Kafka และ Flink สามารถใช้แทนแคชในหน่วยความจำที่มีอยู่เดิม เช่น Redis ได้หรือไม่?
ไม่โดยตรง Kafka และ Flink โดดเด่นในการย้ายและประมวลผลสตรีมข้อมูล แต่ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับรูปแบบการเข้าถึงแบบสุ่มที่ใช้เวลาน้อยกว่ามิลลิวินาที Redis ให้บริการค้นหาคีย์แต่ละรายการในเวลาไมโครวินาที ในขณะที่หน่วยการดึงข้อมูลที่เล็กที่สุดของ Kafka คือการอ่านออฟเซ็ตพาร์ติชัน หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการการจัดเก็บเซสชันที่รวดเร็วหรือกระดานผู้นำแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องการทั้งสองอย่าง: Flink ประมวลผลเหตุการณ์ลงใน Redis เพื่อการเข้าถึงที่รวดเร็ว
ฉันจะตัดสินใจเลือกระหว่าง Flink กับฐานข้อมูลแบบ In-memory สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร?
พิจารณารูปแบบการสืบค้นและข้อกำหนดด้านความทันสมัยของข้อมูลของคุณ Flink โดดเด่นในด้านการคำนวณอย่างต่อเนื่องบนสตรีมข้อมูลที่ไม่จำกัด เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การตรวจสอบความผิดปกติ หรือ ETL แบบเรียลไทม์ ที่เหตุการณ์ไหลเวียนอย่างไม่หยุดยั้ง ฐานข้อมูลในหน่วยความจำเหมาะสมกว่าเมื่อผู้ใช้หรือแอปพลิเคชันเรียกใช้การสืบค้นแบบเฉพาะกิจกับชุดข้อมูลที่ค่อนข้างคงที่ เช่น การรวมข้อมูลบนแดชบอร์ดที่รีเฟรชทุกๆ สองสามวินาที ทีมงานหลายทีมใช้ Flink เพื่อรวมสตรีมข้อมูลล่วงหน้า จากนั้นจึงแสดงผลลัพธ์จากที่เก็บข้อมูลในหน่วยความจำ
จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อข้อมูลในหน่วยความจำมีปริมาณมากกว่าหน่วยความจำ RAM ที่ใช้งานได้?
ประสิทธิภาพจะลดลงอย่างมากหากระบบขาดกลไกการสลับข้อมูลหรือการจัดการข้อมูลล้น ระบบที่ใช้หน่วยความจำล้วนๆ อาจเกิดข้อผิดพลาดหรือปฏิเสธการทำงาน แพลตฟอร์มสมัยใหม่ เช่น Apache Ignite และ Redis on Flash จะจัดเก็บข้อมูลเก่าไว้ใน SSD แม้ว่าวิธีนี้จะทำให้เสียเปรียบเรื่องความหน่วงเวลาไปก็ตาม ฐานข้อมูลในหน่วยความจำบางประเภทใช้กลยุทธ์การลบข้อมูล (LRU, LFU) ที่จะลบข้อมูลโดยไม่แจ้งให้ทราบ ซึ่งใช้ได้ผลกับแคช แต่มีความเสี่ยงที่จะสูญเสียข้อมูลสำหรับที่เก็บข้อมูลหลัก ควรตรวจสอบแรงดันหน่วยความจำและกำหนดขนาดคลัสเตอร์ให้มีพื้นที่เหลือเฟืออยู่เสมอ
Kafka ยังคงมีความสำคัญอยู่หรือไม่ ในเมื่อระบบรับส่งข้อความแบบคลาวด์เนทีฟอย่าง Kinesis หรือ Pub/Sub กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น?
