المقدمة

Apache Kafka هو نظام مفتوح المصدر لمعالجة البيانات بشكل موزع وفعال، مصمم للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات. بيتم استخدامه بشكل أساسي ك Message broker ولكنه يتميز بقدرته على التعامل مع ال Streaming data بشكل سلس.

ليه معظم الشركات والمبرمجين بيستخدموا Kafka

لانه حل بسيط لأكثر من مشكلة بتواجه الشركات:

• الشركات اللي بتكون معمارية مشاريعها Microservices بتكون محتاجة Message broker ينقل ال events من service للأخرى ويكون مسؤول عن التواصل بينهم, و Kafka خيار مثالي لأنه قابل للتوسع بمعني أنه مهما زاد الطلب على التطبيق بتاعك هيكون قادر ينقل ال events من خدمة للثانية بسلاسة.
• في حالات استخدام كثيرة بتكون محتاج تعالج البيانات لحظيًا عشان تأخذ عليها قرار معين في النظام, مثل أنظمة الترشيحات في منصة زي اليوتيوب وزي ال Fraud analyses في ال FinTech. قواعد البيانات التقليدية مش هتكون مناسبة في هذه الحالة لأن عملية تخزين و استرجاع البيانات منها بطيئة وعشان كدا بنستخدم Kafka واللي بيقدر يوفر ال Streamed data ويتم معالجتها باستخدام Spark أو Flink بشكل لحظي.
• في حالات كثيرة بيكون عندك بيانات حابب تخزنها في أكثر من مكان أو ترسلها لأكثر من نظام عشان يعالجها بطريقة معينة فكمثال وقت ما بتطلب Order من E-Commerce Application بنحتاج نخزنه في قاعدة البيانات وكذلك نظام المدفوعات بيحتاج يعالجه ومثله ال Inventory management system وكذلك ال Recommendation engine. هنا كافكا بيقدر يعمل Streaming للبيانات الخاصة بالطلب و كل نظام من دول يعتبر Consumer يقدر يقرأ البيانات في نفس الوقت و يعالجها بطريقته.

مميزات Kafka

• أداء سريع (High Throughput & Low Latency) 🚀: يمكنه معالجة ملايين الرسائل في الثانية بزمن استجابة قليل جدًا.
• التوسع السهل (Scalability) 📈: يدعم التوزيع على أكثر من Server بشكل أفقي (Horizontal Scaling) فبيكون مناسب للأنظمة الكبيرة.
• تحمل الأعطال (Fault Tolerance) 🔄: يضمن عدم فقدان البيانات بفضل تقنيات التكرار (Replication) وإعادة المحاولة (Retry Mechanism).
• تكامل قوي مع أنظمة معالجة البيانات مثل Spark وFlink وHadoop 🤝

أهم استخدامات Kafka

• System Monitoring and Alerting: بيقدر Kafka يعمل Ingestion لل Metrics and events من أجزاء النظام المختلفة أو حتي من أنظمة مختلفة ويتيح البيانات دي بشكل لحظي والتي على أساسها نتخذ قرارات للتحكم في النظام أو معالجة المشاكل.
• Data Streaming for Recommendation Engine: هنا تقدر تستفاد بأكثر من ميزة يقدمها كافكا ( السرعة لأنك بتحتاج النتائج In real time , القابلية للتوسع وده لأن نظم التوصيات تحتاج كمية كبيرة من البيانات لتحسين جودة تحليلها)
• Log Analysis (with Logstash, ElasticSearch and Kibanna): دا كان الاستخدام الأصلي اللي طورت Linkedin Kafka عشانه وهو تحليل الـ Logs, هنا بنستفيد من ميزة أنه Kafka يقدر يقرأ ال Logs من أكثر من subsystem في نفس الوقت ويجمعهم عشان نقدر نحللهم باستخدام logstash
• Machine-Learning Systems: الـ ML Models مستخدمة بقوة في التطبيقات العالم النهارده, فلو أخذنا مثال ال Payment Service Providers فهما بيحتاجوها تحلل الـ Shopper interaction بشكل لحظي عشان تتبين أن كانت هذه المعاملة المالية Fraud أو لاء.

ما هو الفرق بينه وبين Rabbit MQ

بينما يمكن أن تستخدم الاثنين ك Message Broker , ف Kafka بيتميز بال Stream processing زي ما شرحنا قبل كده وكونه أكثر مرونة وبيخزن البيانات بشكل دائم علي عكس Rabbit MQ اللي عبارة عن نظام تبادل رسائل تقليدي. فلو حبينا نلخص الفروق في الاستخدام:

• Kafka أقوى وأكثر كفاءة في التعامل مع البيانات الضخمة والأنظمة المتوزعة.
• RabbitMQ أسهل في الاستخدام ويصلح للأنظمة التي تحتاج إلى تبادل رسائل تقليدي.

الشركات تستخدم Kafka لأنه أكثر استقرارًا وأفضل للتوسع، لكنه قد يكون معقدًا في البداية مقارنةً بـ RabbitMQ.