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En el entorno empresarial de hoy día, donde el volumen de datos aumenta con rapidez y la presión para responder a los eventos en tiempo real es cada vez es mayor, las organizaciones necesitan estrategias basadas en datos que les aporten conclusiones útiles en menos tiempo y les permitan aumentar su ventaja competitiva. Para afrontar estos desafíos de macrodatos, necesita una plataforma de streaming distribuida y escalable de forma masiva que sustente múltiples productores y consumidores, y conecte los flujos de datos de toda la organización. Apache Kafka y Azure Event Hubs proporcionan estas plataformas distribuidas.

¿En qué se diferencia Azure Event Hubs de Apache Kafka?

Tanto Apache Kafka como Azure Event Hubs están diseñados para controlar la ingesta de flujos de datos a gran escala en tiempo real. Conceptualmente, los dos son servicios de registro de confirmaciones distribuidos, particionados y replicados. Ambos utilizan modelos de consumo particionados con un concepto de cursor del lado cliente que proporciona escalabilidad horizontal para cargas de trabajo muy exigentes.

Apache Kafka es una plataforma de streaming de código abierto que se instala y ejecuta como software. Event Hubs es un servicio totalmente administrado en la nube. Mientras Kafka cuenta con un amplio ecosistema que crece rápidamente y tiene una fuerte presencia tanto en entornos locales como en la nube, Event Hubs es una solución sin servidor nativa en la nube que ofrece la libertad de no tener que administrar servidores ni redes, ni de preocuparse por configurar agentes.

Anuncio de Azure Event Hubs para Apache Kafka

Nos complace anunciar la disponibilidad general de Azure Event Hubs para Apache Kafka. Con Azure Event Hubs para Apache Kafka, obtiene lo mejor de ambos mundos: el ecosistema y las herramientas de Kafka, junto con la seguridad y la escala global de Azure.

Esta nueva y eficaz característica permite iniciar el streaming de eventos de aplicaciones que utilizan el protocolo Kafka directamente a Event Hubs con solo cambiar una cadena de conexión. Permita que sus aplicaciones, marcos y herramientas de Kafka actuales se comuniquen con Event Hubs y aproveche la facilidad que ofrece una solución de plataforma como servicio, donde no tiene que ejecutar Zookeeper ni administrar o configurar clústeres.

Event Hubs para Kafka permite también disponer fácilmente de la funcionalidad del ecosistema de Kafka. Use Kafka Connect o MirrorMaker para comunicarse con Event Hubs sin cambiar ni una sola línea de código. Busque los tutoriales de ejemplo de GitHub.

Esta integración no solo le permite comunicarse con Azure Event Hubs sin cambiar sus aplicaciones de Kafka, sino que también puede aprovechar el potencial de las características únicas de Event Hubs. Por ejemplo, puede enviar datos sin problemas a Blob Storage o Data Lake Storage para retenerlos a largo plazo o procesarlos por microlotes con Event Hubs Capture. Escale fácilmente el streaming de datos de megabytes a terabytes, manteniendo el control sobre cuándo y qué cantidad debe escalarse con la característica de inflado automático. Event Hubs admite también recuperación ante desastres geográfica. Event Hubs se integra perfectamente con otros servicios de Azure, como Azure Databricks, Azure Stream Analytics y Azure Functions, para poder analizar y procesar más los datos.

Event Hubs para Kafka admite Apache Kafka 1.0 y versiones posteriores mediante el protocolo Apache Kafka, que hemos asignado a nuestro protocolo AMQP 1.0 nativo. Además de proporcionar compatibilidad con Apache Kafka, esta traducción de protocolo permite que otras aplicaciones basadas en AMQP 1.0 se comuniquen con aplicaciones de Kafka. Las aplicaciones basadas en JMS pueden usar Apache Qpid™ para enviar datos a consumidores basados en Kafka.

Abierto, interoperable y totalmente administrado: Azure Event Hubs para Apache Kafka.

Pasos siguientes

Póngase en marcha con solo algunos clics e integre Event Hubs con otros servicios de Azure para disponer de más análisis.

¿Le ha gustado este blog? Síganos a medida que actualizamos la lista de características. A continuación puede dejarnos sus comentarios o preguntas.

¡Feliz streaming!

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