แน่นอน ลักษณะที่เป็นโอเพนซอร์ส ระบบนิเวศขนาดใหญ่ และตัวเลือกการติดตั้งใช้งานเองของ Kafka ยังคงดึงดูดใจองค์กรที่ต้องการหลีกเลี่ยงการผูกขาดจากผู้ให้บริการ ทางเลือกในระบบคลาวด์ช่วยลดภาระการดำเนินงาน แต่ก็มีค่าใช้จ่ายต่อเนื่องและมีความยืดหยุ่นน้อยกว่า โมเดลที่เน้นการบันทึกข้อมูลของ Kafka ยังช่วยให้สามารถใช้งานรูปแบบเฉพาะ เช่น การรวบรวมเหตุการณ์และการเล่นซ้ำสตรีม ซึ่งบริการคิวแบบง่ายๆ ไม่สามารถทำได้ หลายองค์กรใช้แนวทางแบบไฮบริด: ใช้ระบบคลาวด์สำหรับกรณีง่ายๆ และใช้ Kafka ที่จัดการเองสำหรับเวิร์กโหลดที่ซับซ้อนหรือมีข้อกำหนดที่เข้มงวด
Flink มีประสิทธิภาพในการประมวลผลแบบเรียลไทม์แตกต่างจาก Spark Streaming อย่างไร?
Flink ประมวลผลเหตุการณ์ทีละรายการด้วยหลักการประมวลผลแบบสตรีมมิ่งอย่างแท้จริง ในขณะที่ Spark Streaming ในอดีตใช้การประมวลผลแบบไมโครแบทช์ (แม้ว่า Spark Structured Streaming จะลดช่องว่างนี้ลงแล้วก็ตาม) การประมวลผลตามเวลาเหตุการณ์และการดำเนินการแบบมีสถานะของ Flink ให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติมากกว่าสำหรับตรรกะสตรีมมิ่งที่ซับซ้อน Spark ครองตลาดงานแบบแบทช์และไปป์ไลน์แบบแบทช์-สตรีมมิ่งแบบรวม สำหรับการสตรีมมิ่งที่มีความหน่วงต่ำอย่างแท้จริง Flink มักจะชนะ สำหรับงานแบบผสมที่มีประวัติแบทช์จำนวนมาก ความกว้างขวางของระบบนิเวศของ Spark มักจะเหนือกว่า
ฉันสามารถประมวลผลเพียงครั้งเดียวได้อย่างแม่นยำด้วยระบบหน่วยความจำภายในหรือไม่?
การรับประกันความถูกต้องแม่นยำแบบ "เขียนครั้งเดียว" นั้นทำได้ยากกว่าในระบบหน่วยความจำ เนื่องจากขาดบันทึกข้อมูลที่ทนทานสำหรับการเล่นซ้ำของ Kafka และสแนปช็อตแบบกระจายของ Flink คุณสามารถประมาณค่าได้ด้วยการเขียนแบบไม่เปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ การอัปเดตแบบธุรกรรม และการกำจัดข้อมูลซ้ำซ้อนของไคลเอ็นต์อย่างระมัดระวัง แต่โดยทั่วไปแล้วการรับประกันจะอ่อนแอกว่า หากข้อกำหนดทางการเงินหรือกฎระเบียบต้องการความถูกต้องแม่นยำแบบ "เขียนครั้งเดียว" อย่างเข้มงวด การใช้งานร่วมกันของ Kafka และ Flink จะมีกลไกที่ครบวงจรและผ่านการทดสอบมาแล้วมากกว่า
โดยทั่วไปแล้วแต่ละวิธีจะมีค่าความหน่วงแฝงเท่าไหร่ครับ?
ระบบประมวลผลในหน่วยความจำ เช่น Redis โดยทั่วไปจะให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วมาก (ต่ำกว่า 1 มิลลิวินาที) สำหรับการดำเนินการแบบง่ายๆ โดยที่ค่าความหน่วงของ p99 มักจะต่ำกว่า 5 มิลลิวินาที ส่วน Kafka เพียงอย่างเดียวจะเพิ่มค่าความหน่วงในการเขียนข้อมูลลงเครือข่ายและดิสก์ ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลา 5-50 มิลลิวินาทีสำหรับการดำเนินการแบบ produce ขึ้นอยู่กับการกำหนดค่า การประมวลผลของ Flink จะเพิ่มอีก 10-100 มิลลิวินาทีสำหรับการคำนวณแบบ windowed แต่การแปลงแบบ pass-through ง่ายๆ อาจเร็วกว่า ไปป์ไลน์แบบครบวงจรจาก Kafka ไปยัง Flink โดยทั่วไปจะใช้เวลา 100 มิลลิวินาทีถึงหลายวินาที ขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของ window
ต้นทุนในการใช้งาน Kafka-Flink เทียบกับคลัสเตอร์ในหน่วยความจำขนาดใหญ่แตกต่างกันอย่างไร?
