Такой переход дал ощутимые результаты: посещаемость viju выросла на 87%, трафик событий и логов — на 150% в год, а объём раздаваемого видео увеличился в 1,5 раза.
Apache Kafka®: обработка потоков данных в реальном времени
Больше 80% компаний из Fortune 100 используют Apache Kafka (или просто Kafka®). Рассказываем, как эта технология обрабатывает триллионы сообщений и почему стала стандартом для потоковых данных.
16 сентября 2025 г.
20 минут чтения
Краткий пересказ YandexGPT
- Apache Kafka® — распределённая опенсорс-платформа для работы с потоками событий, которая позволяет публиковать, хранить и обрабатывать события в реальном времени.
- Платформа обеспечивает горизонтальное масштабирование и отказоустойчивость благодаря партиционированию и репликации данных.
- Основные компоненты архитектуры Apache Kafka: Producer (источник событий), Topic/Partitions (хранилище событий), Broker (узел хранения и репликации), Consumer (потребитель событий), Consumer Group (модель масштабирования).
- Apache Kafka работает по принципу публикации-подписки (pub/sub) — это позволяет множеству источников публиковать информацию для множества потребителей одновременно.
- Среди типовых задач, которые решает Apache Kafka, — сбор логов сессий, агрегация данных с физических серверов, построение конвейеров для машинного обучения и другие.
- Есть сценарии, где внедрение Kafka не приносит ощутимой выгоды, например при небольших объёмах данных или когда требуется нулевая задержка.
- При работе с Kafka нужно учитывать ряд сложностей: настройку хранения и политик удержания данных, наблюдаемость и мониторинг системы, работу с большими сообщениями, репликацию и умножение стоимости хранения, эксплуатацию on-premises.
- В облачной инфраструктуре доступны управляемые сервисы для работы с Kafka®, которые упрощают эксплуатацию платформы и позволяют сосредоточиться на бизнес-логике.
PayPal пиково обрабатывает через Apache Kafka до ≈1,3 трлн сообщений в сутки. LinkedIn передаёт 7 трлн событий в день через 100 кластеров этой системы. Netflix использует данные просмотровой активности для персонализации рекомендаций для более 300 млн подписчиков при построении рекомендаций. Эти цифры показывают масштаб применения технологии, которая за последние годы стала основой для обработки потоков данных в крупнейших компаниях мира.
В статье расскажем, как устроена Apache Kafka, почему крупные компании выбирают именно эту технологию и какие задачи она решает. Разберём реальные сценарии применения: от финансового сектора до игровой индустрии. Обсудим сложности внедрения и случаи, когда стоит выбрать альтернативные решения.
Зафиксированный факт вроде заказа, клика или измерения датчика.
Показатель, при котором 99% запросов обрабатываются быстрее указанного времени.
Датчики температуры, движения, освещённости.
Логические категории для группировки однотипных сообщений.
Независимый раздел топика для параллельной обработки.
Потоковая база данных, которая позволяет обрабатывать, фильтровать и трансформировать события в реальном времени поверх Kafka, используя декларативные SQL‑запросы.
Что такое Apache Kafka
Apache Kafka — распределённая опенсорс‑платформа для работы с потоками событий. Платформа позволяет публиковать, хранить и обрабатывать события — любые изменения состояния системы или бизнес‑процессов, которые происходят в реальном времени. Приложения обрабатывают эти события, используя клиентскую библиотеку Kafka Streams или другие инструменты интеграции.
Последние обновления
В начале сентября вышло очередное обновление Apache Kafka® 4.1.0. Релиз сфокусирован на улучшении стабильности и безопасности платформы. Например, в нём доработали механизм репликации метаданных и внесли исправления, повышающие общую надёжность кластера.
Этот релиз продолжает развитие платформы, начало которому положил выход монументальной версии 4.0. Именно в ней произошёл окончательный переход на протокол KRaft, а поддержка ZooKeeper™ была полностью прекращена. Напомним, как это изменило Apache Kafka.
