Clusters Kafka
Standardiser les interventions sur les clusters Kafka pour garantir performance, sécurité et disponibilité
📋 Phases d'Intervention
Approche méthodologique structurée en 8 phases pour une transformation Kafka réussie
- Inventaire infrastructure et versions
- Évaluation performances actuelles
- Analyse sécurité et conformité
- Documentation existante
- Configuration producteurs (batch, compression, retry)
- Configuration consommateurs (fetch, offsets, sessions)
- Optimisation patterns d'usage
- Tests de charge et validation
- Configuration connecteurs sources/sinks
- Optimisation workers et transformations
- Gestion erreurs et monitoring
- Stratégie de déploiement
- Authentification (SASL/SSL)
- Autorisation (ACLs)
- Chiffrement (transit/repos)
- Audit et monitoring sécurisé
- Stratégie nommage et création
- Gestion partitions et réplication
- Politiques rétention et archivage
- Procédures suppression contrôlée
- Configuration brokers et JVM
- Optimisation stockage et I/O
- Tuning réseau et mémoire
- Gestion Zookeeper (si applicable)
- Métriques essentielles (brokers, topics, clients)
- Dashboards et outils supervision
- Alertes critiques et seuils
- Rapports performance
- Procédures escalade par criticité
- Plans recovery et backup
- Runbooks opérationnels
- Tests de continuité
✅ Livrables Standard
Ensemble complet de livrables pour garantir l'autonomie et la pérennité de votre cluster Kafka
- Architecture et topologie
- Configurations recommandées
- Procédures opérationnelles
- Plan de formation
- Monitoring opérationnel
- Alerting configuré
- Outils administration
- Scripts automatisation
- Tests performance
- Audit sécurité
- Formation équipes
- Transfert de compétences
🎬 Cas d'Usage d'Intervention
Exemples concrets d'interventions réalisées avec succès
Défis techniques :
- Source DB2: Configuration connecteur JDBC, CDC, gestion schemas
- Topics Kafka: Partitioning par clé métier, rétention optimisée data
- Sink Snowflake: Connecteur optimisé, transformation formats, gestion erreurs
Enjeux : Latence, cohérence données, monitoring pipeline end-to-end
Défis techniques :
- Audit existant: Analyse flux, volumétries, patterns intégration
- Stratégie migration: Phase pilote, coexistence, bascule progressive
- Connectivité: Adaptation clients, transformation protocols
Enjeux : Zéro downtime, maintien SLA, formation équipes
Défis techniques :
- Dimensionnement: Brokers, partitions, infra réseau/stockage
- Optimisation: Clients, compression, batching
- Monitoring: Métriques performance, alerting proactif
Enjeux : Scalabilité horizontale, coûts maîtrisés
Défis techniques :
- Authentification: SASL/SCRAM, intégration LDAP/AD
- Chiffrement: SSL end-to-end, gestion certificats
- Audit: Logs accès, traçabilité modifications
Enjeux : Conformité réglementaire, gouvernance données
Défis techniques :
- Architecture: Mirror Maker 2, stratégie failover
- Réseau: Latence inter-DC, bande passante
- Consistency: Gestion conflits, reconciliation
Enjeux : Disaster recovery, géo-distribution
Défis techniques :
- Audit connecteurs: Inventory, compatibilité, performances
- Refactoring: Migration vers connecteurs Confluent/standards
- Testing: Validation fonctionnelle, non-régression
Enjeux : Maintenabilité, support communauté
📊 Exemple Détaillé: DB2 → Snowflake
Cas concret d'implémentation d'un pipeline de données analytiques
Audit tables DB2 (volumétrie, fréquence MAJ, contraintes)
• Design topics (naming, partitioning par table/région)
• Architecture réseau et sécurité
JDBC Source Connector
• Mode: incrementing/timestamp/bulk
• Gestion CDC si disponible
• Batch size et polling interval
Topics Configuration
• Partitions selon parallélisme Snowflake
• Rétention adaptée au SLA de reprise
• Compression snappy/lz4
Snowflake Sink Connector
• Staging S3/Azure optimisé
• Buffer size et flush frequency
• Gestion schema evolution
Métriques spécifiques
• Lag source DB2 → Kafka
• Lag Kafka → Snowflake
• Taux erreurs transformation
• Latence end-to-end