คลัสเตอร์ Kafka ใช้พื้นที่ดิสก์และเครือข่ายเป็นหลัก โดยใช้ RAM สำหรับการแคชหน้าเว็บ คลัสเตอร์ Kafka ขนาดเล็กที่มี 5 โหนด อาจจัดการข้อความได้หลายล้านข้อความต่อวินาทีในราคาต่ำกว่า 5,000 ดอลลาร์ต่อเดือนในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ ในขณะที่ความจุในหน่วยความจำที่เทียบเท่ากันสำหรับชุดข้อมูลขนาดเทราไบต์อาจมีค่าใช้จ่าย 20,000-50,000 ดอลลาร์ต่อเดือนเนื่องจากราคาของ RAM Flink เพิ่มต้นทุนการประมวลผล แต่ไม่ได้เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์การจัดเก็บข้อมูลโดยพื้นฐาน จุดคุ้มทุนจะเปลี่ยนไปเมื่อขนาดของชุดข้อมูลที่ใช้งานลดลง ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ใช้งานบ่อยจะเหมาะกับการใช้หน่วยความจำ ในขณะที่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลย้อนหลังจะเหมาะกับโมเดลดิสก์ของ Kafka
สำหรับผู้เริ่มต้น ควรเริ่มจาก Kafka และ Flink หรือการประมวลผลในหน่วยความจำดี?
เริ่มต้นที่ปัญหาของคุณ ไม่ใช่เทคโนโลยี หากคุณกำลังสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ต้องการการจัดเก็บเซสชันที่รวดเร็วหรือกระดานจัดอันดับ Redis หรือที่เก็บข้อมูลในหน่วยความจำที่คล้ายกันจะมีขั้นตอนการเรียนรู้ที่ง่ายกว่า หากคุณกำลังนำเข้าข้อมูลการคลิก ข้อมูล IoT หรือสร้างไมโครเซอร์วิสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ โมเดลการเผยแพร่และสมัครรับข้อมูลของ Kafka นั้นเข้าใจง่าย ในขณะที่ Flink มีขั้นตอนการเรียนรู้ที่ยากกว่าเนื่องจากแนวคิดการประมวลผลสตรีมแบบมีสถานะ นักพัฒนาหลายคนประสบความสำเร็จในการเริ่มต้นด้วย Kafka เพียงอย่างเดียว จากนั้นจึงเพิ่ม Flink เมื่อความซับซ้อนของการประมวลผลสตรีมเพิ่มขึ้นจนเหมาะสม
ฉันจะรับมือกับความล้มเหลวในแต่ละสถาปัตยกรรมได้อย่างไร?
Kafka จัดการกับความล้มเหลวของโบรกเกอร์ผ่านการจำลองพาร์ติชัน โดยผู้บริโภคจะสลับไปยังสำเนาโดยอัตโนมัติ Flink จะเริ่มต้นใหม่จากจุดตรวจสอบสุดท้าย ซึ่งอาจต้องประมวลผลข้อมูลช่วงสั้นๆ อีกครั้ง ระบบหน่วยความจำแบบอินเมมโมรีมีความหลากหลาย เช่น Redis Sentinel หรือ Cluster ที่ให้การสลับการทำงาน แต่ข้อมูลที่ไม่ได้รับการจำลองจะสูญหาย Ignite และ Hazelcast จำลองข้อมูลข้ามโหนดเพื่อความพร้อมใช้งานสูง ความแตกต่างที่สำคัญคือ การกู้คืนความล้มเหลวของ Kafka และ Flink นั้นเป็นไปโดยอัตโนมัติและผ่านการทดสอบมาแล้ว ในขณะที่ระบบหน่วยความจำแบบอินเมมโมรีต้องกำหนดค่าปัจจัยการจำลองและกลยุทธ์การคงอยู่ของข้อมูลอย่างชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญหายของข้อมูล