Раньше для координации серверов и хранения служебной информации (метаданных) было необходимо разворачивать и поддерживать отдельный кластер ZooKeeper. Теперь же, с протоколом KRaft, эти функции встроены непосредственно в саму Kafka.
Этот архитектурный переход значительно ускорил работу системы. Например, восстановление после сбоя лидера партиции происходит до десяти раз быстрее.
В результате Apache Kafka стала проще в эксплуатации и эффективнее. Устранение внешней зависимости упрощает развёртывание и масштабирование системы, а также снижает количество потенциальных точек отказа. Это особенно важно для компаний, которые работают с большими потоками данных, например в приложениях на основе микросервисов.
Компании внедряют Kafka для решения задач реального времени: отслеживания активности пользователей на сайтах, оперативной аналитики и построения событийно‑ориентированных архитектур. Технология особенно востребована там, где критически важна скорость обработки больших объёмов данных.
Производительность платформы зависит от конфигурации железа и настроек системы. В продакшн‑средах Kafka масштабируется до миллионов сообщений в секунду — зафиксированы случаи обработки свыше 13 миллионов сообщений в секунду в пиковые часы. При правильной настройке задержка составляет единицы миллисекунд: метрика p99 достигает 5 мс при нагрузке 200 МБ/с.
Архитектура платформы обеспечивает горизонтальное масштабирование и отказоустойчивость. Партиционирование — разделение потока данных на независимые части — позволяет обрабатывать информацию параллельно на нескольких узлах. Репликация разделов гарантирует сохранность данных при выходе из строя отдельных серверов кластера.
Основные компоненты архитектуры Apache Kafka
|
Компонент системы |
Описание и функции |
Примеры работы |
|
Продюсеры генерируют и записывают события в систему Apache Kafka. В качестве продюсеров выступают веб‑сервисы, мобильные приложения, IoT‑устройства и агенты мониторинга. Все они непрерывно создают поток данных, который необходимо обрабатывать в режиме реального времени. После генерации события каждый продюсер публикует их в соответствующие топики. При этом продюсер самостоятельно выбирает партицию, опираясь на ключ сообщения. Такой подход гарантирует сохранение порядка событий с одинаковым ключом и обеспечивает масштабируемость системы. |
Все продюсеры работают независимо и параллельно записывают события в разные топики. Информация становится доступной для обработки сразу после записи. |
|
|
Топик представляет собой отказоустойчивый журнал событий, который система автоматически разбивает на партиции. Эти партиции равномерно распределяются между брокерами кластера — серверами, отвечающими за хранение и обработку данных. Благодаря такой распределённой архитектуре система легко масштабируется и продолжает работать даже при выходе из строя отдельных узлов. События в топиках сохраняются согласно настроенной политике хранения: по времени жизни или по объёму накопленных данных. При этом прочитанные события остаются доступными — потребители могут обращаться к ним многократно на протяжении всего периода хранения. |
Распределённая архитектура позволяет обрабатывать миллионы событий в секунду. |
|
|
Брокер — это сервер уровня хранения в Kafka. Он принимает, сохраняет, реплицирует и передаёт данные клиентам. Брокер не выполняет бизнес‑логику, его задача ограничена хранением и доставкой сообщений. Несколько брокеров объединяются в кластер, что обеспечивает отказоустойчивость и надёжность работы системы. |
|
|
|
Потребитель — это приложение или сервис, который читает события из топиков. Он подписывается на выбранные топики и обрабатывает поступающие сообщения. Каждый потребитель фиксирует собственную позицию чтения (offset) в партиции. Это позволяет при необходимости откатиться назад и перечитать данные, например, при сбое или для повторной обработки. Фильтрация и преобразование событий выполняются на стороне приложения или с помощью специализированных инструментов потоковой обработки, таких как Kafka Streams или ksqlDB. |
Каждый потребитель работает независимо — сбой одного не влияет на остальных. |
|
|
Потребители объединяются в группы, чтобы горизонтально масштабировать обработку сообщений. В каждый момент времени одну партицию читает только один участник группы, что исключает дублирование обработки. Степень параллелизма ограничена количеством партиций топика. Разные группы могут читать один и тот же топик независимо друг от друга и использовать данные для разных целей. В Apache Kafka 4.0 появилась новая модель — share groups (KIP‑932). В ней несколько потребителей могут совместно обрабатывать одну партицию, подтверждая сообщения индивидуально. Эта возможность не заменяет, а дополняет классические consumer groups, расширяя их семантику до полноценной работы с очередями сообщений. |
|
Система работает по принципу публикации‑подписки (pub/sub). В отличие от модели «точка‑точка», где один отправитель передаёт данные одному потребителю, здесь множество источников публикуют информацию для множества потребителей одновременно. Сообщения хранятся в очереди заданное время и остаются доступными после обработки. Разные системы используют одни и те же данные для различных целей без конфликтов.
