Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message

Bài viết Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message thuộc chủ đề về Giải Đáp thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng https://NaciHolidays.vn/ tìm hiểu Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message trong bài viết hôm nay nha !

Các bạn đang xem bài : “Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message”

1. Các điều nên biết trước khi thăm dò Kafka

Publish/Subscribe messaging

Trước khi luận bàn về những rõ ràng rõ nét của Apache Kafka , các bạn cần hiểu rõ cấu trúc của pub/sub messaging and tại sao nó lại quan trọng .

Bài Viết: Kafka là gì

Publish/subscribe messaging là một pattern mà đặc trưng bởi việc gửi (publisher) data (message) mà ko chỉ định người nhận chi tiết . Thay vào đó người gửi sẽ phân loại tin nhắn thành những lớp and bằng cách thức nào đó mà người nhận (subscriber) phải đăng kí vào lớp ổn định để nhận tin nhắn ở lớp đấy. Hệ thống pub/sub thường sẽ có một broker (nhà đáp ứng) , là trung tâm Vị trí mà những message đc đáp ứng.

Ban sơ như vậy nào nhỉ

Có rất đông use case cho Pub/sub ,dễ chơi đặc biệt là hãy thuở đầu với một hàng đợi tin nhắn ( message queue ) hay những kênh tiếp xúc giữa những tiến trình ( interprocess communication channel) .Ví dụ: bạn tạo một ứng dụng cần gửi dữ liệu để theo dõi những vận động của trang web chẳng hạn như thế bạn tạo kết nối thẳng trực tiếp từ trang web của tớ đến một ứng dụng khả năng hiển thị số liệu đó lên một bảng để khả năng theo dõi . ví dụ như trong hình đây

*

Đây chỉ là một ví dụ dễ chơi khi mới thuở đầu với việc theo dõi dữ liệu. Về sau bạn quyết định thử phân tích dữ liệu trong thời hạn dài and vs quy mô hôm nay thì vận động không cực tốt . Vậy nên bạn sẽ thuở đầu cần một service mà khả năng nhận những số liệu , lưu trữ chúng, đo lường chúng. Để giúp đỡ điều đó, bạn sửa đổi ứng dụng của tớ để khả năng gửi dữ liệu cho cả hai hệ thống. vì thế lúc này bạn lại thêm những ứng dụng mới mà sẽ tạo được dữ liệu .And dĩ nhiên nó cũng cần phải tạo kết nối y như service trước . Từ từ do nhu yếu mà bạn sẽ có nhiều ứng dụng and service để ship hàng những mục đích khác nhau

*

( ôi mắt của tớ
)

Sự bất cập của kỹ thuật thành lập hệ thống đó là chi tiết, bởi vậy bạn quyết định phải làm gì đó. Bạn thiết lập một ứng dụng duy nhất nhận dữ liệu từ toàn bộ những ứng dụng ngoài and thỏa mãn một máy chủ để bảo trì and truy vấn những dữ liệu đó cho bất cứ hệ thống nào cần chúng.

*

Individual Queue Systems ( hệ thống xếp hàng cá nhân )

Tại cùng một thời gian bạn thích tiến hành triển khai những vận động khác như check hay thỏa mãn những hành động của người mua trên trang web của bạn cho các nhà phát triển ML để thu tập and phân tích tập tính quý khách . And rồi bạn phân biệt sự giống nhau của những hệ thống đó and hình bên dưới đây biểu lộ tới 3 quy mô pub/sub systems

*

Bằng cách thức này sẽ cực tốt hơn nhiều là tận dụng những kết nối point lớn point nhưng nó lại tồn tại nhiều sự lặp lại . Giả sử như C.ty của bạn đang bảo trì nhiều hệ thống queuing data (toàn bộ đều có lỗi and giới hạn riêng) . Bạn cũng biết rằng sẽ sớm có nhiều tình huống dùng message mới trong tương lai. vì thế bạn thích chứa một hệ thống tập trung duy nhất được phép tạo được chung một loại dữ liệu mà khả năng phát triển khi C.ty của bạn phát triển

Kafka là gì ?

