Kafka

Ihre Daten kennen in Kafka

Ordnen Sie Kafka-Streams für vertrauliche Daten mit BigID zu und überwachen Sie sie.

Mithilfe eines agentenlosen Connectors scannt BigID in jedem Abfrageintervall eine Stichprobenmenge an Nachrichten, sodass Sie vertrauliche und persönliche Informationen mit minimalem Ressourcen- und Speicheraufwand schnell ermitteln können.

BigID unterstützt sowohl Core Kafka als auch Confluent Kafka und kann dessen Schemaverwaltung für die Avro-Nachrichtenserialisierung nutzen. BigID kann zusätzliche Scanner und Korrelatoren in derselben Warteschlange hinzufügen, wenn die Datenmenge für einen Scanner und Korrelator zu groß ist.

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Vorteile von Kafka

Geringe Latenz, hoher Durchsatz

Optimiert für die Verarbeitung großer Datenmengen und -geschwindigkeiten (Tausende pro Sekunde) mit geringer Verzögerung.

Haltbarkeit

Bietet die Replikationsfunktion, sodass Daten oder Nachrichten über eine Festplatte länger im Cluster verbleiben.

Skalierbarkeit

Verarbeitet eine große Anzahl von Nachrichten gleichzeitig und ist daher ein skalierbares Softwareprodukt.

Echtzeit-Handling

Unterstützt Echtzeit-Datenpipelines, einschließlich Prozessoren, Analysen und Speicher.

Open Source

Für Unternehmen kostenlos verfügbar und für die öffentliche Zusammenarbeit offen.

Verteiltes System

Enthält eine verteilte Architektur, die Partitionierung und Replikation ermöglicht.

Über Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-, verteilte Stream-Processing-Softwareplattform, die von LinkedIn entwickelt und der Apache Software Foundation gespendet wurde.

Eine Streaming-Plattform verfügt über drei Hauptfunktionen:

Veröffentlichen und abonnieren Sie Datensatzströme, ähnlich einer Nachrichtenwarteschlange
Speichern Sie Datensatzströme fehlertolerant und dauerhaft
Verarbeiten Sie Datensatzströme, sobald sie auftreten

Kafka wird von vielen Unternehmen, darunter Airbnb, Uber und Netflix, verwendet, um Daten zwischen Knoten zu replizieren, Knoten neu zu synchronisieren und den Status wiederherzustellen. Kafka wird hauptsächlich für Echtzeit-Datenanalysen und Stream-Verarbeitung verwendet, kann aber auch für Protokollaggregation, Messaging, Clickstream-Tracking und Audit-Trails eingesetzt werden.