Почему Apache Kafka выбирают крупные компании
Прежде всего — из‑за высокой производительности при обработке больших объёмов данных. Благодаря оптимизированной архитектуре управления временем система доставляет сообщения с задержкой всего две миллисекунды, а распределённая структура позволяет обрабатывать миллионы событий без потери скорости.
Ещё одно важное преимущество — отказоустойчивость. Система реплицирует партиции, то есть сегменты данных, на несколько серверов. Если один сервер выходит из строя, остальные автоматически берут на себя его нагрузку, поэтому данные сохраняются даже при серьёзных сбоях инфраструктуры. Это особенно важно для финансовых и медицинских систем, где потеря информации недопустима.
Кроме надёжности, Kafka обеспечивает параллельную обработку данных через модель публикации‑подписки, которая позволяет обслуживать множество приложений одновременно. Производительность не зависит от объёма данных благодаря всё тому же партиционированию: система разделяет потоки на независимые сегменты и обрабатывает их параллельно. При росте нагрузки можно легко добавить новые серверы, не останавливая работу всей системы.
Наконец, важным фактором выбора становится простота интеграции. Kafka Connect, компонент с открытым кодом, связывает систему с базами данных, файловыми системами и облачными хранилищами. Компании встраивают Kafka в существующую инфраструктуру, не меняя её архитектуру, а готовые коннекторы упрощают подключение к популярным сервисам и платформам.
Apache Kafka уже активно применяют российские компании из разных отраслей. Образовательная платформа MAXIMUM Education с помощью Yandex Managed Service for Apache Kafka® построила потоковую шину данных — сервис обрабатывает ≈100 ТБ «сырых» данных в Yandex Object Storage и интегрирует CRM, LMS и биллинг в единую экосистему.
В ритейле похожее решение реализовала команда Smart‑Reply.AI для Ralf Ringer. Kafka обеспечивает передачу очередей задач между микросервисами, благодаря чему сервис автоматически обрабатывает 60% входящих вопросов и отзывов покупателей.
Для работы с IoT‑устройствами сервис «ГдеМои» использует управляемую версию Kafka как буфер для сглаживания пиковых нагрузок. Решение позволяет стабильно принимать потоковые данные с десятков тысяч GPS‑трекеров одновременно.
В сфере электронной коммерции команда Ozon поделилась опытом построения масштабной шины данных на базе Kafka. Их инфраструктура обслуживает тысячи микросервисов и обрабатывает терабайты сообщений, распределённых между тремя дата‑центрами.
Механизм распределённых систем, при котором данные и реплики размещаются с учётом физической топологии (стойки, узлы, дата‑центры), чтобы повысить отказоустойчивость и минимизировать риски потери данных при сбое оборудования.
Принципы работы технологии
Модель данных. В Kafka данные организованы в топики. Каждый топик разделён на партиции — независимые, упорядоченные и неизменяемые журналы, куда события дописываются последовательно. Такая схема позволяет разделять потоки по доменам: спортивные матчи — один топик, транзакции — другой, телеметрия — третий.
Хранение и адресация. Партиция сохраняется на диске как каталог сегментов. Сегменты — это физические фрагменты одной партиции, а не отдельные логические сущности. Каждая запись получает offset — монотонный номер, уникальный внутри партиции. Дополнительно у записи есть временная метка: по умолчанию это время создания на стороне продюсера (CreateTime). При настройке LogAppendTime брокер фиксирует момент добавления записи в лог.
