Mejores prácticas para usar el almacenamiento en la nube con Apache Kafka para una gestión eficiente de datos a largo plazo

Apache Kafka es ampliamente conocido por su capacidad para gestionar flujos de datos en tiempo real con alto rendimiento y baja latencia. Sin embargo, a la hora de gestionar el almacenamiento de datos a largo plazo, el modelo nativo de almacenamiento de Kafka presenta limitaciones. Esta publicación explora la eficacia de Apache Kafka para la gestión de datos a largo plazo, el papel de los buckets de almacenamiento en la nube como alternativa y las mejores prácticas para combinar Kafka con el almacenamiento en la nube y lograr un acceso y una recuperación de datos eficientes.

Cómo gestiona Apache Kafka el almacenamiento de datos a largo plazo

Apache Kafka almacena datos en temas como registros inmutables en los discos locales de los brokers de Kafka. Este diseño permite escrituras y lecturas rápidas para casos de uso de streaming. Sin embargo, el almacenamiento local de Kafka no está optimizado para la retención a largo plazo de grandes volúmenes de datos debido a:

• Límites de almacenamiento : los brokers de Kafka tienen espacio de disco finito, lo que hace que sea costoso y complejo mantener los datos indefinidamente.

• Políticas de retención : Kafka normalmente utiliza una retención basada en el tiempo o en el tamaño para eliminar datos antiguos de forma automática.

• Complejidad de recuperación : restaurar datos de Kafka después de fallas del agente puede ser un desafío para conjuntos de datos muy grandes.

  
  

El modelo de almacenamiento de Kafka es excelente para la retención de datos a corto y mediano plazo, que suele durar desde horas hasta semanas. Para una retención más prolongada, las organizaciones suelen recurrir a soluciones de almacenamiento externo.

Uso de depósitos de almacenamiento en la nube en lugar de colas de Kafka

Los depósitos de almacenamiento en la nube, como Amazon S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage, ofrecen opciones escalables, duraderas y rentables para el almacenamiento de datos a largo plazo. En lugar de depender únicamente del almacenamiento interno de Kafka, muchas arquitecturas transfieren los datos antiguos de Kafka a depósitos en la nube.

Eficacia en la localización y recuperación de mensajes

Los depósitos de almacenamiento en la nube son almacenes de objetos, no colas de mensajes. Esto significa:

• Los datos se almacenan como archivos u objetos en lugar de mensajes individuales.

• La recuperación de mensajes específicos requiere estrategias de indexación o partición.

• La latencia de acceso es mayor en comparación con el almacenamiento local de Kafka.

  
  

Para que la recuperación sea eficiente, los datos a menudo se almacenan en formatos y estructuras que admiten consultas rápidas y poda de particiones.

Formatos de datos y particionamiento: Parquet y ORC

Apache Kafka no utiliza de forma nativa los formatos Parquet u ORC. Estos formatos de almacenamiento en columnas son populares en los ecosistemas de big data por su compresión y eficiencia de consultas.

Al exportar datos de Kafka al almacenamiento en la nube, muchos equipos convierten los mensajes en archivos Parquet u ORC. Este enfoque ofrece las siguientes ventajas:

• La compresión eficiente reduce los costos de almacenamiento.

• El diseño en columnas acelera las consultas al leer solo las columnas relevantes.

• La partición por tiempo, tema u otras claves permite un filtrado rápido.

  
  

Por ejemplo, un patrón común es agrupar los mensajes de Kafka en archivos Parquet cada hora, particionados por fecha y tema. Esta estructura permite que las herramientas de análisis posteriores localicen y analicen rápidamente los datos relevantes.

Mejores prácticas para usar el almacenamiento en la nube con Apache Kafka

1. Utilice Kafka Connect con conectores de almacenamiento en la nube

Kafka Connect ofrece conectores listos para usar para exportar temas de Kafka al almacenamiento en la nube. Estos conectores gestionan automáticamente el procesamiento por lotes, la conversión de formatos de archivo y la partición.

• Elija conectores que admitan salida Parquet u ORC.

• Configure esquemas de partición alineados con sus patrones de consulta.

• Establezca intervalos de vaciado adecuados para equilibrar la latencia y el tamaño del archivo.

  
  

2. Implementar arquitecturas de almacenamiento por niveles

El almacenamiento por niveles separa los datos activos (recientes, a los que se accede con frecuencia) almacenados en los intermediarios de Kafka de los datos inactivos (más antiguos, a los que se accede con poca frecuencia) almacenados en depósitos en la nube.

• Mantenga datos recientes en Kafka para una transmisión y procesamiento rápidos.

• Descargue datos antiguos al almacenamiento en la nube para una retención rentable a largo plazo.

• Utilice herramientas como la función de almacenamiento en niveles de Apache Kafka (disponible en algunas distribuciones) o canalizaciones personalizadas.

  
  

3. Diseñe particiones y convenciones de nombres con cuidado

Una partición efectiva es clave para una recuperación de datos eficiente en el almacenamiento en la nube.

• Particionar datos por fecha/hora para permitir consultas basadas en tiempo.

• Incluya el tema o el tipo de evento en las claves de partición para filtrar.

• Utilice convenciones de nombres de archivos consistentes para simplificar la indexación.

  
  

4. Utilice metadatos e indexación para búsquedas rápidas

Dado que el almacenamiento en la nube no es una cola de mensajes, la indexación de metadatos es esencial.

• Mantener índices o catálogos externos (por ejemplo, AWS Glue, Apache Hive Metastore).

• Utilice registros de esquema para rastrear formatos y versiones de datos.

• Aproveche motores de consulta como Presto o Apache Spark que se integran con el almacenamiento en la nube y los metadatos.

  
  

5. Supervisar y gestionar el ciclo de vida de los datos

Establezca políticas de ciclo de vida en los depósitos en la nube para administrar el envejecimiento y el costo de los datos.

• Archivar o eliminar datos después de los períodos de retención.

• Utilice clases de almacenamiento (por ejemplo, S3 Glacier) para datos a los que se accede con poca frecuencia.

• Automatice la limpieza para evitar costos de almacenamiento innecesarios.

  
  

Ejemplo del mundo real: canalización de análisis de streaming

Una empresa minorista transmite datos de transacciones a través de Apache Kafka. Las transacciones recientes se procesan en tiempo real para la detección de fraudes. Las transacciones más antiguas se exportan cada hora a Amazon S3 en formato Parquet, segmentadas por fecha y ubicación de la tienda.

Los analistas consultan los datos de S3 mediante Amazon Athena, que lee archivos Parquet de forma eficiente. Esta configuración reduce la necesidad de almacenamiento del agente de Kafka y proporciona almacenamiento a largo plazo escalable y rentable con un rendimiento de consulta rápido.