Apache Kafka là một hệ thống publish/subscribe messaging được làm để giải quyết vấn đề này. Nó thường đc diễn tả như là một hệ thống “đáp ứng những commit log” hay gần đây còn được gọi là một “nguồn gốc đáp ứng stream”. Hiểu nôm na là một hệ thống tệp tin hoặc cơ sở dữ liệu về commit log được làm để thỏa mãn một bản ghi bền vững về toàn bộ những transaction để khả năng tạo ra tính đồng điệu của hệ thống, dữ liệu trong Kafka đc lưu trữ dài lâu, theo thứ tự . mặt khác, dữ liệu khả năng đc đáp ứng trong hệ thống để thỏa mãn những biện pháp bảo vệ hay bổ sung cập nhật để chống lại những lỗi hệ thống khiến dữ liệu ko đồng điệu, hệt như những khả năng để scaling hiệu suất.

Messages và Batches

Đơn vị dữ liệu trong Kafka đc gọi là message .Nếu bạn tiếp cận Kafka từ tầm nhìn của nguồn gốc cơ sở dữ liệu, bạn cũng khả năng nghĩ về message cũng tương tự như 1 row hoặc một record.Một message chỉ dễ chơi là một mảng byte , bởi vậy dữ liệu chứa trong đó không có định dạng rõ nét hoặc ý nghĩa . Một message khả năng chứa một tùy chọn bit of metadata, đc gọi là một khóa ( nghĩa là cái bit đó là khóa của metadata :v ). Khóa này cũng là một mảng byte and y như message nó không có ý nghĩa rõ nét nào cả.Những key đc dùng khi message đc ghi vào những phân vùng khác nhau một cách thức dễ kiểm soát hơn. Dễ chơi đặc biệt là tạo được một hàm băm đồng điệu của key and sau đó cho vào phân vùng có số là kết quả sau khi băm của key. Điều ấy bảo đảm rằng những tin nhắn có cùng khóa luôn đc ghi vào những vùng giống nhau.

Mọi Người Cũng Xem   Exclude Là Gì - Nghĩa Của Từ Exclude

Để hiệu quả, message đc viết vào Kafka theo đợt( Batches ). batch chỉ là một tập hợp những message, toàn bộ chúng đang đc tạo được cho cùng một topic ( chủ đề ) and partition ( phân vùng) .Cứ mỗi message mà cứ chạy riêng lẻ trên mạng thì kinh phí cao quá vì thế việc gộp những message này thành một lô ( Batches ) làm sụt giảm thiểu kinh phí này. Đương nhiên, đấy là sự đánh đổi giữa độ trễ and thông lượng ,cũng chỉ là 2 mặt của một đồng xu thôi những lô càng to càng nhiều message sẽ phải đợi cho đủ lô mới được gửi như vậy độ trễ sẽ to. Những lô cũng thường đc nén bởi vậy thỏa mãn khả năng truyền and lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn

Schemas

Mặc dù những thông điệp là những mảng byte không có ý nghĩa vì thế các bạn nên cần dùng kết cấu hoặc lược đồ ( shemas ) cho content message để khả năng dễ hiểu hơn. Có nhiều tùy chọn có sẵn cho message schema, tùy từng ứng dụng của bạn cần gì. Những hệ thống dễ chơi, chẳng hạn như (JSON) and (XML), rất dễ dùng and dễ đọc với con người. Tuy vậy, chúng nợ những công dụng như xử lý kiểu lớn mạnh and khả năng tương thích giữa những phiên bản schemas. Nhiều nhà phát triển Kafka ủng hộ việc dùng Apache Avro, một framework tuần tự hóa bắt đầu đc phát triển cho Hadoop. Avro thỏa mãn một định dạng tuần tự hóa Gọn gàng, những Schemas tách biệt với tải trọng của message and không nhu yếu phải code lại khi chúng đổi thay .