Кластер и репликация. Брокеры — это серверы, которые хранят партиции и обслуживают запросы приложений. Каждая партиция имеет лидера и реплики. Реплики, синхронизированные с лидером, входят в набор in‑sync replicas (ISR). По умолчанию все операции записи и чтения проходят через лидера. Если лидер выходит из строя, одна из ISR становится новым лидером.
Координация метаданных. До версии 4.0 координацию выполнял ZooKeeper. Начиная с Apache Kafka 4.0 используется встроенный механизм KRaft (Kafka Raft), что упрощает развёртывание и администрирование.
Клиентские интерфейсы. Приложения взаимодействуют с Kafka через несколько API:
-
Producer API отправляет данные в топики;
-
Consumer API считывает записи и управляет позициями по offset;
-
Kafka Streams API позволяет строить потоковые приложения поверх Kafka;
-
Kafka Connect интегрирует систему с внешними источниками, а Connect API служит для разработки коннекторов;
-
Admin API используется для управления топиками, квотами и конфигурациями на уровне кластера.
Доступность и размещение. Kafka — распределённый коммит‑лог. Кластеры могут быть развёрнуты в разных дата‑центрах или облачных регионах. Для отказоустойчивости реплики одной партиции размещают в разных стойках или зонах доступности с помощью механизма rack awareness.
Зачем использовать Apache Kafka
Благодаря настраиваемому времени хранения исторические данные остаются доступными для аудита или повторного анализа. При горизонтальном масштабировании мощность системы растёт за счёт добавления серверов, причём работа продолжается без перерывов.
Надёжность системы обеспечивается распределением по зонам доступности, которое защищает от сбоев целых дата‑центров. Безопасность данных гарантируют шифрование, аутентификация клиентов и многоуровневый контроль доступа. Гибкое управление хранилищем помогает оптимизировать затраты: объём можно увеличивать при росте нагрузки и сокращать в спокойные периоды.
Среди типовых задач — сбор логов сессий, агрегация данных с физических серверов и построение конвейеров для машинного обучения. Интеграция с Apache Hadoop® HDFS и ClickHouse® расширяет возможности хранения и анализа данных. Изначально LinkedIn разработал эту технологию для собственных нужд, но теперь её успешно применяют во всём мире.
Сценарии применения в отраслях
|
Сценарий / Отрасль |
Описание и применение |
Примеры, компании и показатели |
|
Электронная коммерция |
Обработка тысяч заказов в час, связь покупателей и продавцов. Гарантия доставки событий — заказов, запросов и отмен — с минимальной задержкой. |
Клиенты получают ответы мгновенно, бизнес отслеживает метрики производительности в реальном времени. |
|
Телекоммуникации |
Обнаружение аномалий и мониторинг сетей. Обеспечение надёжной доставки сообщений между устройствами. |
Потоки данных из разных источников объединяются для комплексного анализа инфраструктуры. |
|
Здравоохранение |
Объединение больниц и клиник в единую сеть, создание каналов непрерывной передачи данных между учреждениями. |
Быстрый обмен информацией ускоряет исследования и способствует скорейшему внедрению медицинских инноваций. |
|
Игровая индустрия |
Обеспечение быстрой связи между серверами и игроками. Гарантия низкой задержки для миллионов пользователей одновременно. |
События (например, изменение позиции персонажа) мгновенно передаются всем участникам. Система легко масштабируется без потери производительности. |
Дальше — о сценариях применения Kafka на примере кейсов наших клиентов.
Кейсы применения
Рассмотрим, как российские компании используют сервис Yandex Managed Service for Apache Kafka.
Отслеживание активности пользователей
Одно из основных применений Kafka в веб‑проектах — отслеживание активности пользователей. Система собирает данные о кликах, просмотрах страниц и покупках, а затем группирует эти события в топики для анализа и построения метрик в реальном времени.
