Apache Pulsar là gì?
Published on: June 24, 2024
Last updated: June 24, 2024 Xem trên toàn màn hình
Last updated: June 24, 2024 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 03 May 2019
Business Rule là gì? 1026 - 01 Feb 2023 Information Radiator là gì? 686
- 04 Jan 2023 Phát triển phần mềm linh hoạt theo mô hình Big Bang 662
- 18 May 2021 Cây cầu hiện đại vô dụng nhất thế giới và câu chuyện cái kết của thay đổi yêu cầu 624
- 03 Mar 2020 Giả định (Assumption ) là gì? Tại sao giả định rất quan trọng với dự án? 478
- 18 Mar 2021 Kỹ thuật ước lượng dự án phần mềm linh hoạt dựa vào Story Point - phương pháp T-Shirt Sizing 461
- 03 May 2022 Mô hình Hybrid Agile là gì? 446
- 14 Apr 2019 Product Backlog là gì? Các đặc điểm cơ bản của một Product Backlog 395
- 09 Mar 2025 'Vibe Coding': Sự Kết Thúc Của Lập Trình Truyền Thống? 387
- 02 Aug 2023 Tổng hợp một số project tham khảo khi xây dựng các ứng dụng theo mô hình Microservices 382
- 01 Aug 2023 Phân tích yêu cầu phần mềm sẽ nhìn vào thực trạng (AS-IS) hay tương lai (TO-BE)? 371
- 29 May 2022 Templafy là gì? Tại sao nói Templafy là nền tảng tài liệu thế hệ mới? 350
- 20 Jul 2021 Quản lý và đánh giá công việc theo quy trình TIGO SmartWork 346
- 01 May 2021 Unit Test là gì? 331
- 02 Aug 2021 Product Owner làm gì trước khi bắt đầu sprint đầu tiên của dự án (Sprint Zero)? 313
- 28 Jun 2024 Tại sao các kỹ sư IT giỏi nhất lại là những người theo thuyết bất khả tri về công nghệ (technology agnostics)? 295
- 24 Mar 2019 Scrum giống như bà mẹ chồng, giúp bạn nhìn ra các lỗi sai 272
- 21 Apr 2020 Bảo trì phần mềm là gì? Phân biệt các loại bảo trì 239
- 08 Jan 2022 Yêu cầu thay đổi (Change Request) là gì? Làm thế nào để kiểm soát Change Request? 227
- 01 Oct 2024 Tổng hợp: 40 thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) cần biết 199
- 10 May 2021 Phát triển Phần mềm Tinh gọn (Lean Software Development) 199
- 08 Feb 2021 Quy trình nâng cấp phần mềm quản trị doanh nghiệp TIGO ERP 184
- 14 Dec 2022 Phương pháp kiểm tra Fagan Inspection là gì? 159
- 08 Oct 2024 Giải thích 25 thuật ngữ Data Science theo cách dễ hiểu cho người ngoại đạo 150
- 07 Aug 2024 Top 15 Kỹ Thuật Tối Ưu Khi Sử Dụng ChatGPT 146
- 22 Jul 2020 Quản lý dự án phần mềm trong thực tế và câu chuyện thành công của InfoSys 93
- 30 Aug 2022 Kỹ thuật "Hollow" là gì? 67
- 01 Nov 2022 MVF (Minimum Viable Features): Tối ưu tính năng trong giới hạn nguồn lực 54
- 30 Apr 2024 Web3 là gì? Tại sao nói Web3 là nền tảng để Blockchain thay đổi Internet? 35
Apache Pulsar là gì?
APache Pulsar là một hệ thống quản lý dòng thông điệp (message streaming) phân tán.
Apache Pulsar là một hệ thống nguồn mở (open source) quản lý dòng thông tin dạng tin nhắn (message streaming) theo kiến trúc phân tán (distributed messaging), nền tảng phát trực tiếp (streaming platform) được phát triển bởi Apache Software Foundation.
