Kafka

Apache Kafka vs. Middleware: „Kafka vereint viele Konzepte“

Kai Wähner, seines Zeichens Technology Evangelist bei Confluent, diskutierte in seiner Session auf der W-JAX 2019 in München die Frage, wie eine vollständig eventgetriebene Streaming-Plattform unter Nutzung der Open-Source-Messaging-, Integrations- und Streamingkomponenten von Apache Kafka aufgebaut werden kann, um verteilte Verarbeitung, Fehlertoleranz, Rolling Upgrades und die Mehrfachverarbeitung von Events zu nutzen.

Microservices: Warum CQRS & Event Sourcing auch zusammenpassen, CRUD nicht veraltet ist und wie Apache Kafka helfen kann

Sind CQRS und Event Sourcing wirklich wie Feuer und Wasser, oder lassen sich die Muster vielleicht doch im Microservices irgendwie kombinieren? Wir sprachen mit Guido Schmutz, Solution Architect bei Trivadis, über diese und weitere Fragen. Im Interview zur W-JAX 2019 erklärt er zudem, was ein Event Store macht, warum CRUD nicht wirklich veraltet ist und wie man Apache Kafka im Microservices-Kontext einsetzen kann.

Stream Processing: „Die Frage lautet nicht Kafka oder Flink?“

Im Zeitalter von Big Data gehört die Analyse und Nutzung von Daten für Entwickler zum Alltagsgeschäft. Und hier kommt Stream Processing ins Spiel. Zu den üblichen Verdächtigen zählen hierbei Apache Kafka und Apache Cassandra. Im Interview auf der ApacheCon Europe 2019 sprachen wir mit Paul Brebner (Open Source Technology Evangelist, Instaclustr.com) über die Apache-Projekte Kafka, Cassandra und Flink.

Innovatives Machine Learning mit dem Apache-Kafka-Ökosystem

Machine Learning (ML) ermöglicht es Anwendungen, versteckte Erkenntnisse zu gewinnen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein, worauf sie bei der Erkenntnisfindung achten müssen. So können unstrukturierte Daten analysiert, Bild- und Spracherkennung verbessert und fundierte Entscheidungen getroffen werden. In diesem Artikel werden wir vor allem neue Trends und Innovationen rund um Apache Kafka und Machine Learning diskutieren.

Vorhang auf für KSQL: Stream Processing, ganz ohne Coding

Würden Sie die Straße überqueren, wenn Ihre Verkehrsinformationen bereits eine Minute alt sind? Natürlich nicht, viel zu gefährlich! Ähnlich verhält es sich für Unternehmen in der heutigen Geschäftswelt, denn auch hier sind zu jedem Zeitpunkt hochaktuelle Daten gefordert – sei es aufgrund von Konkurrenzdruck oder aufgrund von Kunden, die immer höhere Anforderungen an das Nutzererlebnis in Zusammenhang mit Produkten oder Services stellen.

Data- und Event-driven Microservices mit Apache Kafka

Der Trend, in Sachen Softwarearchitektur auf Microservices zu setzen, hat nichts an Aktualität verloren. Doch um diese Architekturen möglichst effizient zu gestalten, muss auch der Datenaustausch zwischen den Microservices untereinander richtig funktionieren. In seiner Session von der W-JAX 2017 stellt Mike Wiesner, Senior Manager für MHP – A Porsche Company, den Shared-Kernel-Ansatz vor. Dabei kommt auch Apache Kafka zum Einsatz.

Spark, Mesos, Akka, Cassandra, Kafka: Aus Big Data werde Fast Data

Im Rahmen unseres Themen-Dossiers Scala betrachten wir neben der JVM-Sprache selbst auch populäre Scala-Frameworks. Für die Entwicklung Daten-intensiver, reaktiver Anwendungen haben sich die Scala-basierten Projekte Spark, Akka und Kafka etabliert, die im Zusammenspiel mit Cassandra und Mesos den sogenannten SMACK-Stack bilden. Was die Kombination SMACK zu leisten imstande ist, erklärt Jochen Mader in diesem Artikel.