Яркий пример такого подхода — кейс стримингового сервиса viju. Чтобы обеспечить отказоустойчивость и справляться с растущим трафиком, медиагруппа «Виасат» перенесла сервис в Yandex Cloud. В новой инфраструктуре Yandex Managed Service for Apache Kafka собирает данные о поведении пользователей, а Yandex Managed Service for ClickHouse® анализирует эти логи.
Обработка данных в реальном времени
Университету ИТМО требовалось решить классическую для веб‑сервисов задачу: обеспечить отказоустойчивость системы персонализированного расписания для 9 тыс. студентов в моменты пиковой нагрузки.
Для таких сценариев часто используют Apache Kafka. Эта технология потоковой обработки данных принимает события, надёжно сохраняет и реплицирует их, а затем передаёт потребителям для анализа. В ИТМО Kafka развернули в облаке: Yandex Managed Service for Apache Kafka обеспечивает взаимодействие между сервисами, а Yandex Cloud Functions — быструю обработку данных.
Переход на облачную инфраструктуру не только решил проблему пиковых нагрузок, но и принёс результаты.
Сервис выдерживает до 6 тыс. запросов в секунду, позволяя всем 9 тыс. студентам выбрать дисциплины всего за 1,5 минуты. Кроме того, годовое использование платформы оказалось в 11 раз дешевле содержания собственной инфраструктуры.
Обмен сообщениями между приложениями
Одно из ключевых применений Kafka — обмен сообщениями между приложениями. В этой роли брокер хранит события в очередях и надёжно доставляет их нужным потребителям.
Наглядный пример — проект Smart‑Reply.AI, где Yandex Managed Service for Apache Kafka передаёт данные между микросервисами. Сервис управляет отдельными очередями для классификации тем, генерации и публикации ответов. Такая архитектура обеспечивает асинхронную обработку, горизонтальное масштабирование и отказоустойчивость, в результате чего система автоматически отвечает на 60% отзывов в течение десяти секунд.
Финансовый сектор
Финансовый сектор — одна из самых требовательных отраслей. Здесь необходимо обрабатывать миллионы транзакций, управлять критически важными операциями и анализировать данные для выявления мошенничества, часто с помощью ML‑алгоритмов.
С похожими вызовами столкнулась компания «Поток.Диджитал», разработчик краудлендингового сервиса «Поток». Для повышения стабильности и масштабирования платформы компания перенесла её в Yandex Cloud, где ключевым элементом архитектуры стал Yandex Managed Service for Apache Kafka. Сервис взял на себя роль брокера сообщений, управляя потоками событий в микросервисной архитектуре.
Этот шаг позволил вдвое повысить надёжность работы, в десять раз увеличить число транзакций и обработать 14,3 ТБ данных. Собственная ML‑модель компании используется для оценки рисков заёмщиков. В результате «Поток.Диджитал» смог делегировать обслуживание инфраструктуры и сосредоточиться на развитии продукта.
Рекламные технологии
Рекламные технологии требуют обработки огромных потоков данных в реальном времени. Это включает сбор маркетинговой информации из множества источников во время каждого взаимодействия с пользователем.
Для решения этой задачи маркетинговая платформа Sales Ninja внедрила Yandex Managed Service for Apache Kafka для управления данными о сессиях, действиях клиентов и технических событиях.
Простои сократились в 5–7 раз, а ежемесячные расходы — на 250–300 тыс. рублей. Одновременно платформа смогла выдержать рост нагрузки с 5 до 950 млн API‑вызовов в месяц, что в свою очередь увеличило оборот компании в 5–6 раз.
IoT‑системы
IoT‑системы решают сложную задачу — надёжно поддерживать связь между тысячами устройств и собирать с них данные. Эта технология находит применение в разных областях, от промышленности до сельского хозяйства.
Пример — система мониторинга и прогнозирования урожая, созданная в 2020 году Биологическим факультетом МГУ и ФНЦ имени Мичурина. Вместо создания собственной инфраструктуры команда использовала платформу Yandex Cloud — это позволило ей сосредоточиться на профильных задачах. Архитектуру системы построили на управляемых сервисах:
- Yandex Managed Service for Apache Kafka — для хранения и обработки данных в реальном времени,
- Yandex IoT Core — для сбора телеметрии с датчиков,
- Yandex DataSphere — для построения прогностических моделей на основе нейросетей.