Dưới đây là một số chức năng chi tiết của Apache Pulsar: GitHub - apache/pulsar: Apache Pulsar - distributed pub-sub messaging system
- Cấu trúc dữ liệu dòng thông điệp (Message Schema): Apache Pulsar hỗ trợ các loại cấu trúc dữ liệu khác nhau cho các thông điệp, bao gồm JSON, Avro, Protobuf, và cấu trúc dữ liệu tùy chỉnh. Điều này cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần chuyển đổi dữ liệu trước.
- Tích hợp với Apache BookKeeper: Apache Pulsar sử dụng Apache BookKeeper làm cơ sở dữ liệu cho việc lưu trữ dòng thông điệp, cung cấp tính đồng nhất và khả năng mở rộng tốt.
- Kiến trúc đa-chủ (Multi-Tenancy): Apache Pulsar cho phép nhiều khách hàng (tenants) chia sẻ cùng một cụm Pulsar mà vẫn giữ được độc lập về dữ liệu và tài nguyên.
- Kiến trúc publish-subscribe pattern: Pulsar được xây dựng theo mô hình xuất bản-đăng ký (thường được viết tắt là pub-sub). Theo mô hình này, nhà sản xuất xuất bản thông điệp tới các chủ đề; người tiêu dùng đăng ký các chủ đề đó, xử lý tin nhắn đến và gửi xác nhận cho đối tượng môi giới (broker) khi quá trình xử lý kết thúc.
- Đảm bảo độ tin cậy và độ bền (Reliability and Durability): Pulsar cung cấp tính năng đảm bảo không mất thông điệp và đảm bảo thông điệp được lưu trữ một cách an toàn ngay cả khi có sự cố xảy ra.
- Hỗ trợ tự động mở rộng (Auto-Scaling): Pulsar có khả năng tự động mở rộng và thu hẹp các thành phần của hệ thống tùy thuộc vào tải làm việc hiện tại.
- Tích hợp với Apache Flink và Apache Spark: Apache Pulsar có thể tích hợp với các hệ thống xử lý dữ liệu phổ biến như Apache Flink và Apache Spark, giúp xây dựng các ứng dụng xử lý dữ liệu dòng (stream processing) một cách linh hoạt và hiệu quả.
- Hỗ trợ vận chuyển cân nhắc (Geo-Replication): Pulsar cung cấp tính năng sao chép dữ liệu (replication) trên nhiều khu vực vật lý khác nhau, giúp tăng cường tính khả dụng và bảo đảm dữ liệu không mất mát.
- Giao diện API đa dạng: Apache Pulsar hỗ trợ nhiều giao diện API khác nhau bao gồm C++, Python, Go và Java, giúp phát triển ứng dụng trở nên dễ dàng và linh hoạt hơn.
Apache Pulsar ứng dụng ở đâu?
Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng phổ biến sử dụng Apache Pulsar:
- Xử lý dữ liệu thời gian thực (Real-time Data Processing): Apache Pulsar có thể được sử dụng làm nền tảng cho các ứng dụng xử lý dữ liệu thời gian thực, bao gồm phân tích dòng (stream analytics), xử lý sự kiện thời gian thực và đối sánh mẫu (pattern matching).
- Hệ thống thông báo thời gian thực (Real-time Messaging Systems): Pulsar có thể được sử dụng làm hệ thống thông báo thời gian thực cho các ứng dụng như chat trực tuyến, giao tiếp video, cảnh báo thời tiết và hệ thống giám sát.
- IoT và Cảm biến (IoT and Sensor Data): Apache Pulsar có thể được sử dụng để thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ các thiết bị IoT và cảm biến. Điều này bao gồm việc giám sát môi trường, hệ thống an ninh thông minh và ứng dụng liên quan đến IoT khác.
- Log và Quản lý Sự kiện (Log and Event Management): Pulsar có thể được sử dụng để lưu trữ và quản lý log hệ thống và sự kiện trong môi trường sản xuất. Điều này bao gồm việc theo dõi vận chuyển hàng hóa, quản lý log ứng dụng và xử lý sự kiện doanh nghiệp.
- Kết nối ứng dụng phân tán (Distributed Application Connectivity): Apache Pulsar cung cấp một cơ chế cho các ứng dụng phân tán để giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau. Điều này bao gồm việc xây dựng các hệ thống microservices, dịch vụ điện toán đám mây và hệ thống phân tán khác.
