Kafka — это такая недооценённая штука, которую часто воспринимают как замену базе данных. Однако в реальности Kafka способна решить кучу проблем компании и сэкономить сотни тысяч денег проекту и километры нервов it-специалисту. Давайте посмотрим, как это было, на примере Uber.
Проблема:
Uber столкнулся с проблемой масштабируемости при обработке событий в реальном времени. Каждый день миллионы поездок генерировали огромное количество данных — местоположения водителей, запросы на поездки, статус заказов, расчет тарифов и многое другое. Система использовала традиционные базы данных и HTTP-запросы, но они не справлялись с нагрузкой и приводили к задержкам, неконсистентности данных и, как результат, росту затрат на инфраструктуру.
Решение:
Тогда руководство Uber приняло решение внедрить Apache Kafka как центральный слой потоковой обработки данных. Kafka стала «нервной системой» компании, которая обеспечила:
Результат:
👉 В компании снизились затраты на инфраструктура за счёт отказа от тяжелых SQL-баз для потоковой обработки
👉 Ускорилась обработка событий, теперь задержка передачи данных составляет менее 100 мс.
👉 Благодаря распределённой архитектуре Kafka повысилась отказоустойчивость — данные теперь не теряются.
Kafka помогла Uber создать гибкую, масштабируемую и надёжную архитектуру, которая способна обрабатывать миллиарды событий ежедневно, экономя сотни тысяч долларов на отказах и простоях системы.
Проблема:
Uber столкнулся с проблемой масштабируемости при обработке событий в реальном времени. Каждый день миллионы поездок генерировали огромное количество данных — местоположения водителей, запросы на поездки, статус заказов, расчет тарифов и многое другое. Система использовала традиционные базы данных и HTTP-запросы, но они не справлялись с нагрузкой и приводили к задержкам, неконсистентности данных и, как результат, росту затрат на инфраструктуру.
Решение:
Тогда руководство Uber приняло решение внедрить Apache Kafka как центральный слой потоковой обработки данных. Kafka стала «нервной системой» компании, которая обеспечила:
- моментальное обновление статуса поездок — данных от водителей и пассажиров стали передаваться без задержек;
- обработку динамических цен — данные о спросе и предложении начали анализироваться на лету, что позволило Uber динамически менять цены;
- мониторинг и алерты — с помощью Kafka специалисты своевременно получали данные для аналитики и выявления проблем с задержками поездок, GPS-данными и оплатами.
Результат:
👉 В компании снизились затраты на инфраструктура за счёт отказа от тяжелых SQL-баз для потоковой обработки
👉 Ускорилась обработка событий, теперь задержка передачи данных составляет менее 100 мс.
👉 Благодаря распределённой архитектуре Kafka повысилась отказоустойчивость — данные теперь не теряются.
Kafka помогла Uber создать гибкую, масштабируемую и надёжную архитектуру, которая способна обрабатывать миллиарды событий ежедневно, экономя сотни тысяч долларов на отказах и простоях системы.
Вы всё ещё считаете, что Kafka — это просто брокер сообщений? Мы готовы доказать, что это не так. Больше о возможностях Kafka — на курсе «Apache Kafka для разработчиков».
