Arenadata Streaming: удобство в выборе инструментов
Сегодня хочу рассказать про свой опыт работы с Arenadata Streaming. Он включает работу на двух проектах с этой системой, примерно в одинаковой комплектации: Внешние сервисы + Kafka + Apache NiFi + PostgreSQL.
Мне даже пришлось пройти обучение по эксплуатации ADS.
Что мне нравится в ADS как инженеру - это не наличие какого-то одного универсального стека или конвейера, а возможность собирать архитектуру из нужных сервисов под конкретную задачу, а чаще всего - под инструменты, которыми уже пользуется заказчик.
Классическая архитектура интеграции данных обычно включает источники, целевые системы, брокер сообщений, шину.
В ADS можно построить гораздо больше: NiFi, Kafka Connect, Schema Registry, ksqlDB, Kafka REST Proxy, MiNiFi. Управление кластером выполняется через ADCM, а управление доступом может быть интегрировано с ADPS/Ranger.
В моих проектах одним из типовых сценариев была связка: Источник → Kafka → NiFi → PostgreSQL
Внешние системы передавали сообщения в Kafka, NiFi забирал их из топиков, выполнял необходимую трансформацию и загружал данные в БД. Иногда NiFi использовался и для перемещения и обработки данных между слоями DWH.
Но здесь есть один важный момент: шина в виде NiFi нужна далеко не всегда.
Если задача сводится к передаче данных между системами, может оказаться достаточно Kafka с коннекторами.
На мой взгляд, это один из удобных моментов ADS: не обязательно использовать все компоненты платформы. Можно выбрать тот набор инструментов, который действительно нужен для конкретного процесса.
Ещё одна интересная часть ADS - MiNiFi.
Это облегчённый NiFi для сбора данных непосредственно на периферийных устройствах, где полноценный NiFi не развернуть: например, на сетевом оборудовании, вышках связи и т.д.
MiNiFi Agent получает конфигурацию (flow) от C2 Server, а собранные с источников данные передает в основной NiFi.
С MiNiFi у меня пока только учебный опыт: развёртывание связки C2 Server + агенты MiNiFi на учебных стендах. Хотелось бы поработать с ним на реальных проектах.
А какой опыт работы с Arenadata Streaming есть у вас?
Особенно интересно послушать об опыте использования Агентов MiNiFi насколько эта система востребована и какие реально задачи решает?
#Arenadata #ArenadataStreaming #DataEngineering #ApacheNiFi #ApacheKafka #DataIntegration #MiNiFi
· 23.08
связка логичная, но сколько часов ушло на отладку nifi-флоу когда источник менял схему? у нас в похожем кейсе kafka connect закрыл 80% задач без nifi, и поддержка стала сильно проще — меньше подвижных частей, меньше ночных алертов
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 24.08
Отличный опыт. И все же Брокер и Шина имеют разное назначение. Вероятно в вашей схеме шина просто не нужна. Nifi обладает огромной мощностью и возможности создавать ветвления , т.е. разные сценарии обработки в зависимости от входных данных вероятно могла бы вам помочь.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён