Event Driven Meetup #1 Apache Kafka and the World of Streams Shinichi Hashitani, Manager, Solutions Engineering, Korea/Japan May 2023. #eventdriven

Enter Apache Kafka #eventdriven

Common Use Cases

@ShinHashitani | developer.confluent.io #1 Durable Event Driven Architecture Kafkaによる高耐性イベント駆動 一般的なメッセージブローカーと異な り、Kafkaを利用したイベント駆動では 本格的な運用では大きなメリットがあ る。 • 極めて高いスケーラビリティ • バックプレッシャーが不要 • イベントの長期保全 • Order Guarantee • Exactly Once Semantics • Fan-out • ストレージ/OLAPドメインとの接続 Service 2 Service 5 Service 6 Service 1 Service 4 Service 3

@ShinHashitani | developer.confluent.io #2 Flafka (Flume + Kafka) Hadoop Pipeline データレイクへの大規模マイクロ バッチ パイプライン ● 保全対象の拡大に伴う大規模デー タを移動する必要性。 ● Flumeを使ったログのマイクロ バッチ抽出&Kafkaによるリアルタ イム連携。 ● Kafkaの特性 - 拡張性、柔軟性、 効率的なデータ共有。 ● Kafka Connect - Kafkaネイティ ブなデータ差分抽出/分散処理。 Flume Cluster Hadoop HDFS HBase Kafka Connect

@ShinHashitani | developer.confluent.io #3 Streaming ETL Databases RDBMS/NoSQL Files CSV/JSON/XML… Application Events Webhook SaaS Applications REST APIs Data Warehouse Analytics Continuous Data Processing Stream Processing Databases OLTPとOLAPを繋ぐリアル タイムパイプライン ● バッチ前提であるデータ の流れをリアルタイム化 ● これまで必要であった中 間的なデータストアや 様々な処理ロジックをス トリーム処理化 ● データは必要なストアに 必要な形態まで一次処理 をリアルタイムで実施し た後に連携。

@ShinHashitani | developer.confluent.io #4 Real Time Actions Data Warehouse Analytics Stream Processing Databases 今起こったイベントに反応 ストリームがシンクに到達するま でにアクショナブルなリアルタイ ムイベントに変換 ● 不正検知 ● 数百件の捜査対象を数億件の イベントから抽出 ● リアルタイムな状況アップ デート（Daily/Hourlyステー タス） Backend Service Alert Immediate Action Needed

How Kafka Handles Events

@ShinHashitani | developer.confluent.io Stream = A Series of Continuous Events customer login: abc order confirmed: #001 order updated: #002 customer login: efg order canceled: #003 package received: #a01 at dist center: #b02 left dist center: #a02 delivered: #a01 customer C: 0001 order U: 0003 payment U: 0002 payment C: 0003 customer U: 0002 store-order order confirmed: #001 order updated: #002 order canceled: #003 store-customer customer login: abc customer login: efg logistic package received: #a01 left dist center: #a02 delivered: #a01 at dist center: #b02 orderdb-c customer C: 0001 customer U: 0002 orderdb-o order U: 0003 orderdb-p payment C: 0003 payment U: 0002

@ShinHashitani | developer.confluent.io Why Kafka? - Kafka Keeps Data Consistent イベントはトランザクションログとして保存 イベントはログとして永続化され、同じイベン トを何度でも読み込み処理する事が可能。Pullモ デルでもある為、イベントを漏れなく順序通り 高速に連携出来る仕組みとなっている。 customer login order confirmed order updated customer logout order canceled Append-Only Immutable 1 2 3 4 5 6 8 7 10 9 11 12 1 2 3 4 5 6 8 7 Old New

@ShinHashitani | developer.confluent.io Event, Total Order, and Data Consistency “Streams and Tables in Apache Kafka: A Primer”, Michael Noll, Confluent Blog. チェスの一手一手とチェス盤の状態は 同じデータの異なる表現方法。 • チェス盤はある特定時点での完全な状 態 (State) を表現できる。 • チェスの一手一手を漏れなく、順序通 り適用すればチェス盤の状態を再現で きる。

@ShinHashitani | developer.confluent.io Kafka is a Durable Storage Broker 1 Broker 2 Broker 3 Broker 4 Topic1 partition1 Topic1 partition2 Topic1 partition3 Topic1 partition4 Topic1 partition1 Topic1 partition1 Topic1 partition2 Topic1 partition2 Topic1 partition3 Topic1 partition3 Topic1 partition4 Topic1 partition4 Concurrent Access Data Replication

Processing Events Exactly Once #eventdriven

KIP-98 Exactly Once Delivery and Transactional Messaging

Exactly Once Delivery

@ShinHashitani | developer.confluent.io Consumers Need to Be Idempotent 1 2 3 4 5 6 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 3 4 5 Order Guarantee is lost Duplicate events are sent 3/4/5 didn’t make it. Ack for 3/4/5 didn’t make it. The process failed and lost state.

@ShinHashitani | developer.confluent.io Idempotent Producer 1 2 3 4 5 6 Sequence #: 1 Sequence #: 2 Sequence #: 3 enable.idempotence = true acks = all ブローカー側で常にProducerのIDと シーケンス番号をトラッキング。 想定しているシーケンス番号と異なる 番号が到達した場合には OutOfOrder SequenceException 例外を返す。

Transactional Messaging

@ShinHashitani | developer.confluent.io Log ● Continuous ● Logical ● Infinite ● Continuous ● Physical ● Finite Stream

Challenge ヨーロッパ複数ヵ国の市場取引を支える新た なプラットフォーム - 高スループット、低レ イテンシのリアルタイム取引を多くのクライ アントに提供。 Solution Confluentをスケーラブルかつ堅固なメッ セージングレイヤーとして数十億件/日のトラ ンザクションを低レイテンシで処理。 https://www.euronext.com/en/technology/optiq-tech-solutions-for- exchanges-and-venue-operators

既存の構成から部分的にマイクロサービスに移行。 これまで時間のかかっていた新規カード申し込みの 審査時間を劇的に短縮。 アプリ=DBのフロントシステムから抽出した申し込 み情報をKafkaを軸とした非同期処理に変換： - CDC経由で申し込み情報を抽出。 - 同一イベントの複数Consumerからの同時 (並列) 処理。 - 非同期処理によるストリームパイプライン。 Driving innovation in financial systems using Confluent - Kafka Summit San Francisco 2019 Rakuten Card

@ShinHashitani | developer.confluent.io Stream Processing - Transform in Transit Filter Enrich Aggregate Validate

@ShinHashitani | developer.confluent.io Processing a Stream - Ins and Outs Filter Enrich Aggregate Validate Sink Sink raw validated Validate aggregated enriched Aggregate Enrich Filter filtered

@ShinHashitani | developer.confluent.io Transaction raw aggregated Aggregate Filter filtered 1. トピック “raw” からConsume 2. Filtering処理 3. トピック “filtered” にProduce 4. トピック “raw” のOffsetを更新 isolation.level = read_committed

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