- Định tuyến và Xử lý Cảm biến (Routing and Sensor Processing): Pulsar có thể được sử dụng làm hệ thống định tuyến dữ liệu và xử lý cảm biến trong các mạng IoT phức tạp.
- Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analytics): Apache Pulsar có thể được sử dụng làm nền tảng lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn, bao gồm phân tích ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán học máy và khai phá dữ liệu.
Còn ứng dụng nào nữa?
Cơ chế hoạt động của hệ thống Pulsar clusters trong sản xuất sử dụng MQTT proxy (MoP) liên quan đến việc kết nối một số lượng lớn thiết bị IoT với Pulsar qua giao thức MQTT. Dưới đây là một mô tả cụ thể về cách hệ thống này hoạt động:
- Kết nối Thiết bị IoT với MQTT Proxy: Thiết bị IoT gửi dữ liệu thông qua giao thức MQTT đến MQTT proxy, một thành phần của hệ thống Pulsar. MQTT proxy chịu trách nhiệm tiếp nhận và xử lý các thông điệp MQTT từ các thiết bị.
- Chuyển đổi sang dòng thông điệp Pulsar: MQTT proxy chuyển đổi các thông điệp MQTT nhận được thành dòng thông điệp Pulsar tương ứng. Điều này bao gồm việc thêm các thông tin metadata và định dạng lại dữ liệu để phù hợp với cấu trúc của Pulsar.
- Phân phối đến Pulsar Cluster: Dòng thông điệp được chuyển đến các broker trong Pulsar cluster. Broker là nơi tiếp nhận, xử lý và lưu trữ các dòng thông điệp Pulsar.
- Lưu trữ và Đảm bảo Tin cậy: Pulsar cluster lưu trữ các dòng thông điệp đến đồng thời đảm bảo tin cậy bằng cách sao chép dữ liệu qua các node và vị trí vật lý khác nhau trong cluster.
- Xử lý và Phân tích Dữ liệu: Các ứng dụng và dịch vụ sử dụng Pulsar consumer API để đọc và xử lý các dòng thông điệp từ Pulsar cluster. Điều này cho phép thực hiện các tác vụ như phân tích dữ liệu, lưu trữ hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu từ các thiết bị IoT.
So sánh với đối thủ "Kafka"
Apache Kafka: Kafka cung cấp khả năng mở rộng theo chiều ngang thông qua phân vùng (partitioning) và sao chép (replication). Việc mở rộng các cụm Kafka thường đòi hỏi sự chính xác và an toán khi quản lý phân vùng và cơ chế tái cân bằng (rebalancing).
Apache Pulsar: Pulsar vượt trội về khả năng mở rộng đàn hồi (elastic scalability), cho phép mở rộng quy mô liền mạch cả hai lớp phục vụ (serving layer) và lưu trữ (storage layer) một cách độc lập.
Kết luận
Apache Pulsar là một hệ thống quản lý dòng thông điệp phân tán mạnh mẽ, cung cấp tính linh hoạt, độ tin cậy cao và khả năng mở rộng tốt, là một công cụ quan trọng cho các ứng dụng xử lý dữ liệu thời gian thực và phân tích dữ liệu lớn.
Tóm lại, việc sử dụng MQTT proxy (MoP) trong hệ thống Pulsar clusters giúp kết nối và chuyển đổi dữ liệu từ các thiết bị IoT sang dòng thông điệp Pulsar, từ đó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT trong môi trường sản xuất.
[{"displaySettingInfo":"[{\"isFullLayout\":false,\"layoutWidthRatio\":\"\",\"showBlogMetadata\":true,\"includeSuggestedAndRelatedBlogs\":true,\"enableLazyLoad\":true,\"quoteStyle\":\"3\",\"bigHeadingFontStyle\":\"1\",\"postPictureFrameStyle\":\"1\",\"isFaqLayout\":false,\"isIncludedCaption\":false,\"faqLayoutTheme\":\"1\",\"isSliderLayout\":false}]"},{"articleSourceInfo":"[{\"sourceName\":\"\",\"sourceValue\":\"\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"}]
Nguồn
{content}
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Mới cập nhật