В результате модель с высокой точностью прогнозирует интенсивность цветения и объём урожая. Проект уже успешно прошёл испытания в Ботаническом саду МГУ, экспериментальном саду ФНЦ имени Мичурина и в питомнике «Сады Ставрополья».
Hard real‑time SLA — соглашение об уровне сервиса, где выполнение операций гарантировано в пределах жёстко заданного дедлайна.
Когда Kafka не подходит
Есть сценарии, где внедрение Kafka не приносит ощутимой выгоды. Если объёмы данных невелики, сложность её экосистемы не компенсируется получаемыми преимуществами. Kafka спроектирована для обработки миллионов сообщений в секунду, поэтому при меньших нагрузках проще и рациональнее использовать брокеры вроде RabbitMQ, которые обеспечивают базовую функциональность без лишней сложности.
Kafka также не предназначена для критически важных систем, где требуется нулевая задержка. Хотя платформа обеспечивает высокую пропускную способность, она не гарантирует фиксированное время отклика. Для задач управления медицинским оборудованием или промышленными процессами даже небольшие колебания задержки могут оказаться неприемлемыми.
Ещё один фактор риска — интеграция с устаревшими системами. Построение сквозной архитектуры, объединяющей старые и новые компоненты, может занять месяцы работы и привести к множеству потенциальных точек отказа. В таких случаях разумнее продолжать использовать существующие конвейеры данных или выбрать управляемое решение, где необходимые интеграции уже реализованы.
Место, где нужно хранить последнюю версию каждого ключа.
Java Management Extensions — стандартный механизм мониторинга Java‑приложений.
Consumer lag — разницу между последним записанным и прочитанным сообщением.
Также известный как Xinfra Monitor.
Веб‑интерфейс для просмотра, настройки и отладки данных и топиков в Kafka.
Лёгкий UI для мониторинга и администрирования кластера Kafka.
Обычно устанавливают значение 3.
Kafka Raft — встроенный механизм координации.
Особенности работы с Kafka
Kafka обеспечивает высокую производительность и отказоустойчивость, но при внедрении платформы важно учитывать несколько типовых вызовов. Разберём основные сложности и способы их решения с опорой на официальную документацию.
Хранение и политики удержания данных
Kafka управляет хранением событий через политики retention — автоматическое удаление старых данных по времени (параметр retention.ms) или по объёму (retention.bytes). По умолчанию работает политика delete — старые сообщения просто удаляются. Для топиков состояния доступна политика compact или смешанный режим (delete, compact).
При установке retention.ms = -1 данные хранятся бессрочно, но потребуется соответствующее дисковое пространство. Для долгосрочного хранения и снижения стоимости можно использовать Tiered Storage — функцию многоуровневого хранения, где старые данные автоматически перемещаются в более дешёвое объектное хранилище. В open‑source Kafka функция отмечена как production‑ready начиная с версии 3.9 и описана в KIP‑405.
Наблюдаемость требует настройки инструментов
Kafka предоставляет сотни метрик через JMX как на брокерах, так и в клиентах. Эти метрики становятся основой для систем мониторинга вроде Prometheus/Grafana или Datadog.
Для специфических задач разработаны отдельные инструменты:
-
Burrow от LinkedIn отслеживает отставание консьюмеров.
-
Cruise Control автоматически перебалансирует нагрузку между брокерами и оптимизирует использование ресурсов кластера.
-
Kafka Monitor от LinkedIn выполняет сквозной мониторинг — постоянно отправляет и читает тестовые сообщения, измеряя реальную доступность и задержки системы.
Kafka UI
Веб‑интерфейсы, такие как Kafka UI, упрощают повседневное управление кластерами, повышают их эффективность и делают технологию доступнее для новых пользователей.
Kafka UI — это графический интерфейс для администрирования и мониторинга, который позволяет:
-
Управлять топиками: создавать, изменять и удалять их без командной строки.