Một định dạng dữ liệu đồng điệu rất quan trọng trong Kafka, vì nó được phép viết and đọc những message bị tách rời. Khi những tác vụ này đc kết hợp chặt chẽ, những ứng dụng đăng ký để nhận message phải đc update để xử lý định dạng dữ liệu mới cùng với định dạng cũ. Sau đó, những ứng dụng cần bắn những message mới đc update để dùng định dạng mới. Bằng cách thức dùng những shemas đc khẳng định rõ những message trong Kafka khả năng đc hiểu đơn giản hơn. ( phù nếu như khó hiểu quá thì cứ nghĩ nó y như rpc gửi dữ liệu and cần tệp tin proto để định dạng lại dữ liệu khi nhận ý )

Topics và Partitions (chủ đề and phân vùng )

Message trong Kafka đc phân loại thành những topics . Ví dụ gần nhất với topic đó chính ra table trong db hay thư mục trong filesystem . Những topic đc chia nhỏ dại ra thành những phân vùng nhỏ dại. Quay quay về diễn tả về commit log, một phân vùng đc hiểu là một bản ghi duy nhất của những message. Message đc viết theo kiểu mục lục và đã được đọc theo thứ tự từ đầu đến cuối .Chú ý rằng vì một topic thường sẽ có nhiều phân vùng , không có gì bảo đảm việc bố trí thời hạn của những message trên topic trong một phân vùng là duy nhất. Hình dưới cho cảm nhận thấy một topic có bốn phân vùng, với việc những message đang đc thêm vào cuối mỗi phân vùng. Mỗi phân vùng khả năng đc lưu trữ trên một máy chủ khác nhau, điều ấy có nghĩa là một topic khả năng đc scale theo chiều ngang trên nhiều máy chủ để thỏa mãn hiệu suất vượt xa khả năng của một máy chủ duy nhất.

*

Stream là ngôn từ thường đc dùng khi nói về dữ liệu trong những hệ thống như Kafka. Nhiều lúc, một stream đc coi là một single topic của dữ liệu, bất cứ số lượng phân vùng trong topic. Điều ấy biểu lộ một stream dữ liệu duy nhất chuyển từ producers sang consumers. Phương thức nói đến những message đó là khá thông dụng khi biểu đạt việc xử lý củastream, đây là khi một vài framework như Kafka Streams, Apache Samza and Storm, vận động trên những message theo thời hạn thực. Cách vận động này khả năng đc so sánh với cách thức những framework ngoại tuyến, rõ nét là Hadoop, được làm để vận động trên những dữ liệu đã được xử lý xong ( ko phải real time như các những trên ).

Producers và Consumers

Kafka client là các người mua hệ thống Kafka and có 2 loại căn bản : producers and consumers . mặt khác còn tồn tại những advandced client APIs- Kafka Connect API để gắn vào những dữ liệu and Kafka Streams cho việc stream processing.

Producers là thành phần tạo được những message. Trong hệ thống pub/sub khả năng được gọi là publishers hay writers .Tóm lại là nó sẽ bị tạo message and thỏa mãn cho một topic rõ nét. Theo mặc định, producers không âu yếm việc message đc cho vào phân vùng nào của topic. Trong một vài tình huống, producer sẽ gửi message đến những phân vùng rõ nét. Điều ấy thường đc tiến hành triển khai bằng cách thức dùng key and trình phân vùng sẽ tạo được một hàm băm của khóa and ánh xạ nó tới một phân vùng rõ nét . Điều ấy bảo đảm rằng toàn bộ những message đc tạo bằng một khóa đã cho để được ghi vào cùng một phân vùng duy nhất.

Consumers là thành phần đọc những message. Trong những hệ thống pub/sub khác, consumers khả năng gọi là subscribers hoặc là reader. Consumers đăng ký một hoặc nhiều topic and đọc những message theo thứ tự mà chúng đc tạo được. Consumers giữ việc theo dõi các message mà nó đã đăng kí bằng cách thức theo dõi những offset (là giá thành số nguyên tăng đều mỗi khi message được tạo được) . Mỗi message trong một phân vùng đều có số đó là duy nhất. Việc dùng giá thành offset này cứu consumers khả năng dừng hay khi khởi động có thêm thể đọc tiếp những message mà không bị mất nơi đặt đã đọc đc trước đó. mặt khác những consumers sẽ vận động như 1 group .Theo cách thức này, consumer khả năng mở rộng theo chiều ngang để xử lý hết những topic với số lượng to những message. mặt khác, nếu một consumer tạm dừng vận hành, những thành viên còn lại của nhóm sẽ thăng bằng lại những phân vùng đang đc dùng and tiếp quản việc của thành viên bị tạm dừng vận hành .

