今年紅帽在4月底舉行的全球用戶大會當中,發表了3套代管服務,我們先前已介紹OpenShift Data Science,是用於機器學習模型開發的解決方案,接著再來看看另一套OpenShift Streams for Apache Kafka,它同樣緊密整合該公司發展的OpenShift Dedicated代管服務,能讓企業在使用現代化的IT環境之餘,也能藉助這樣的服務模式來減少維運複雜度,並且在橫跨開放式混合雲與多雲的架構下,獲得通用的功能組合。
值得一提的是,紅帽在推出的OpenShift Streams for Apache Kafka之前,在OpenShift平臺執行Kafka這類應用系統的部署、設定、管理等工作的簡化,其實,在2018年10月底,也曾推出一套專屬的解決方案,稱為Red Hat AMQ Streams,主要是透過多種Operator的搭配來達到這些要求。而如今透過全代管服務模式的提供,可幫企業進一步減輕支撐、整合、維護Kafka所衍生的工作負擔。
基於OpenShift代管服務與Kafka而成
顧名思義,OpenShift Streams for Apache Kafka這套解決方案,採用開放原始碼的事件資料流(event streams/streaming events)處理軟體Apache Kafka,透過雲端服務來簡化建置、執行、維運Kafka的流程。至於Kafka,本身是採用發布-訂閱模式來傳遞資訊的分散式訊息處理系統,能夠建立具有容錯能力的即時資料餵送機制。
有了這樣的代管服務,企業即可在幾分鐘之內,在OpenShift Dedicated的環境當中,啟動、執行Kafka執行個體,隨後開始設定組態,如此一來,企業軟體開發團隊更容易將連續資料流併入應用系統當中。同時,它還能橫跨分散式微型服務大型資料傳輸Volume,以及多個代管維運作業,提供一致的處理方式。
紅帽表示,每個Kafka執行個體包含了一個Kafka叢集,在單一叢集裡面,會執行多個中介器(Broker),而每個Broker又包含多個負責接收與儲存資料的題目(Topic)。以Topic而言,可區隔成多個分割區(Partition),而這些分割區會散布、複製到不同Broker,可提供容錯與增進資料存取吞吐量的成效。
此外,OpenShift Streams for Apache Kafka本身提供7天、24小時不間斷的持續運作,在服務等級協定(SLA)上,還可達到99.95%的上線時間(uptime)狀態量測方式、監控機制。
紅帽表示,OpenShift Streams for Apache Kafka主要是針對即時資料流(real-time data streams)的處理需求,不論其存在於何處,提供簡易的新增、探查、連接方式。以目前而言,這套代管服務會以開發預覽版的形式,提供試用,預計今年稍晚全面上線營運。
未來OpenShift Streams for Apache Kafka可能會有哪些發展?紅帽有意將這套代管服務綁定在結構描述登錄檔(schema registry)當中,多個工作團隊就能輕鬆探訪與連接其他團隊的串流資料Topic,而且公布他們本身的結構描述登錄檔,以便讓公司其他開發人員能夠運用。
簡化建置、維護與管理Kafka的工作,更快提供可用的服務
若企業決定採用OpenShift Streams for Apache Kafka,對於整個IT團隊而言,可大幅節省相關環境的作業時間。
舉例來說,管理Kafka服務的工作,將轉由紅帽公司的網站可靠性工程師(SRE)來負責,舉凡彙整事件記錄、系統升級、維持更長的上線可用時間,換言之,這些日常維運工作會轉交給紅帽的SRE人員主動處理,由紅帽來處理基礎架構,而隸屬於企業用戶的系統管理者,也可將心力放在其他任務上。
企業用戶的軟體開發人員也能更快聚焦在組建應用程式的工作,提升附加價值,以及擴充應用系統的執行規模。同時,他們也能在此自行建立多個Kafka資源池,從而獲得獨立運作能力與效率,而不需擔憂底層的資料收集與處理需求。
提供多種存取方式
事實上,在紅帽設計與建構這套解決方案時,他們表示,開發者體驗就是優先考量的部份,希望這些人員進行即時應用程式的組建、部署、擴大執行規模時,都可以流暢地操作。
因此,企業不需先建置OpenShift環境,就能開始使用OpenShift Streams for Apache Kafka,而這也是一般全代管服務的共通優勢;此時,開發者可透過紅帽提供服務繫結(service binding)的Operator,而能以簡易的方式,將OpenShift工作負載連接到Kafka的Topic。
而基於這樣的解決方案,不論應用程式部署在何種位置,開發者只需幾個動作,例如透過cloud.redhat.com的網頁操作介面、Red Hat OpenShift Application Services(RHOAS)的命令列介面,以及REST API,就能針對即時資料流進行新增、探訪、連接等處理。這也意味著,要將即時資料流連接執行在OpenShift之上的微服務,會變得更容易,而能將即時處理的操作體驗提供給用戶,並且以此來組建資料分析應用程式。
產品資訊
Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka
●原廠:Red Hat
●建議售價:廠商未提供
●版本:開發預覽版
●底層公有雲服務:AWS
●操作方式:網頁介面(cloud.redhat.com)、命令列(RHOAS CLI)、REST API
●服務組成:Kafka叢集,包含Kafka broker、ZooKeeper 執行個體、管理元件
●Broker組成:Topic、Partition、Partition leader、Partition follower、Replication factor(每個AZ至少配置3個)、In-sync replica(每個Topic至少配置2個)
●服務等級協定:99.95%
【註:規格與價格由廠商提供,因時有異動,正確資訊請洽廠商】
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