第1章 AMQ Streams の概要
AMQ Streams は、OpenShift クラスターで Apache Kafka を実行するプロセスを簡素化します。
AMQ Streams を試す前に、その機能と使用方法を理解しておくと便利です。本章では、Kafka の主な概念を紹介し、AMQ Streams Operator の概要についても取り上げます。
Operator は、OpenShift アプリケーションのパッケージ化、デプロイメント、および管理を行う方法です。AMQ Streams Operator は OpenShift の機能を拡張し、Kafka デプロイメントに関連する共通タスクや複雑なタスクを自動化します。Kafka 操作の情報をコードに実装することで、Kafka の管理タスクは簡素化され、必要な手動の作業が少なくなります。
1.1. Kafka の機能
Kafka の基盤のデータストリーム処理機能とコンポーネントアーキテクチャーによって以下が提供されます。
- スループットが非常に高く、レイテンシーが低い状態でデータを共有するマイクロサービスおよびその他のアプリケーション。
- メッセージの順序の保証。
- アプリケーションの状態を再構築するためにデータストレージからメッセージを巻き戻し/再生。
- キーバリューログの使用時に古いレコードを削除するメッセージ圧縮。
- クラスター設定での水平スケーラビリティー。
- 耐障害性を制御するデータのレプリケーション。
- 即座にアクセスするために大容量のデータを保持。
1.2. Kafka のユースケース
Kafka の機能は、以下に適しています。
- イベント駆動型のアーキテクチャー。
- アプリケーションの状態変更をイベントのログとしてキャプチャーするイベントソーシング。
- メッセージのブローカー。
- Web サイトアクティビティーの追跡。
- メトリクスによるオペレーションの監視。
- ログの収集および集計。
- 分散システムのログのコミット。
- アプリケーションがリアルタイムでデータに対応できるようにするストリーム処理。
1.3. AMQ Streams による Kafka のサポート
AMQ Streams は、Kafka を OpenShift で実行するためのコンテナーイメージおよび Operator を提供します。AMQ Streams Operator は、AMQ Streams の実行に必要です。AMQ Streams で提供される Operator は、Kafka を効果的に管理するために、専門的なオペレーション情報で目的に合うよう構築されています。
Operator は以下のプロセスを単純化します。
- Kafka クラスターのデプロイおよび実行。
- Kafka コンポーネントのデプロイおよび実行。
- Kafka へアクセスするための設定。
- Kafka へのアクセスをセキュア化。
- Kafka のアップグレード。
- ブローカーの管理。
- トピックの作成および管理。
- ユーザーの作成および管理。
1.4. Operator
AMQ Streams は、OpenShift クラスター内で実行中の Kafka クラスターを管理するための Operator を提供します。
- Cluster Operator
- Apache Kafka クラスター、Kafka Connect、Kafka MirrorMaker、Kafka Bridge、Kafka Exporter、および Entity Operator をデプロイおよび管理します。
- Entitiy Operator
- Topic Operator および User Operator を構成します。
- Topic Operator
- Kafka トピックを管理します。
- User Operator
- Kafka ユーザーを管理します。
Cluster Operator は、Kafka クラスターと同時に、Topic Operator および User Operator を Entity Operator 設定の一部としてデプロイできます。
AMQ Streams アーキテクチャー内の Operator
1.5. 本書の表記慣例
置き換え可能なテキスト
本書では、置き換え可能なテキストは等幅フォントおよびイタリック体で記載されています。
たとえば、以下のコードでは my-namespace を namespace の名前に置き換えます。
sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml