ ಬರೆಯುವಂತಹ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಟೋಪೋಲಾಜಿಯನ್ನು DSL ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ API ಬಳಸಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಸ್

ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಸ್ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಟೋಪೋಲಾಜಿಯ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಧದ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಸ್‌ಗಳಿವೆ:

ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್ಸ್

ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಕೀ-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಗ್ರಿಗೇಷನ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಿಂಡೋಯಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್ಸ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.

ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು

ಒಂದು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಟೋಪೋಲಾಜಿಯ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಕಾಫ್ಕಾ ಟಾಪಿಕ್‌ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾರ್ಟಿಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ಗೆ ಹಾರಿಜಾಂಟಲ್ ಆಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು, ನೀವು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು:

ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ಸ್

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ಸ್ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ:

`KTable` ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.

ಟೈಮ್ ವಿಂಡೋಸ್

ಸಮಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಟೈಮ್ ವಿಂಡೋಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಅಗ್ರಿಗೇಷನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇವು ಅವಶ್ಯಕ. ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಟೈಮ್ ವಿಂಡೋಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ಜಾಯಿನ್ಸ್

ವಿವಿಧ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ:

ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್

ಪ್ರತಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅನೇಕ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಕಾಫ್ಕಾದ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಫಲ್ಯಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಕಳೆದುಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನಕಲು ಆಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ:

ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಲರ್ಟಿಂಗ್

ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ

ವಂಚನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯಲು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.

ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು

ಬಳಕೆದಾರರ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಇತಿಹಾಸ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ವರ್ತನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುವ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಶಿಫಾರಸು ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್

ಉಪಕರಣಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟಕವು ಸಂಭಾವ್ಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಲಾಗ್ ಅಗ್ರಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳು, ಭದ್ರತಾ ಬೆದರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲಿಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ಲಿಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಆನ್‌ಲೈನ್ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶ: ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್

ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಬಳಸಿ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು:

  1. ಕಾಫ್ಕಾ ಟಾಪಿಕ್‌ನಿಂದ ಆರ್ಡರ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
  2. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಡರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
  3. ಆರ್ಡರ್ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಯಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
  4. ಇನ್ವೆಂಟರಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
  5. ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಆರ್ಡರ್ ದೃಢೀಕರಣ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
  6. ಮುಂದಿನ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ (ಉದಾ., ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್) ಆರ್ಡರ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇತರ ಕಾಫ್ಕಾ ಟಾಪಿಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬಲ್ಲದು, ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಡಾಕರ್‌ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಕಾಫ್ಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಾನ್ಫ್ಲುಯೆಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಅಥವಾ ಅಮೆಜಾನ್ MSK ನಂತಹ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಡ್ ಕಾಫ್ಕಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

2. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಸೇರಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಬಿಲ್ಡ್ ಫೈಲ್‌ಗೆ (ಉದಾ., ಮೇವೆನ್‌ಗಾಗಿ `pom.xml` ಅಥವಾ ಗ್ರೇಡಲ್‌ಗಾಗಿ `build.gradle`) ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ಮೇವೆನ್:

<dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-streams</artifactId>
 <version>[YOUR_KAFKA_VERSION]</version>
</dependency>

ಗ್ರೇಡಲ್:

dependencies {
 implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[YOUR_KAFKA_VERSION]"
}

3. ನಿಮ್ಮ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬರೆಯಿರಿ

DSL ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ API ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬರೆಯಿರಿ. DSL ಬಳಸಿದ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;

import java.util.Properties;

public class WordCount {

 public static void main(String[] args) {
 Properties props = new Properties();
 props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
 props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());

 StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
 KStream<String, String> textLines = builder.stream("input-topic");
 KStream<String, String> wordCounts = textLines
 .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")));

 wordCounts.to("output-topic");

 Topology topology = builder.build();
 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
 streams.start();
 }
}

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು `input-topic` ನಿಂದ ಪಠ್ಯ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಪದಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪದಗಳನ್ನು ಲೋವರ್‌ಕೇಸ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು `output-topic` ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.

4. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ

`StreamsConfig` ಕ್ಲಾಸ್ ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ನೀವು ಕನಿಷ್ಟ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

5. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡ್‌ಅಲೋನ್ ಜಾವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಂತೆ ರನ್ ಮಾಡಿ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಟಾಪಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೆಲವು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಸರಿಯಾದ API ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ DSL ಅಥವಾ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ API ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಸರಳ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ DSL ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ API ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆ, ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್‌ನಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ರಾಕ್ಸ್‌ಡಿಬಿಯನ್ನು ಅಂಡರ್ಲೈಯಿಂಗ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದ ಸರಾಗವಾಗಿ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಿಯಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ. ಡೇಟಾ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ

ಕಾಫ್ಕಾದ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರೊಮಿಥಿಯಸ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಫಾನಾದಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್ ಆಧರಿಸಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಕಾಫ್ಕಾದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. `num.partitions`, `replication.factor`, ಮತ್ತು `compression.type` ನಂತಹ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಗೆ ಗಮನ ಕೊಡಿ.

ಡೇಟಾ ಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ

ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವ್ರೋ ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೋಬಫ್‌ನಂತಹ ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಸೀರಿಯಲೈಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಸೀರಿಯಲೈಜರ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿವಿಧ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಮುಂದುವರಿದ ವಿಷಯಗಳು

ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಕ್ವೆರಿಗಳು

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ vs. ಅಟ್-ಲೀಸ್ಟ್-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೂ, ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಟ್-ಲೀಸ್ಟ್-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ಲಿ-ಒನ್ಸ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ

ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂಗಳು ಮತ್ತು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಂತಹ ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಇದು ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಅದರ ಸರಳತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯು ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಇಂದಿನ ವೇಗದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚದ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ನೀವು ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅದರ ಅಪಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ. ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಲಿಕೆ