よくある質問
Kafkaのアーキテクチャ、データ保持、Exactly-Onceセマンティクス、およびスケーリングに関するFAQ
Apache Kafka の一般的なパフォーマンスのボトルネックのトラブルシューティング: 実践ハンドブック
この実践ハンドブックでは、Apache Kafka における一般的なパフォーマンスのボトルネックを特定し、解決する方法を解説します。スループットの制限、高レイテンシ、コンシューマーラグに、実践的なアドバイスと設定例で対処する方法を学びましょう。主要なメトリクスを理解し、実績のあるトラブルシューティング技術を適用することで、Kafka クラスターを最適化し、より効率的なイベントストリーミングプラットフォームを実現しましょう。
Kafkaアーキテクチャの解説：コアコンポーネントとその役割
Apache Kafkaの分散イベントストリーミングアーキテクチャの基本的な構成要素を探ります。このガイドでは、Kafka Broker、Topic、Partition、Producer、Consumerの役割、およびZooKeeperの調整役について明確に解説します。これらのコンポーネントがどのように相互作用し、高スループットで耐障害性の高いデータ処理とストレージを保証しているかを学びましょう。これは、あらゆるKafka実装に不可欠な知識です。
Kafkaのスケーリング：高スループットと低レイテンシのための戦略
Apache Kafkaをスケーリングして高スループットと低レイテンシを実現するための必須戦略を学びましょう。このガイドでは、パーティショニングの最適化、プロデューサー設定、ブローカー設定、レプリケーションファクター、コンシューマーチューニングについて解説します。増加するデータ量とリアルタイムトラフィックを効率的に処理できる、堅牢で高性能なKafkaクラスターを構築するための実践的なヒントと設定をご覧ください。
KafkaのExactly-Onceセマンティクスを徹底解明：包括的なガイド
信頼性の高いイベント処理のためのKafkaのExactly-Onceセマンティクス（EOS）を探求しましょう。このガイドでは、EOSを実現するための技術要件を分析します。具体的には、べき等なプロデューサー、トピックをまたいだトランザクショナルな書き込み、そして分散ストリーミングパイプラインでのデータ損失や重複を防ぐためのコンシューマーの隔離レベル（`read_committed`）と手動オフセット管理の重要な役割について解説します。
Kafkaデータ保持期間：イベントストリームの理解と管理
Kafkaの重要なデータ保持ポリシーを習得し、ストレージ、パフォーマンス、コンプライアンスを最適化しましょう。本ガイドでは、時間ベース（`retention.ms`）とサイズベース（`retention.bytes`）の戦略について徹底的に解説し、ブローカーレベルとトピックレベルの両方での設定方法を実演します。実用的な意味合いを理解し、イベントストリームを管理するためのベストプラクティスを発見し、Kafkaクラスターが必要な期間だけ効率的にデータを保存し、高額なディスク枯渇や重要なデータ損失を防ぐ方法を確保しましょう。