Kafka

Kafka est une plateforme conçue pour traiter et transférer des données en temps réel. Elle permet de gérer des flux d'informations de manière fiable, rapide et structurée.

Utilisée dans de nombreux secteurs, Kafka facilite la circulation continue des données entre services, applications et systèmes.

Qu’est-ce que Kafka ?

Kafka est un système de messagerie distribué open source développé à l'origine par LinkedIn. Il est aujourd’hui hébergé par la fondation Apache.

Il permet de publier, stocker et lire des flux de données, aussi appelés événements, en temps réel. Ces données peuvent contenir des informations issues d'applications, de capteurs, de bases de données ou de plateformes web.

Kafka est souvent utilisé comme « bus d’événements », c'est-à-dire un canal central par lequel transitent les informations entre diverses applications d’un système informatique.

À quoi sert Kafka ?

Kafka est utilisé pour assurer la gestion continue et fiable de volumes massifs de données. Il est conçu pour être capable de traiter des millions d'événements ou de messages par seconde.

Voici quelques cas d’usage concrets :

• Collecte de données utilisateurs sur un site web en temps réel
• Connexion entre différents microservices dans une architecture distribuée
• Synchronisation des bases de données entre plusieurs systèmes
• Surveillance en continu d’événements industriels via des capteurs IoT
• Traitement en direct de transactions financières ou de commandes e-commerce

Grâce à Kafka, les entreprises peuvent réagir rapidement à des événements métiers ou techniques, sans délai lié à un traitement batch ou manuel.

Comment fonctionne Kafka ?

Kafka repose sur un modèle « publish-subscribe » (pub/sub). Les producteurs envoient des messages dans des « topics ». Les consommateurs lisent ces messages.

Un topic est une catégorie où sont regroupés les messages liés à un même sujet. Kafka garantit que les messages sont stockés dans l’ordre et peuvent être relus plusieurs fois.

Ce système est distribué : il fonctionne sur plusieurs serveurs (appelés brokers), ce qui assure sa haute performance et sa tolérance aux pannes.

Kafka peut être intégré avec des frameworks de traitement de données comme Apache Spark ou Apache Flink, pour analyser les données en temps réel.

Différences avec des notions proches

Kafka est souvent comparé à des systèmes comme RabbitMQ ou des files de messages classiques. Contrairement à ces outils, il est conçu pour la persistance des messages sur plusieurs jours voire semaines, et pour l’élasticité à grande échelle.

Kafka n’est pas une base de données, mais peut stocker un historique d’événements. Il n'est pas non plus un ETL, bien qu’il puisse s’intégrer dans des chaînes de traitement de données.

Il se distingue également des API REST en permettant une diffusion continue de données, sans requête manuelle à chaque fois.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de e-commerce utilise Kafka pour capter en direct les clics, les recherches et les commandes des clients. Ces données sont ensuite analysées pour recommander des produits personnalisés.

Une banque utilise Kafka pour surveiller en temps réel les transactions et détecter les fraudes. Chaque opération est traitée comme un événement indépendant.

Dans le secteur industriel, des capteurs connectés envoient des données toutes les secondes dans Kafka. Ces données servent à surveiller les machines et anticiper les pannes.

Un service RH peut connecter plusieurs logiciels (paie, gestion du temps, candidatures) à travers Kafka. Cela permet de synchroniser les informations automatiquement sans saisie manuelle.