*

Brokers và Clusters

Một máy chủ Kafka đc gọi là broker. Broker nhận được message từ producers , gán offsets cho chúng and lưu trữ chúng trên ổ đĩa. Nó cũng ship hàng những comsumer, đáp ứng nhu yếu tìm phân vùng and trả lại những message đã được commit trong ổ đĩa. Tuỳ vào phần cứng rõ nét and những đặc thù về hiệu xuất của nó mà một broker khả năng xử lý hàng tỷ phân vùng and hàng tỷ message mỗi giây .

Mọi Người Cũng Xem   Monolithic Là Gì - Nghĩa Của Từ Monolithic

Xem Ngay: Liquid Là Gì – Nghĩa Của Từ Liquid

Kafka brokers được làm để vận động như 1 phần của một cluster. Trong một cụm những broker sẽ chứa một broker vận động như cluster controller ( nó đc bầu auto từ những thành viên trong cluster đó). Controller chịu trách nhiệm cho những vận động quản lý, kể cả việc gán những phân vùng cho những broker and giám sát những lỗi của chúng. Một phân vùng mà đc chiếm hữu bởi một broker duy nhất trong cluster thì broker đó đc gọi là leader của phân vùng đó. Một phân vùng khả năng đc gán cho nhiều broker, điều đó sẽ kéo theo phân vùng khả năng đc coppy . Điều ấy được phép một broker khác biến thành leader nếu broker leader hôm nay sập.

*

Công dụng chính của Apache Kafka là khả năng lưu giữ message trong một khoảng thời hạn dài. Những broker đc cấu hình mặc định để giữ lại message trong topic một khoảng thời hạn (ví dụ: 7 ngày) hoặc cho đến khi topic đạt đến kích thước ổn định tính bằng bytes (ví dụ: 1 GB). Khi đạt đến những giới hạn này, những message sẽ hết hạn and bị xóa để lưu giữ những message mới. Những topic riêng lẻ cũng khả năng đc cấu hình việc lưu giữ riêng biệt để những message để được lưu trữ miễn là chúng còn bổ ích. Ví dụ: một message theo dõi khả năng đc giữ lại trong vài ngày, trong khi những message ít quan trọng hơn sẽ bị xóa and thay thế chỉ trong vài giờ.

Multiple Clusters

Khi Kafka phát triển, thường sẽ hiệu quả hơn nếu có nhiều Cluster. Các bạn chứa một vài lý do để hiểu tại sao điều đó lại hiệu quả :

Phân chia những loại dữ liệuTách ra do những nhu yếu về bảo mậtNhiều datacenter hơn (khắc phục việc bị 1 lỗi khiến cả hệ thống sụp đổ)

Khi làm việc với nhiều datacenter nói riêng, đôi chút những message phải đc tạo những bản sao y giữa chúng. Ví dụ: nếu người mua đổi thay thông tin công khai minh bạch trong giấy tờ của họ, đổi thay đó sẽ cần phải được update trên bất kì datacenter nào .Tuy vậy những cơ chế coppy trong những cluster Kafka được làm để vận động trong một cluster duy nhất, không phải giữa nhiều cluster.

Kafka chứa một tool là MirrorMaker, đc dùng cho mục đích này. Về cốt lõi, MirrorMaker chỉ dễ chơi là một Kafka consumer and producer đc link cùng nhau bằng 1 hàng đợi ( queue ) để message từ một cluster này đc thỏa mãn cho một cluster khác. Hình dưới cho cảm nhận thấy một ví dụ về kiến trúc dùng MirrorMaker, tổng hợp những message từ hai local clusters thành một cụm tổng hợp, sau đó coppy cụm đó sang những datacenter khác.

*

Why Kafka

Có nhiều chọn lựa để tạo hệ thống publish/subscribe messaging systems , vậy điều gì khiến Apache Kafka là một chọn lựa cực tốt?

