Что такое Kappa-архитектура?

Kappa-архитектура — это упрощенный подход к обработке больших данных, который фокусируется исключительно на потоковой обработке, stream processing, устраняя необходимость в отдельном пакетном слое, как в Lambda-архитектуре.

Основные черты

Единый потоковый слой: Все данные обрабатываются как непрерывный поток в реальном времени.

Инструменты: Apache Kafka, Flink, Spark Streaming, Samza. 

Иммутабельность данных: Данные сохраняются в логе (например, Kafka), что позволяет переобработку при необходимости. 

Как работает

• Входящие данные поступают в систему потоковой обработки (например, Kafka). 
• Обработка выполняется в реальном времени, результаты сразу доступны для аналитики или хранения. 
• Исторические данные переобрабатываются как поток из лога, если нужно обновить аналитику.

Преимущества

Простота: Один слой вместо двух (Batch и Speed в Lambda). 

Единая логика: Нет дублирования кода для пакетной и потоковой обработки. 

Масштабируемость: Легко справляется с большими потоками данных. 

Реальное время: Быстрые результаты без задержек пакетной обработки.

Недостатки

Ограниченная глубина анализа: Меньше возможностей для сложной обработки исторических данных. 

Зависимость от инструментов: Требует надежных систем хранения логов (например, Kafka). 

Сложность переобработки: Повторная обработка больших исторических данных может быть ресурсоемкой.

Применение:

Kappa-архитектура подходит для сценариев, где важна оперативность: 

• Мониторинг событий (например, в финтехе или IoT). 
• Аналитика в реальном времени (соцсети, маркетинг). 
• Персонализация в e-commerce.

Отличие от Lambda:

Lambda использует два слоя (Batch для истории, Speed для реального времени), тогда как Kappa полагается только на потоковую обработку, перерабатывая историю как поток при необходимости.

Kappa-архитектура — это более легковесная альтернатива Lambda, идеальная для систем, где скорость и простота приоритетнее глубокой исторической аналитики.