以非阻塞方式从基于 Kafka 的响应式 WebFlux REST 服务器到 Webflux 客户端的数据流。以下设计的架构可用于： 近乎实时地将数据推送到外部或内部应用程序。 将数据推送到文件上并将.

Matrix 是建立在分布式数据结构之上的实时通信联合协议，Dendrite是一个按照微服务架构建立的Matrix家庭服务器的实现。我们使用 Kafka 作为在微服务组件之间分发事件和异步任务的一种手.

长期以来，在有状态流处理器和流数据库之间进行选择一直是一个有争议的问题。一个流处理应用程序是一个DAG（直接无环图），其中每个节点是一个处理步骤。你通过编写单独的处理函数来编写DAG，这些函数在数据流.

微服务通常使用发送或回复心跳/健康检查的模型作为向报告、调度或编排服务提供状态信息的一种方式。这些不仅在应用程序的正常生命周期中很重要，而且在新版本推出期间也很重要。我们将看看如何使用不同的库和抽象来.

如果您从事数据工作，那么您很有可能多次遇到这个问题：数据是错误的，您不知道为什么。数据上游似乎有问题，但是您的内部同事都不知道为什么，我们该怎么办？我们应该联系谁？由于数据不是一等公民，数据团队大多开.

Redpanda 是一个开发人员优先的流数据平台，兼容 Kafka -API、无 ZooKeeper、无 JVM、Jepsen 测试和可用源。速度提高 10 倍，硬件效率提高 6 倍。您可以用 Red.

如果您参与实时分析，就不能再忽视“更改数据捕获(简称CDC)”。一些最流行和最先进的架构现在建立在基于 CDC 的解决方案之上。让我们探索是什么让 CDC 如此受欢迎，看看它将如何影响您的商业模式和项.

Apache Kafka 是一个分布式事件流平台。使用softwaremill这个工具（点击标题），您可以模拟数据如何通过复制的 Kafka 主题流动，从而更好地了解消息处理模型。.

Terraform是许多基础设施即代码专家中的流行工具。毫不奇怪，它也有 Kafka 资源的 TF 提供程序安装：terraform-provider-kafka可在 terraform 注册表中找到.

用于轻松、声明式管理 Kafka 主题的工具。包括从 YAML “应用”主题更改的能力，以及用于对代理、主题、消费者组、消息等进行交互式探索的 repl。通过标准工具管理 Kafka 主题可能很乏味且.

当试图建立一个自动化的Kafka平台时，有一个问题是 "我如何管理我的Kafka Artefacts？"。在这篇文章中，我们谈论了一个我们目前在不同项目中使用的解决方案，在未来的文章中，我们打算更详细.

如果在生产环境中运行kafka，需要手动创建集群、主题、连接器等既乏味又容易出错。如果能更好地依赖于您放入修订控制并以自动化方式应用的声明性配置就自动化了。Kafkaer 是 Apache Kafka.

Adobe Experience Platform Pipeline是一个低延迟、基于 Kafka 的流系统。管道连接数百个 Adob​​e 组件和系统。我们的 Kafka 集群处理310B msg/.