Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузкиБазы данных
Ведущий разработчик отдела аудиторного сегментирования. Специализируюсь на архитектуре и инфраструктуре pipeline'ов больших данных. Занимаюсь созданием и развитием DMP-платформы компании Rambler&Co. Ранее занимался разработкой инфраструктуры в отделе машинного обучения.
Kafka - распределённый брокер сообщений, нашедший широкое применение как универсальная шина для больших данных. Kafka позволяет как реализовать realtime-обработку большого числа событий, так и построить батчевый pipeline по доставке логов.
Почему мы используем Kafka? Если коротко - унификация. А если чуть подробнее - десятки поставщиков, терабайты логов каждый день, онлайн- и офлайн-pipeline'ы - без единой высокопроизводительной шины данных с этим крайне сложно совладать.
Из доклада вы узнаете о том, почему мы перешли на Kafka, и как она вписалась в наш pipeline. Поймёте, как обеспечить exactly once доставку данных. Узнаете о том, как из-за одной опечатки в несколько раз выросла нагрузка на Kafka, и что мы из этого выяснили. Выясните, какие метрики Kafka стоит мониторить и как по ним понять, что что-то идёт не так.