-
Работать с сообщениями: просматривать содержимое топиков и отправлять в них данные.
-
Контролировать кластер: отслеживать состояние и распределение нагрузки между брокерами, а также видеть, какой из них является контроллером.
-
Анализировать группы потребителей: получать детальную информацию о смещениях и задержках — это крайне важно для диагностики.
-
Проводить диагностику: следить за состоянием кластера в реальном времени для быстрого выявления и устранения проблем.
Такие инструменты, как Provectus Kafka UI и Kafbat, значительно сокращают время на управление и отладку Kafka.
Большие сообщения требуют особого подхода
По умолчанию Kafka оптимизирована для небольших сообщений — стандартный лимит составляет примерно 1 МБ. Его можно увеличить через настройки брокера, продюсера и консьюмера, но это влечёт дополнительные сложности.
Сжатие данных обычно выполняется на стороне продюсера — брокер сохраняет уже сжатые батчи сообщений и не перекомпрессирует их при стандартной конфигурации compression.type=producer. Крупные сообщения увеличивают сетевые затраты, потребление памяти и задержки обработки. На практике применяют два подхода — либо разбивают большое сообщение на части, либо сохраняют основной контент в объектном хранилище (например, S3), а через Kafka передают только ссылку на файл.
Репликация умножает стоимость хранения
Репликация в Kafka работает на уровне партиций — каждая партиция может иметь несколько копий на разных брокерах. Коэффициент репликации напрямую умножает требуемый объём дискового пространства и сетевой трафик при синхронизации данных. Это необходимая плата за высокую доступность — если один из брокеров выйдет из строя, данные останутся доступными на других узлах.
Эксплуатация on‑premises требует экспертизы
В Kafka 4.0 режим с ZooKeeper удалён — платформа работает только в KRaft‑режиме, что упрощает архитектуру и снижает операционные риски. Несмотря на упрощение архитектуры, остаются задачи планирования ёмкости, обновления версий, настройки безопасности и тестирования производительности.
Для компаний, которые хотят сосредоточиться на бизнес‑логике, управляемые сервисы, такие как Managed Service for Apache Kafka®, снимают большую часть операционной нагрузки и берут на себя масштабирование, обновления и мониторинг платформы.
Committed Volume of Service — модель резервируемого потребления ресурсов Yandex Cloud, при которой клиент заранее фиксирует объём использования сервисов на определённый срок и получает скидку по сравнению с оплатой по факту.
Kafka в облачной инфраструктуре
Для потоковой обработки данных в Yandex Cloud доступен управляемый сервис Managed Service for Apache Kafka®. Поддерживаются версии Apache Kafka 3.5–3.9. Управление брокерами выполняется автоматически: в кластерах на 3.5 используется ZooKeeper, начиная с 3.6 — встроенный кворум KRaft. Кластеры можно распределять по зонам доступности, а при сбое узел заменяется автоматически.
Все соединения защищены TLS‑шифрованием, доступ регулируется через SASL‑аутентификацию и списки ACL. Платформа сертифицирована по стандартам ISO/IEC 27001/27017/27018, PCI DSS и соответствует требованиям ФЗ‑152.
Сервис встроен в экосистему Yandex Cloud и позволяет собирать полный конвейер «стриминг → хранение → аналитика»:
-
Yandex Data Transfer может читать из Apache Kafka и писать в неё target endpoint и source endpoint — конечные точки в Yandex Data Transfer: первая задаёт систему-приёмник для записи, вторая — источник данных для чтения.
-
Yandex Managed Service for ClickHouse® получает данные из топиков в режиме реального времени.
-
Yandex DataLens подключается к ClickHouse® и строит визуализации.
Оплата использования Yandex Managed Service for Apache Kafka® взимается почасово и зависит от выбранного класса хостов. При резервировании потребления через CVoS возможна экономия до 22% на годовом сроке.
Kafka требует продуманной эксплуатации, настройки репликации и мониторинга. Наш управляемый сервис снимает основную часть этих задач: он позволяет масштабировать кластеры и сосредоточиться на разработке бизнес‑логики, а не на рутинном обслуживании.
