Descripción
Toda aplicación empresarial crea datos, ya sean mensajes de registro, métricas, actividad de usuario o mensajes salientes. Mover todos estos datos es tan importante como los datos mismos. Con esta edición actualizada, los arquitectos de aplicaciones, desarrolladores e ingenieros de producción nuevos en la plataforma de streaming Kafka aprenderán cómo manejar datos en movimiento. Capítulos adicionales cubren la API AdminClient de Kafka, transacciones, nuevas características de seguridad y cambios en las herramientas.
Ingenieros de Confluent y LinkedIn responsables del desarrollo de Kafka explican cómo desplegar clústeres Kafka en producción, escribir microservicios fiables basados en eventos y construir aplicaciones escalables de procesamiento de flujos con esta plataforma. A través de ejemplos detallados, aprenderá los principios de diseño de Kafka, las garantías de fiabilidad, las API clave y los detalles de arquitectura, incluyendo el protocolo de replicación, el controlador y la capa de almacenamiento.
Usted examinará:
- Las mejores prácticas para desplegar y configurar Kafka
- Productores y consumidores de Kafka para escribir y leer mensajes
- Patrones y requisitos de casos de uso para asegurar una entrega de datos fiable
- Las mejores prácticas para construir tuberías de datos y aplicaciones con Kafka
- Cómo realizar tareas de monitoreo, ajuste y mantenimiento con Kafka en producción
- Las métricas más críticas entre las mediciones operativas de Kafka
- Capacidades de entrega de Kafka para sistemas de procesamiento de flujos
Autor: Gwen Shapira, Todd Palino, Rajini Sivaram
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 30/11/2021
Páginas: 488
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.70lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.98d
ISBN13: 9781492043089
ISBN10: 1492043087
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Almacenamiento de Datos
- Informática | Lenguajes | Java
- Informática | Programación | Código abierto
Sobre el Autor
Gwen Shapira es arquitecta de sistemas en Confluent, ayudando a los clientes a lograr el éxito con su implementación de Apache Kafka. Tiene 15 años de experiencia trabajando con código y clientes para construir arquitecturas de datos escalables, integrando tecnologías relacionales y de big data. Actualmente se especializa en construir tuberías de procesamiento de datos fiables en tiempo real utilizando Apache Kafka. Gwen es directora de Oracle Ace, autora de Hadoop Application Architectures y una presentadora frecuente en conferencias sobre datos. Gwen también es committer en los proyectos Apache Kafka y Apache Sqoop.
Todd es Ingeniero de Fiabilidad de Sitios (SRE) Senior en LinkedIn, encargado de mantener la mayor implementación de Apache Kafka, Zookeeper y Samza. Es responsable de la arquitectura, las operaciones diarias y el desarrollo de herramientas, incluyendo la creación de un sistema avanzado de monitoreo y notificación. Todd es el desarrollador del proyecto de código abierto Burrow, una herramienta de monitoreo de consumidores de Kafka, y comparte su experiencia en Apache Kafka en conferencias de la industria y charlas técnicas. Todd ha pasado más de 20 años en la industria de la tecnología ejecutando servicios de infraestructura, más recientemente como Ingeniero de Sistemas en Verisign, desarrollando automatización de gestión de servicios para DNS, redes y gestión de hardware, así como gestionando estándares de hardware y software en toda la empresa.
Rajini Sivaram es ingeniera de software en Confluent, donde diseña y desarrolla características de seguridad para Kafka. Es Apache Kafka Committer y miembro del Comité de Gestión de Programas de Apache Kafka. Antes de unirse a Confluent, trabajó en Pivotal en una API reactiva de alto rendimiento para Kafka basada en Project Reactor. Anteriormente, Rajini fue una desarrolladora clave en IBM Message Hub, que proporciona Kafka como servicio en la plataforma IBM Bluemix. Su experiencia abarca desde sistemas paralelos y distribuidos hasta máquinas virtuales Java y sistemas de mensajería.
Krit Petty es el Gerente de Ingeniería de Fiabilidad de Sitios (SRE) para Kafka en LinkedIn. Antes de convertirse en Gerente, trabajó como SRE en el equipo, expandiendo y mejorando Kafka para superar los obstáculos asociados con la escalada de Kafka a alturas nunca antes vistas, incluyendo dar los primeros pasos para mover las implementaciones de Kafka a gran escala de LinkedIn a la nube Azure de Microsoft. Krit tiene una Maestría en Ciencias de la Computación y anteriormente trabajó administrando sistemas Linux y como Ingeniero de Software desarrollando software para proyectos de computación de alto rendimiento en la industria del petróleo y el gas.