
يعتبر Apache Kafka نظام مفتوح المصدر لمعالجة البيانات بشكل موزع وفعال، مصمم للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات. بيتم استخدامه بشكل أساسي ك Message broker
ولكنه يتميز بقدرته على التعامل مع ال Streaming data
بشكل سلس.
ليه معظم الشركات والمبرمجين بيستخدموا Kafka
لانه حل بسيط لأكثر من مشكلة بتواجه الشركات:
- الشركات اللي بتكون معمارية مشاريعها
Microservices
بتكون محتاجةMessage broker
ينقل الevents
منservice
للأخرى ويكون مسؤول عن التواصل بينهم, وKafka
خيار مثالي لأنه قابل للتوسع بمعني أنه مهما زاد الطلب على التطبيق بتاعك هيكون قادر ينقل الevents
من خدمة للثانية بسلاسة. - في حالات استخدام كثيرة بتكون محتاج تعالج البيانات لحظيًا عشان تأخذ عليها قرار معين في النظام, مثل أنظمة الترشيحات في منصة زي اليوتيوب وزي ال Fraud analyses في ال FinTech. قواعد البيانات التقليدية مش هتكون مناسبة في هذه الحالة لأن عملية تخزين و استرجاع البيانات منها بطيئة وعشان كدا بنستخدم
Kafka
واللي بيقدر يوفر الStreamed data
ويتم معالجتها باستخدامSpark
أوFlink
بشكل لحظي. - في حالات كثيرة بيكون عندك بيانات حابب تخزنها في أكثر من مكان أو ترسلها لأكثر من نظام عشان يعالجها بطريقة معينة فكمثال وقت ما بتطلب Order من E-Commerce Application بنحتاج نخزنه في قاعدة البيانات وكذلك نظام المدفوعات بيحتاج يعالجه ومثله ال Inventory management system وكذلك ال Recommendation engine. هنا كافكا بيقدر يعمل Streaming للبيانات الخاصة بالطلب و كل نظام من دول يعتبر
Consumer
يقدر يقرأ البيانات في نفس الوقت و يعالجها بطريقته.
مميزات Kafka
- أداء سريع (High Throughput & Low Latency) 🚀: يمكنه معالجة ملايين الرسائل في الثانية بزمن استجابة قليل جدًا.
- التوسع السهل (Scalability) 📈: يدعم التوزيع على أكثر من Server بشكل أفقي (Horizontal Scaling) فبيكون مناسب للأنظمة الكبيرة.
- تحمل الأعطال (Fault Tolerance) 🔄: يضمن عدم فقدان البيانات بفضل تقنيات التكرار (Replication) وإعادة المحاولة (Retry Mechanism).
- تكامل قوي مع أنظمة معالجة البيانات مثل
Spark
وFlink
وHadoop
🤝
أهم استخدامات Kafka
- System Monitoring and Alerting: بيقدر
Kafka
يعملIngestion
للMetrics and events
من أجزاء النظام المختلفة أو حتي من أنظمة مختلفة ويتيح البيانات دي بشكل لحظي والتي على أساسها نتخذ قرارات للتحكم في النظام أو معالجة المشاكل. - Data Streaming for Recommendation Engine: هنا تقدر تستفاد بأكثر من ميزة يقدمها كافكا ( السرعة لأنك بتحتاج النتائج In real time , القابلية للتوسع وده لأن نظم التوصيات تحتاج كمية كبيرة من البيانات لتحسين جودة تحليلها)
- Log Analysis (with Logstash, ElasticSearch and Kibanna): دا كان الاستخدام الأصلي اللي طورت Linkedin Kafka عشانه وهو تحليل الـ Logs, هنا بنستفيد من ميزة أنه
Kafka
يقدر يقرأ الLogs
من أكثر من subsystem في نفس الوقت ويجمعهم عشان نقدر نحللهم باستخدامlogstash
- Machine-Learning Systems: الـ ML Models مستخدمة بقوة في التطبيقات العالم النهارده, فلو أخذنا مثال ال Payment Service Providers فهما بيحتاجوها تحلل الـ Shopper interaction بشكل لحظي عشان تتبين أن كانت هذه المعاملة المالية Fraud أو لاء.
ما هو الفرق بينه وبين Rabbit MQ
بينما يمكن أن تستخدم الاثنين ك Message Broker
, ف Kafka
بيتميز بال Stream processing
زي ما شرحنا قبل كده وكونه أكثر مرونة وبيخزن البيانات بشكل دائم علي عكس RabbitMQ
اللي عبارة عن نظام تبادل رسائل تقليدي. فلو حبينا نلخص الفروق في الاستخدام:
Kafka
أقوى وأكثر كفاءة في التعامل مع البيانات الضخمة والأنظمة المتوزعة.RabbitMQ
أسهل في الاستخدام ويصلح للأنظمة التي تحتاج إلى تبادل رسائل تقليدي.
الشركات تستخدم Kafka
لأنه أكثر استقرارًا وأفضل للتوسع، لكنه قد يكون معقدًا في البداية مقارنةً بـ RabbitMQ
.