Definition und Zweck:
Apache Kafka ist eine offene, verteilte Streaming-Plattform, die entwickelt wurde, um große Mengen an Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Sie fungiert als fehlertoleranter und hochskalierbarer „Broker“ oder „Message Queue“, der es Anwendungen ermöglicht, Datenströme als „Nachrichten“ oder „Ereignisse“ zu senden (Publish/Subscribe) und zu empfangen.
Kafka ist ein Standard für den Aufbau von robusten Datenpipelines und Echtzeit-Analyseanwendungen.
Architektur und Funktionsweise:
- Topics: Daten werden in kategorisierten Feeds, sogenannten „Topics“, organisiert.
- Produzenten (Producers): Anwendungen, die Nachrichten an ein Topic senden (Publish/Subscribe).
- Konsumenten (Consumers): Anwendungen, die Nachrichten von einem Topic abonnieren.
- Broker: Die Kafka-Server, die die Nachrichten speichern und verwalten.
- Fehlertoleranz: Daten werden redundant auf mehreren Brokern gespeichert.
- Echtzeit: Die Daten werden mit extrem geringer Latenz verarbeitet.
Relevanz in der industriellen Automatisierung (IIoT):
Kafka ist ideal für die Anforderungen von Big Data und Industrial IoT (IIoT), da es die Herausforderung der Datenübertragung und -verarbeitung von Tausenden von Sensoren und Maschinen löst:
- Datenaufnahme: Sammlung und Speicherung riesiger Mengen an Messwert und Zustandsdaten.
- Echtzeit-Analyse: Ermöglicht die sofortige Verarbeitung von Maschinendaten für Predictive Maintenance oder Inline-Qualitätskontrolle.
- Systemintegration: Dient als zentraler Bus, um OT-Systeme (SPS, SCADA) zuverlässig mit IT-Systemen (MES, Cloud-Computing) zu verbinden.
- Zuverlässigkeit: Gewährleistet die Datenintegrität und die Speicherung von Ereignissen.
→ Siehe auch: IoT (Industrial Internet of Things), Big Data, Publish/Subscribe, Latenz, Datenübertragung, Datenintegrität, Cloud-Computing