Multiple Producers

Kafka khả năng xử lý liền mạch nhiều producers, cho dù clients đó đang dùng nhiều topic hoặc cùng một topic. Điều ấy tạo ra một hệ thống lý tưởng để tổng hợp dữ liệu từ nhiều frontend. Ví dụ: một trang web thỏa mãn content cho người mua trải qua nhiều microservice như vậy nghĩa là sẽ có nhiều producers bắn dữ liệu thu thập từ những vận động của ng áp dụng vì thế sẽ có nhiều topic như vậy sẽ nhiều những định dạng ,tuy vậy Kafka khả năng giải quyết toàn bộ những service and khả năng ghi and dùng một định dạng chung cho toàn bộ. Consumer application khả năng nhận một luồng dữ liệu mà không cần phải nhận từ nhiều topic .

Multiple Consumers

Ngoài việc khả năng thêm nhiều producers, Kafka còn được làm cho nhiều consumers để đọc bất cứ (steam of message) dòng tin nhắn nào mà không liên quan lẫn nhau. Điều ấy hình như trái ngược vs queuing systeam nghĩa là trong hàng đợi đó khi một tin nhắn đc dùng bởi một consumer, thì nó không khả dụng với các consumer khác. Multiple Kafka consumers khả năng chọn vận động như 1 phần của nhóm and share một stream, bảo đảm rằng tất cả nhóm xử lý message đã cho chỉ trong một lần.

Disk-Based Retention (Bảo trì dựa trên đĩa)

Kafka không những khả năng xử lý multiple consumers, mà còn tồn tại khả năng lưu giữ tin nhắn khá lâu ( bảo trì bền ) vì consumer không phải bao giờ cũng cần làm việc theo thời hạn thực. Messages đc commit vào ổ đĩa, and để được lưu trữ với những quy cách ổn định. Những tùy chọn này khả năng là đc chọn trên cơ sở từng topic, được phép những luồng message khác nhau có sự khác biệt về số lượng bảo trì lệ thuộc vào nhu yếu của consumer. Bảo trì bền có nghĩa là nếu consumer tụt lại phía sau, do xử lý chậm hoặc bị rối loạn trong khi truyền cũng không có nguy cơ bị mất dữ liệu. Nó cũng có nghĩa là duy trì khả năng đc tiến hành triển khai trên consumer, lấy những ứng dụng ngoại tuyến trong một khoảng thời hạn ngắn, không âu yếm về những message sao lưu trên producer hoặc bị mất. consumer khả năng bị tạm dừng and những message để được giữ lại ở Kafka. Điều ấy được phép nó khởi động lại and nhận những tin nhắn xử lý Vị trí chúng thoát mà không mất dữ liệu.

Mọi Người Cũng Xem   Súc Tích Là Gì - Súc Tích Nghĩa Là Gì

Scalable

Khả năng mở rộng linh động của Kafka sẽ cứu bạn đơn giản xử lý bất cứ lượng dữ liệu nào. Người dùng khả năng thuở đầu với một broker duy nhất như 1 proof of concept, mở rộng từ một phát triển từ một cluster nhỏ dại gồm 3 brokers rồi chuyển qua với một quy mô to hơn với một cluster to với hàng trăm ngàn broker phát triển theo thời hạn khi dữ liệu tăng đều. Scale khả năng đc tiến hành triển khai nằm trong khi cluster đang trực tuyến mà không liên quan đến tính khả dụng của tất cả hệ thống. Điều ấy cũng có nghĩa là một nhóm nhiều broker khả năng xử lý sự thất bại của một broker riêng lẻ and tiếp tục ship hàng quý khách. Những cluster gặp nhiều thất bại hơn khả năng đc cấu hình với những nhân tố coppy cao hơn.

High Performance

Toàn bộ những công dụng này kết hợp cùng nhau để biến Apache Kafka thành một hệ thống publish/subscribe messaging với hiệu suất tuyệt vời bên dưới tải trọng cao. Producers, consumers and brokers đều khả năng mở rộng mô hình để xử lý những luồng message rất to một cách thức đơn giản.

The Data Ecosystem (HST dữ liệu)

Apache Kafka thỏa mãn hệ thống tính toán cho HST data . Nó mang message giữa những thành phần khác nhau của cơ sở hạ tầng, thỏa mãn một giao diện đồng điệu cho toàn bộ client. Khi đc kết hợp với một hệ thống để thỏa mãn những message, producers and consumers đã không còn nhu yếu kết nối chặt chẽ hoặc kết nối thẳng trực tiếp bên dưới bất cứ bề ngoài nào. Những thành phần khả năng đc thêm and xóa khi gặp những tình huống khác nhau ,and những producers không cần phải âu yếm đến việc ai đang dùng dữ liệu hoặc số lượng ứng dụng lấy dữ liệu.

