Stream-Verarbeitung und Datenintegration mit Kafka

Das Zeitalter der digitalen Landwirtschaft hat umfangreiche Mengen an Agrardaten in den Vordergrund gerückt, die von den verschiedenen Interessengruppen genutzt werden können, um das Agrarökosystem effizienter, produktiver und rationalisierter zu machen. Transaktionen, die in jeder Phase der Lieferkette stattfinden – sei es die Erfassung von Daten auf Farmebene mit Agtech, die Sicherung der erforderlichen Zertifizierungen für die Ware oder die Verfolgung ihrer Bewegung entlang der Lieferkette – generieren jede Minute Millionen von Datensätzen auf der ganzen Welt. Darüber hinaus tragen Smart-Farming-Geräte wie Farm-Management-Software, Drohnen, Sensoren und andere IoT-Geräte immens zur Verfügbarkeit von Echtzeitdaten bei. Letztendlich besteht jetzt ein Bedarf an einem Mechanismus, der all diese Daten aus verschiedenen Quellen verarbeitet und Informationen auf logische, organisierte und sofortige Weise liefert. Hier ist Apache Kafka ^® ins Spiel kommt.

Was ist Apache Kafka ^® ?

Kafka wurde von ehemaligen Dateningenieuren bei LinkedIn als Messaging-Warteschlange konzipiert, die auf einer Abstraktion von Commit-Protokollen (oder Transaktionsprotokollen) in verteilten Datensystemen basiert. Vor fast einem Jahrzehnt, als es Open Source wurde, hatte sich Kafka zu einem optimierten Messaging-System entwickelt, das von mehreren Datenquellen generierte Streaming-Daten in Echtzeit nutzt und verarbeitet.

Kafka ist vor allem als fehlertolerantes Publish-Subscribe-Messaging-System bekannt, das schnell, langlebig und hochgradig skalierbar ist und in der Lage ist, jeden Tag Billionen von Ereignissen zu verarbeiten. Es wurde branchenübergreifend von mindestens 80 % aller Fortune-100-Unternehmen aufgrund seiner Geschwindigkeit und bemerkenswerten Leistung übernommen. Denken Sie an die New York Times, Pinterest, Airbnb, Cisco, Netflix, Spotify, Twitter oder einen der vielen anderen internetbasierten Dienste, die unvorstellbare Mengen an Echtzeitdaten generieren. Sie alle verwenden Kafka, um die generierten Daten in Echtzeit in ihre jeweiligen Systeme zu streamen.

Seine drei Hauptfunktionen sind:

• Veröffentlichen (schreiben) und abonnieren (lesen) Sie Streams von Aufzeichnungen oder Ereignissen
• Speichern Sie diese Ereignisströme effektiv in derselben Reihenfolge, in der sie generiert wurden
• Verarbeiten Sie die Ereignisströme in Echtzeit

Kafka wird normalerweise verwendet, um Pipelines für Echtzeit-Streaming-Daten zu erstellen, um Daten zuverlässig zu verarbeiten und von einem System zu einem anderen oder alternativ vom Verbraucher zu der Anwendung zu verschieben, die diese Datenströme aufnimmt. Einige der Anwendungsfälle von Kafka umfassen das Verfolgen von Website-Aktivitäten, das Wiedergeben von Nachrichten, Echtzeitanalysen, die Fehlerbehebung, die Protokollaggregation, die Stream-Verarbeitung, die Aufnahme von Daten in Spark oder Hadoop sowie die Erfassung und Überwachung von Metriken.

Bildquelle:Axula

Wie treibt Kafka CropIn an?

Apache Kafka® fungiert als Puffer zwischen Datenproduzenten und Datenkonsumenten. Es erhöht auch die Widerstandsfähigkeit der Cloud-nativen Agtech-Plattform von CropIn, indem es als zuverlässiger Microservices-Kommunikationsbus mit geringer Latenz dient.

In der aktualisierten SmartFarm Plus™ dient es als Nachrichtenbroker, der Nachrichten zwischen mehreren Systemen weiterleitet, eine Aufgabe, die mit der eines Postboten vergleichbar ist. Wenn beispielsweise ein Berater oder ein Außendienstmitarbeiter ein neues Ereignis in der mobilen App aufzeichnet, z. B. das Hinzufügen eines neuen Landwirts oder einer neuen Farmparzelle, das Auslösen einer Warnung von der Parzelle oder das Einsammeln von Ernten, erhält Kafka dieses Ereignis als Nachricht und pusht diese an andere Systeme weiterleiten, in die es integriert ist.

Wenn sich ein Unternehmen dafür entscheidet, die Plattform von CropIn mit einer internen IT-Infrastruktur, ERP oder anderer Software von Drittanbietern über APIs-Gateways zu integrieren, fungiert Kafka als Kanal, der zwischen den beiden Anwendungen kommuniziert, wodurch eine Echtzeitintegration mit den Systemen ermöglicht wird. Darüber hinaus können Push-Benachrichtigungen für Ereignisse oder Aktivitäten aktiviert werden, die in der SmartFarm Plus™-App gemäß den Vorlieben des Benutzers aufgezeichnet wurden – eine Funktion, die zuvor nicht in SmartFarm ^® enthalten war . Außerdem kann die Rolle von Kafka als Message Broker weiter ausgebaut werden, um landwirtschaftliche Geräte und Maschinen zu integrieren. Dies erleichtert es den Benutzern, basierend auf vorkonfigurierten Bedingungen oder Parametern ein Ereignis oder eine Aufgabe zu planen, die die Maschine ausführen soll.

CropIn ist eine globale Agtech-Plattform, die Innovationen in der digitalen Landwirtschaft vorantreibt. Als Ökosystem, das sich ständig weiterentwickelt und die Grenzen von Agtech erweitert, bietet es seinen Endbenutzern größere Möglichkeiten, jeden Tag mehr zu erreichen. Die erweiterte Version von SmartFarm stattet Benutzer mit dem aus, was wir als "ThePlusFactor" bezeichnen, und ermöglicht es ihnen, den Überblick über alle Aktionen auf Bodenebene zu behalten.

Mit der neuen SmartFarmPlus von CropIn gibt es jetzt viele Möglichkeiten. Rufen Sie uns noch heute an, um mehr zu erfahren.