Bewährte Verfahren für die Nutzung von Cloud-Speicher mit Apache Kafka für ein effizientes Langzeit-Datenmanagement

Apache Kafka ist weithin bekannt für seine Fähigkeit, Echtzeit-Datenströme mit hohem Durchsatz und geringer Latenz zu verarbeiten. Bei der langfristigen Datenspeicherung stößt das native Speichermodell von Kafka jedoch an seine Grenzen. Dieser Beitrag untersucht, wie gut Apache Kafka Langzeitdaten verwaltet, welche Rolle Cloud-Speicher-Buckets als Alternative spielen und welche Best Practices für die Kombination von Kafka mit Cloud-Speicher zur effizienten Datenzugriffs- und -abfrageoptimierung bestehen.

Wie Apache Kafka die Langzeitdatenspeicherung handhabt

Apache Kafka speichert Daten in Topics als unveränderliche Logs auf den lokalen Festplatten der Kafka-Broker. Dieses Design unterstützt schnelle Schreib- und Lesevorgänge für Streaming-Anwendungsfälle. Die lokale Speicherung von Kafka ist jedoch aufgrund folgender Gründe nicht für die langfristige Aufbewahrung großer Datenmengen optimiert:

• Speicherbeschränkungen : Kafka-Broker verfügen nur über begrenzten Speicherplatz, was die unbegrenzte Speicherung von Daten kostspielig und komplex macht.

• Aufbewahrungsrichtlinien : Kafka verwendet typischerweise eine zeit- oder größenbasierte Aufbewahrung, um alte Daten automatisch zu löschen.

• Wiederherstellungskomplexität : Die Wiederherstellung von Daten aus Kafka nach Broker-Ausfällen kann bei sehr großen Datensätzen eine Herausforderung darstellen.

  
  

Das Speichermodell von Kafka eignet sich hervorragend für die kurz- bis mittelfristige Datenaufbewahrung, die oft von Stunden bis Wochen reicht. Für eine längere Aufbewahrung greifen Unternehmen häufig auf externe Speicherlösungen zurück.

Verwendung von Cloud-Speicher-Buckets anstelle von Kafka-Warteschlangen

Cloud-Speicher wie Amazon S3, Google Cloud Storage oder Azure Blob Storage bieten skalierbare, zuverlässige und kostengünstige Optionen für die langfristige Datenspeicherung. Anstatt sich ausschließlich auf den internen Speicher von Kafka zu verlassen, lagern viele Architekturen ältere Kafka-Daten in Cloud-Speicher aus.

Effektivität beim Auffinden und Abrufen von Nachrichten

Cloud-Speicher-Buckets sind Objektspeicher, keine Nachrichtenwarteschlangen. Das bedeutet:

• Die Daten werden als Dateien oder Objekte und nicht als einzelne Nachrichten gespeichert.

• Das Abrufen bestimmter Nachrichten erfordert Indexierungs- oder Partitionierungsstrategien.

• Die Zugriffslatenz ist im Vergleich zum lokalen Speicher von Kafka höher.

  
  

Um einen effizienten Datenabruf zu ermöglichen, werden Daten häufig in Formaten und Strukturen gespeichert, die schnelle Abfragen und Partitionsbereinigung unterstützen.

Datenformate und Partitionierung: Parquet und ORC

Apache Kafka selbst verwendet nativ weder Parquet- noch ORC-Formate. Diese spaltenorientierten Speicherformate sind in Big-Data-Ökosystemen aufgrund ihrer Komprimierung und Abfrageeffizienz beliebt.

Beim Export von Kafka-Daten in Cloud-Speicher konvertieren viele Teams die Nachrichten in Parquet- oder ORC-Dateien. Dieser Ansatz bietet Vorteile:

• Eine effiziente Komprimierung reduziert die Speicherkosten.

• Das spaltenorientierte Layout beschleunigt Abfragen, indem nur die relevanten Spalten gelesen werden.

• Die Partitionierung nach Zeit, Thema oder anderen Schlüsseln ermöglicht ein schnelles Filtern.