Use Cases

Activity tracking

Messaging

Kafka rất được dùng để nhắn tin, Vị trí những ứng dụng cần gửi thông báo (như email) cho người mua. Các ứng dụng đó khả năng tạo tin nhắn mà không cần phải âu yếm đến định dạng hoặc cách thức tin nhắn sẽ thực sự đc gửi. Sau đó, một ứng dụng khả năng đọc toàn bộ những tin nhắn đc gửi and xử lý chúng một cách thức đồng điệu, kể cả:

Định dạng những messageThu thập nhiều message vào một rồi mới được gửiÁp dụng tùy chọn của người mua về cách thức họ muốn nhận tin nhắn

Dùng một ứng dụng duy nhất cho việc này để né sự thiết yếu phải coppy chức năng trong nhiều ứng dụng, hệt như được phép những vận động như tổng hợp mà đã không còn tiến hành triển khai đc.

Xem Ngay: Ikr Là Gì – ý Nghĩa Của Từ Ikr

Metrics và logging

Kafka cũng lý tưởng để thu thập những dữ liệu and logging. Đó là một tính năng trong tình huống là khả năng nhiều ứng dụng tạo được cùng loại message. Những ứng dụng public dữ liệu nhiều cho topic Kafka and các dữ liệu này khả năng đc dùng bởi những hệ thống để theo dõi and để ý. Họ cũng khả năng đc dùng trong một hệ thống ngoại tuyến như Hadoop để tiến hành triển khai phân tích dài hạn hơn, chẳng hạn như dự báo tăng trưởng. Message khả năng đc public theo cùng một cách thức, and khả năng đc đc chuyển đến những hệ thống search logging chuyên dụng như Elastisearch hoặc ứng dụng phân tích bảo mật.

Commit log

Vì Kafka dựa trên khái niệm commit log, những đổi thay cơ sở dữ liệu khả năng đc public lên Kafka and những ứng dụng khả năng đơn giản theo dõi luồng này để nhận update thẳng trực tiếp khi chúng có mặt. Luồng đổi thay này cũng khả năng đc dùng để coppy những update cơ sở dữ liệu vào một hệ thống từ xa hoặc để hợp nhất những đổi thay từ nhiều ứng dụng vào một chế độ xem . Bảo trì dài lâu rất bổ ích ở đây để thỏa mãn bộ đệm cho đổi thay, có nghĩa là nó khả năng đc phát lại trong tình huống ứng dụng lấy dữ liệu bị lỗi. Luân phiên, những topic đc nén khả năng đc dùng để thỏa mãn khả năng lưu giữ lâu hơn

Oaaa ra mắt hình như dài and việc đọc khả năng nâng cao hơn giấc ngủ . Nhưng an tâm ngay sau đấy là phần chỉ dẫn setup sẽ xuất hiện trong bài viết bên dưới đây :

Thể Loại: Share Kiến Thức Cộng Đồng

Nguồn Blog là gì: https://hethongbokhoe.com Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message

Các câu hỏi về Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message


Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message hãy cho chúng mình biết nha, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình nâng cao hơn hơn trong các bài sau nha <3 Bài viết Kafka Là Gì - ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Kafka Là Gì - ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết Kafka Là Gì - ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nha!!

Các Hình Ảnh Về Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message

Kafka Là Gì - ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message

Các từ khóa tìm kiếm cho bài viết #Kafka #Là #Gì #ứng #Dụng #Kafka #Cho #Hệ #Thống #Message

Xem thêm tin tức về Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message tại WikiPedia

Bạn khả năng xem thêm thông tin chi tiết về Kafka Là Gì – ứng Dụng Kafka Cho Hệ Thống Message từ trang Wikipedia tiếng Việt.◄

Tham Gia Cộng Đồng Tại

???? Nguồn Tin tại: https://NaciHolidays.vn/

???? Xem Thêm Chủ Đề Liên Quan tại : https://naciholidays.vn/hoi-dap/

Related Posts

About The Author

Add Comment