Kafkas Entstehung: Eine Datenintegrations-Saga

Im Jahr 2012 stand LinkedIn vor einer immensen Herausforderung bei der Datenintegration. Die bestehenden Datenpipelines waren ineffizient, nicht skalierbar und litten unter Datensilos. Um dies zu lösen, entwickelten sie Apache Kafka. Dieser Artikel taucht in die Ursprünge von Kafka ein und zeigt, dass sein Design von der Notwendigkeit nach Robustheit, Skalierbarkeit, Echtzeitfähigkeit und nahtloser Datenintegration getrieben wurde. Er untersucht, wie LinkedIn geschickt Avro-Schemata und ein Schema-Register nutzte, um Datenkonsistenz und -kompatibilität zu gewährleisten und letztendlich ein effizientes Datenmanagement zu erreichen. Der Artikel reflektiert auch über den Mangel an erstklassiger Schema-Unterstützung in Kafka und vergleicht ihn mit neueren Ansätzen wie der schema-orientierten Philosophie von Buf.