⚔lambda در مقابل Kappa: انتخاب الگوی معماری مناسب برای سیستم پردازش داده های مدرن خود

در دنیای داده های امروز ، سازمانها با چالش پردازش حجم داده های گسترده به طور کارآمد ، قابل اعتماد و با سرعت ، دست و پنجه نرم می کنند. به عنوان سرعت داده و افزایش حجم ، معماران نرم افزار باید سیستم هایی را طراحی کنند که هم پارادایم های دسته ای و پردازش جریان را کنترل کنند. دو الگوی معماری به عنوان راه حل های غالب برای ساخت سیستم های پردازش داده های مقیاس پذیر ظاهر شده اند: معماری لامبدا و کاپا.

این پست عمیقاً به این معماری ها می پردازد و تجزیه و تحلیل مقایسه ای از نقاط قوت ، ضعف و موارد استفاده ایده آل برای توانمندسازی شما در تصمیم گیری آگاهانه برای تلاش پردازش داده های بعدی خود ارائه می دهد.

– تعریف معماری ها: یک چشم انداز تاریخی
🛠 معماری Lambda: معرفی شده توسط ناتان مارز در حدود سال 2011 ، ناشی از تجربیات وی در پشت و توییتر ، معماری لامبدا (با نام λ محاسبه ، با تأکید بر برنامه نویسی عملکردی) نیاز به دیدگاه داده های جامع و واقعی را برطرف می کند. این کار را از طریق یک رویکرد سه لایه به دست می آورد:

لایه دسته ای: به طور دوره ای کل مجموعه داده های تاریخی را پردازش می کند و نماهای دقیق اما تأخیر ایجاد می کند.
Layer Speed: فرآیندهای داده های اخیر و دریافتی در زمان واقعی ، ارائه نمای کم تأخیر برای جبران تأخیر در لایه دسته ای.
خدمت به لایه: خروجی ها را از هر دو دسته و لایه های سرعت ادغام می کند تا یک نمای کامل و پرس و جو از داده ها ارائه شود.
معماری ⚡kappa: پیشنهاد شده توسط جی کرپس (بنیانگذار Confluent و یک خالق آپاچی کافکا) در سال 2014 ، معماری کاپا (نامه بعدی در الفبای یونانی پس از لامبدا) ساده سازی را ارائه می دهد. ایده اصلی آن متحد کردن دسته و پردازش جریان با استفاده از تمام داده ها به عنوان یک جریان مداوم و تغییر ناپذیر ، اعمال یک سیستم پردازش جریان قوی است. شامل:

لایه پردازش جریان: یک خط لوله واحد تمام داده ها-چه در زمان تاریخی و چه در زمان واقعی-را به عنوان یک جریان مداوم از وقایع پردازش می کند.
خدمت به لایه: نتایج پردازش جریان مداوم ذخیره می شود و برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل در دسترس قرار می گیرد.
🧭 VISUALING THE FLOW: نمودارهای معماری
معماری لامبدا
+—————-+
| داده های خام |
+——–+——-+
|
+—————+—————–+
| |
+——– V ——+++ ——- V ——-+
| لایه دسته ای | | لایه سرعت |
| (تمام داده ها) | | (داده های اخیر) |
+——–+——-++——-+——–+
| |
+——– V ——+++ ——- V ——-+
| نمای دسته ای | | زمان واقعی |
| | | نمایش ها |
+——–+——-++——-+——–+
| |
+—————+—————–+
|
+——– V ——-+
| خدمت لایه |
| (نماهای ادغام شده) |
+—————-+
معماری کاپا
+—————-+
| داده های خام |
+——–+——-+
|
حرفهای
+—————-+
| پیام |
| صف |
| (بلوط ، کافکا) |
+——–+——-+
|
حرفهای
+—————-+
| پردازش جریان |
| سیستم |
+——–+——-+
|
حرفهای
+—————-+
| خدمت لایه |
| (نمایش) |
+—————-+
⚙ شیرجه عمیق فنی: یک تحلیل مقایسه ای

https://gist.github.com/rajkundalia/178c54b77add205f03a703e629d7fc62

یک تمایز اساسی بین لامبدا و کاپا در نحوه مصرف داده ها در ابتدا به سیستم نهفته است.

🧵 معماری لامبدا: چنگال در جاده

در یک معماری لامبدا ، داده ها به طور معمول از لحظه تولید آن دو مسیر مجزا را دنبال می کنند:

مصرف لایه دسته ای: داده های خام ، غالباً در حجم زیاد ، زمین هایی در یک سیستم ذخیره سازی توزیع شده و تغییر ناپذیر مانند سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) ، Amazon S3 یا Google Cloud Storage. این داده ها اغلب به عنوان پرونده های جدید یا پارتیشن ها با گذشت زمان ضمیمه می شوند و یک سیاهه در حال رشد و تغییر ناپذیر از تمام داده های تاریخی را تشکیل می دهند.
مصرف لایه سرعت: برای لایه سرعت کم تأخیر ، داده ها به طور معمول در صف پیام توزیع شده مانند Apache Kafka یا Amazon Kinesis پخش می شوند. این سیستم ها جریان پیام های سفارش داده شده و بادوام را ارائه می دهند و به لایه سرعت امکان می دهد تا وقایع را در هنگام وقوع پردازش کند.
🔄 معماری کاپا: جریان متحد

معماری کاپا رویکرد ساده تری را قهرمان می کند. تمام داده ها ، چه در زمان واقعی و چه تاریخی (برای پردازش مجدد) ، از طریق یک صف پیام توزیع شده واحد و یکپارچه ، که معمولاً Apache Kafka است ، وارد سیستم می شوند.