  
  

Ein gängiges Verfahren besteht beispielsweise darin, Kafka-Nachrichten stündlich in Parquet-Dateien zu bündeln und diese nach Datum und Thema zu partitionieren. Diese Struktur ermöglicht es nachgelagerten Analysetools, relevante Daten schnell zu finden und zu durchsuchen.

Bewährte Verfahren für die Nutzung von Cloud-Speicher mit Apache Kafka

1. Kafka Connect mit Cloud Storage Sink Connectors verwenden

Kafka Connect bietet vorgefertigte Konnektoren zum Exportieren von Kafka-Topics in Cloud-Speicher. Diese Konnektoren übernehmen Batchverarbeitung, Dateiformatkonvertierung und Partitionierung automatisch.

• Wählen Sie Steckverbinder, die Parquet- oder ORC-Ausgabe unterstützen.

• Konfigurieren Sie Partitionierungsschemata, die auf Ihre Abfragemuster abgestimmt sind.

• Legen Sie geeignete Flush-Intervalle fest, um ein Gleichgewicht zwischen Latenz und Dateigröße zu finden.

  
  

2. Implementierung mehrstufiger Speicherarchitekturen

Tiered Storage trennt Hot Data (aktuelle, häufig abgerufene Daten), die in Kafka-Brokern gespeichert sind, von Cold Data (ältere, selten abgerufene Daten), die in Cloud-Buckets gespeichert sind.

• Aktuelle Daten in Kafka speichern, um schnelles Streaming und Verarbeitung zu gewährleisten.

• Lagern Sie ältere Daten zur kostengünstigen Langzeitarchivierung in Cloud-Speicher aus.

• Nutzen Sie Tools wie die Tiered Storage-Funktion von Apache Kafka (in einigen Distributionen verfügbar) oder benutzerdefinierte Pipelines.

  
  

3. Partitionierung und Namenskonventionen sorgfältig entwerfen

Eine effektive Partitionierung ist der Schlüssel zu einem effizienten Datenabruf in Cloud-Speichern.

• Partitionieren Sie die Daten nach Datum/Uhrzeit, um zeitbasierte Abfragen zu ermöglichen.

• Fügen Sie das Thema oder den Ereignistyp in die Partitionsschlüssel für die Filterung ein.

• Verwenden Sie einheitliche Dateibenennungskonventionen, um die Indizierung zu vereinfachen.

  
  

4. Metadaten und Indizierung für schnelle Suchvorgänge verwenden

Da Cloud-Speicher keine Nachrichtenwarteschlange ist, ist die Indizierung von Metadaten unerlässlich.

• Externe Indizes oder Kataloge pflegen (z. B. AWS Glue, Apache Hive Metastore).

• Verwenden Sie Schema-Registries, um Datenformate und -versionen zu verfolgen.

• Nutzen Sie Abfrage-Engines wie Presto oder Apache Spark, die sich in Cloud-Speicher und Metadaten integrieren lassen.

  
  

5. Überwachung und Verwaltung des Datenlebenszyklus

Legen Sie Lebenszyklusrichtlinien für Cloud-Buckets fest, um Datenalterung und Kosten zu verwalten.

• Daten nach Ablauf der Aufbewahrungsfristen archivieren oder löschen.

• Verwenden Sie Speicherklassen (z. B. S3 Glacier) für Daten, auf die selten zugegriffen wird.

• Automatisieren Sie die Bereinigung, um unnötige Lagerkosten zu vermeiden.

  
  

Praxisbeispiel: Streaming-Analytics-Pipeline

Ein Einzelhandelsunternehmen streamt Transaktionsdaten über Apache Kafka. Aktuelle Transaktionen werden in Echtzeit zur Betrugserkennung verarbeitet. Ältere Transaktionen werden stündlich im Parquet-Format nach Amazon S3 exportiert, partitioniert nach Datum und Filialstandort.

Analysten nutzen Amazon Athena, um die S3-Daten abzufragen, da es Parquet-Dateien effizient liest. Diese Konfiguration reduziert den Speicherbedarf des Kafka-Brokers und bietet skalierbare, kostengünstige Langzeitspeicherung mit hoher Abfrageleistung.