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Version: 2.0.2

Kafka sur Hikube

Les clusters Kafka d’Hikube offrent une plateforme de streaming de données distribuée, scalable et hautement disponible, conçue pour la collecte, le traitement et la distribution d’événements en temps réel. Grâce à son intégration native avec ZooKeeper, chaque cluster Kafka sur Hikube bénéficie d’une gestion coordonnée et résiliente des brokers, assurant la stabilité et la cohérence des métadonnées du cluster.

🏗️ Architecture et Fonctionnement​

Un déploiement Kafka sur Hikube repose sur deux composants clés :

  • Kafka → assure la publication, le stockage et la diffusion des messages via un modèle publish / subscribe. Les messages sont organisés en topics, divisés en partitions réparties entre plusieurs brokers. Cela permet d’obtenir un haut débit, une faible latence et une scalabilité horizontale.

  • ZooKeeper → agit comme un registre central de coordination. Il gère la configuration des brokers, le suivi des partitions et des leaders, ainsi que la synchronisation entre les nœuds. En cas de défaillance d’un broker, ZooKeeper élit automatiquement un nouveau leader pour maintenir la continuité du service.

🚀 Cas d’usage typiques​

📡 Intégration et synchronisation de systèmes​

Kafka joue le rôle de bus d’événements central entre les différentes applications d’une organisation. Exemples :

  • Synchroniser les données entre microservices ou systèmes distants
  • Connecter des bases de données et outils analytiques via Kafka Connect
  • Décorréler les échanges entre applications pour une architecture plus robuste

⚙️ Traitement temps réel et analytics​

Kafka permet d’analyser et de transformer les données au moment où elles sont produites. Exemples :

  • Détection de fraude en temps réel
  • Calcul de métriques ou génération d’alertes instantanées
  • Alimentation continue de dashboards analytiques (ClickHouse, Elasticsearch, Grafana, etc.)

🛰️ Collecte de données IoT et logs​

Kafka simplifie la collecte massive de données hétérogènes provenant de capteurs, d’applications ou de serveurs. Exemples :

  • Centralisation de télémétrie IoT pour des milliers d’appareils
  • Agrégation de logs applicatifs dans un pipeline de monitoring
  • Transmission de flux vers plusieurs destinations simultanément

💬 Communication inter-services​

Kafka permet une communication asynchrone entre microservices, améliorant la résilience et réduisant la dépendance entre composants. Exemples :

  • Gestion d’événements métiers (commandes, paiements, notifications)
  • File d’attente distribuée pour tâches ou workflows complexes
  • Intégration avec des workers ou consumers spécialisés