ورود به سیستم تغییر ناپذیر: کافکا به عنوان یک دوام و سفارش تغییر ناپذیر از همه وقایع عمل می کند. داده های جدید به این گزارش اضافه شده است.
پخش مجدد جریان برای پردازش تاریخی: هنگامی که پردازش “دسته ای” تاریخی لازم است (به عنوان مثال ، برای اعمال خطاهای منطق جدید یا رفع) ، موتور پردازش جریان به سادگی بخش مربوط به ورود به سیستم Kafka را از ابتدا تکرار می کند.
Key Takeaway: معماری Lambda نیاز به مدیریت دو خط لوله جداگانه داده های جداگانه دارد که هر کدام دارای ملاحظات خاص خود برای قالب داده ها ، سریال سازی و قابلیت اطمینان هستند. معماری Kappa با داشتن یک نقطه ورود واحد و یکپارچه از طریق یک صف پیام با دوام ، این کار را ساده می کند ، که به عنوان منبع تغییر ناپذیر حقیقت برای همه داده ها عمل می کند.

🏗 بینش های دنیای واقعی: شرکت ها و فناوری ها
🔀 لامبدا در عمل:

LinkedIn: Lambda از نظر تاریخی برای پلت فرم Analytics خود ، با استفاده از Hadoop برای Batch و Samza برای پردازش در زمان واقعی.
توییتر: زیرساخت های اولیه تجزیه و تحلیل آنها از اصول لامبدا با Hadoop برای دسته و طوفان برای تجزیه و تحلیل توییت در زمان واقعی استفاده کرد.
Netflix: Lambda اهرم برای پردازش داده های مشاهده ، ترکیب Hadoop برای Batch و Kafka با Flink برای توصیه های زمان واقعی.
🔧 فن آوری های کلیدی: Apache Hadoop/Spark (دسته ای) ، Apache Storm/Flink/Spark Streaming (سرعت) ، Apache Druid/Pinot/Cassandra (خدمت).

🔁 کاپا در عمل:

Uber: با استفاده از Apache Kafka و Flink برای یک خط لوله پردازش جریان متحد ، به سمت یک معماری شبیه به کاپا در زمان واقعی خود منتقل شد.
Confluent: از یک معماری Kappa در داخل برای معیارها و نظارت ، ساخته شده در اطراف Apache Kafka استفاده می کند.
LinkedIn (تکامل): بخش هایی از زیرساخت های LinkedIn به سمت الگوهای Kappa برای مواردی که خواستار پردازش مداوم هستند ، به سمت الگوهای Kappa حرکت می کنند.
🔧 فن آوری های کلیدی: Apache Kafka (ستون فقرات پیام رسانی) ، Apache Flink/Kafka (پردازش جریان) ، KSQLDB (جریان SQL) ، Apache Cassandra/Scylladb (خدمت).

⚖ چالش های عملیاتی و مقیاس گذاری
🧩 معماری لامبدا: چالش اصلی در افزایش بار عملیاتی مدیریت دو سیستم مجزا است. تضمین سازگاری داده بین لایه و لایه های سرعت ، همراه با هماهنگی استقرار و نظارت ، پیچیدگی قابل توجهی را اضافه می کند. مقیاس بندی هر لایه به طور مستقل بر اساس الگوهای مختلف بار نیز بسیار مهم است.

🔁 معماری Kappa: چالش اصلی شدت منابع بالقوه و زمان مورد نیاز برای پردازش مجدد حجم بزرگ داده های تاریخی است. برنامه ریزی دقیق ظرفیت برای ذخیره سازی و پردازش در هنگام پردازش مجدد ضروری است. مدیریت برنامه های پردازش جریان دولتی در مقیاس نیز پیچیدگی های منحصر به فردی را نشان می دهد.

