Le Big Data, un énorme volume de données. En ce qui concerne les données, il y a deux défis principaux. Le premier défi consiste à collecter un volume important de données et le second consiste à analyser les données collectées.  Apache Kafka est conçu pour les systèmes distribués à haut débit. Kafka fonctionne très bien en remplacement d’un broker de messages plus traditionnel. Comparé aux autres systèmes de messagerie, Kafka présente un meilleur débit, un partitionnement intégré, une réplication et une tolérance aux pannes inhérente, ce qui en fait un bon choix pour les applications de traitement de messages à grande échelle.

Dans cet article nous allons voir les différents avantages et inconvénients de Apache Kafka.

Avantages

Haut débit

Aucunement besoin de posséder un matériel très volumineux, Apache Kafka peut gérer des données à grande vitesse et à volume élevé. En outre, capable de prendre en charge des milliers de messages par seconde.

Faible latence

Kafka peut gérer ces messages avec une latence faible de quelques millisecondes requise par la plupart des nouveaux cas d’utilisation.

Tolérance de panne

L’un des meilleurs avantages est la tolérance aux pannes. En effet, Apache Kafka possède une capacité inhérente, à résister aux pannes de nœuds / machines au sein d’un cluster.

Durabilité

Quand on parle de durabilité on fait référence à la persistance des données / messages sur le disque. De plus, la réplication des messages est l’une des raisons de la durabilité. Les messages ne sont donc jamais perdus.

L’évolutivité

Sans aucun temps mort instantané en ajoutant des nœuds supplémentaires, Kafka peut être étendu. De plus, à l’intérieur du cluster Apache Kafka, la gestion des messages est totalement transparente et transparente.

Distribué

L’architecture distribuée de Apache Kafka  rend ce dernier est évolutif  grace à de nombreuses fonctionnalités telles que la réplication et le partitionnement.

Capacités du Broker de messages

Kafka a tendance à très bien fonctionner en remplacement d’un broker de messages plus traditionnel. Ici, un broker de messages fait référence à un programme intermédiaire, qui convertit les messages du protocole de messagerie formel de l’éditeur au protocole de messagerie formel du destinataire.

Variété de cas d’utilisation

Il est capable de gérer la variété de cas d’utilisation généralement requis pour un Data Lake. Par exemple, agrégation de journaux, suivi de l’activité Web, etc.

Traitement en temps réel

Kafka peut gérer un pipeline de données en temps réel. Étant donné que nous devons trouver un élément technologique pour gérer les messages en temps réel des applications, c’est l’une des raisons principales pour lesquelles Apache Kafka est notre choix.

 

Inconvénients

Problèmes liés au réglage du message

Comme nous le savons, le broker utilise certains appels système pour transmettre des messages au consumers. Cependant, les performances de Kafka diminuent considérablement si le message doit être légèrement modifié. Donc, il peut très bien fonctionner si le message reste inchangé car il utilise les capacités du système.

Ne prend pas en charge la sélection de sujets génériques

Il y a un problème qui fait que Apache Kafka ne fait correspondre que le nom exact du sujet, ce qui signifie qu’il ne prend pas en charge la sélection de sujets génériques. Parce que cela le rend incapable de traiter certains cas d’utilisation.

Manque de rythme

Il peut y avoir un problème en raison du manque de rythme, alors que les API nécessaires à d’autres langues sont gérées par des personnes et des entreprises différentes.

Réduit les performances

Généralement, la taille des messages individuels ne pose aucun problème. Cependant, les brokers et les consumers compressent ces messages à mesure que leur taille augmente. De ce fait, lors de la décompression, la mémoire du nœud est utilisée lentement. En outre, la compression se produit lorsque le flux de données dans le pipeline. Cela affecte le débit et les performances.

Se comporte maladroit

Parfois, il commence à se comporter un peu maladroit et lentement lorsque le nombre de files d’attente dans un cluster Apache Kafka augmente.

Manque de paradigmes de messagerie

Certains paradigmes de messagerie manquent dans Kafka, tels que les requêtes / réponses, les files d’attente de point à point, etc. Pas toujours, mais pour certains cas d’utilisation, cela semble problématique.
Il s’agissait donc des avantages et des inconvénients de Apache Kafka. J’espère que vous aimez notre explication.

 

Conclusion: avantages et inconvénients de Apache Kafka

Nous avons passé en revu l’essentiel des avantages et inconvénients de Kafka. Cela vous aidera beaucoup avant de l’utiliser. Toutefois, en cas de doute sur les avantages et les inconvénients de Kafka, n’hésitez pas à consulter la section commentaires.