🧠 انتخاب مسیر خود: چه موقع لامبدا در مقابل کاپا را انتخاب کنید
تصمیم به نیازها و محدودیتهای خاص شما بستگی دارد:

✅ برای لامبدا انتخاب کنید:

شما سرمایه گذاری و تخصص قابل توجهی در فن آوری های پردازش دسته ای دارید.
تأخیر بسیار کم برای دیدگاههای خاص در زمان واقعی بسیار مهم است و نمی تواند تأخیرهای فرآوری مجدد را تحمل کند.
پردازش دسته ای شما عملکرد یا مزایای قابل توجهی را برای داده های تاریخی ارائه می دهد.
ساختار تیم شما به طور طبیعی تخصص دسته ای و پردازش جریان را از هم جدا می کند.
✅LEAN به سمت کاپا وقتی:

سادگی عملیاتی و کاهش سربار نگهدارنده اولویت های اصلی است.
حفظ منطق پردازش مداوم در تمام داده ها مهم است.
پشته فناوری پردازش جریان شما بالغ است و قادر به کنترل مجدد داده های تاریخی به طور مؤثر است.
بینش نزدیک به زمان واقعی در تمام داده ها کافی است ، و تأخیر پردازش گاه به گاه قابل قبول است.
شما در حال ساخت یک سیستم جدید هستید و می خواهید یک الگوی پردازش جریان متحد را در آغوش بگیرید.
💡 روند همگرایی: به ویژه ، خطوط در حال تار شدن هستند. موتورهای پردازش مدرن مانند Apache Flink به طور فزاینده ای قادر به حمل بار کاری مانند دسته ای هستند و منجر به معماری های “همگرا” می شوند که برخی از مزایای هر دو رویکرد را در یک چارچوب واحد ارائه می دهند.

🚧 اشکالاتی و محدودیت های قابل توجه
مالیات پیچیدگی لامبدا: همانطور که مارتین کلپپمن به طور مناسب بیان می کند ، در حالی که لامبدا یک مشکل واقعی را حل می کند ، به دلیل نیاز به حفظ دو سیستم جداگانه اما مرتبط با آن ، “پیچیدگی عملیاتی قابل توجهی را معرفی می کند.” این پیچیدگی بر توسعه ، استقرار ، نظارت و اشکال زدایی تأثیر می گذارد.
موانع پردازش کننده کاپا: در حالی که پردازش جریان به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است ، هزینه و زمان مرتبط با پردازش مجدد مجموعه داده های عظیم تاریخی در کاپا یک نکته مهم است. چشم انداز اولیه جی کرپس به پردازش جریان بسیار مقیاس پذیر وابسته است ، که در حالی که تا حد زیادی به دست آمده است ، هنوز هم نیاز به مهندسی دقیق و تخصیص منابع دارد.
نکات و بهترین شیوه های قابل اجرا
نیازهای خود را به وضوح تعریف کنید: نیازهای تأخیر خود ، الزامات دقت داده ها و قابلیت های تیم را درک کنید.
در آغوش تغییر ناپذیری: داده های خام را به عنوان تغییر ناپذیر و تنها ضمیمه در هر دو معماری درمان کنید.
در پردازش جریان عاقلانه سرمایه گذاری کنید: برای Kappa ، یک موتور قوی و مقیاس پذیر مانند جریان های فلینک یا کافکا را انتخاب کنید. برای لایه سرعت لامبدا ، قابلیت های کم تأخیر را در اولویت قرار دهید.
همه چیز را خودکار کنید: اتوماسیون قوی را برای استقرار ، نظارت و مقیاس بندی خطوط لوله داده خود اجرا کنید.
مدیریت کارشناسی ارشد دولت: در پردازش جریان دولتی ، به تداوم دولت ، تحمل خطا و مقیاس گذاری توجه کنید.
استراتژیک سریال سازی داده ها و تکامل طرحواره: یک قالب سریال سازی داده های ثابت و برنامه ای برای دستیابی به تغییرات طرحواره را پیاده سازی کنید.
تکرار و انطباق: با یک اجرای قابل کنترل شروع کنید و با افزایش نیاز به داده های خود ، معماری خود را تکامل دهید.
inconclusion و چشم انداز آینده
هر دو معماری Lambda و Kappa چارچوب های قدرتمندی را برای ساختن سیستم های پردازش داده های مقیاس پذیر ، هر یک از نقاط قوت و معاملات متمایز ارائه می دهند. انتخاب بهینه به نیازهای منحصر به فرد ، زیرساخت های موجود و زمینه سازمانی بستگی دارد.

با نگاهی به آینده ، ادامه بلوغ فن آوری های پردازش جریان ، افزایش خدمات داده های بدون سرور و مدیریت شده و ظهور چارچوب های پردازش یکپارچه ، همگرایی بالقوه این الگوهای را نشان می دهد. صرف نظر از معماری منتخب ، هدف اساسی باقی مانده است: برای پردازش کارآمد مقادیر زیادی از داده ها و به دست آوردن بینش به موقع و با ارزش. با در نظر گرفتن دقیق نیازهای تجاری و چشم انداز فناوری در حال تحول ، می توانید الگوی معماری را انتخاب کنید که به بهترین وجه سازمان شما را قادر می سازد تا پتانسیل کامل داده های آن را باز کند.

✨ معماری را انتخاب کنید که زندگی شما را ساده می کند – بدون اینکه بینش هایی را که داده های شما ارائه می دهند به خطر بیاندازند.