Apache Kafka de código abierto ha sido durante mucho tiempo la columna vertebral del flujo de datos en tiempo real, pero tradicionalmente ha venido con una compensación: expandir el costoso almacenamiento en los brokers o sacrificar la retención de datos históricos. Con Tiered Storage, este dilema está desapareciendo.
Al descargar datos antiguos a almacenamiento en la nube más económico mientras se mantiene localmente la información reciente para mayor velocidad, Tiered Storage transforma la economía del almacenamiento de Kafka y desbloquea nuevas posibilidades para los desarrolladores. Pero ¿cómo funciona en la práctica y qué desafíos podrían enfrentar los equipos al implementarlo?
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, hemos explorado las ventajas de Tiered Storage en Apache Kafka y cómo puede optimizar la gestión de datos para organizaciones que necesitan equilibrar costos y rendimiento.
Tradicionalmente, los despliegues de Kafka requerían expandir el almacenamiento de los brokers para mantener datos históricos o aceptar períodos de retención más cortos, perdiendo así información valiosa. Tiered Storage soluciona este problema separando los datos en dos niveles: los recientes permanecen en almacenamiento local para un rendimiento óptimo, mientras que los datos históricos se transfieren automáticamente a almacenamiento en la nube.
Este enfoque no solo mejora la eficiencia de costos, sino que también mantiene una integración transparente para los consumidores, quienes no necesitan preocuparse por el origen de los datos. Además, permite a las organizaciones acceder a meses o incluso años de información sin incurrir en gastos excesivos, facilitando el análisis de patrones históricos y procesamiento de datos pasados.
Desde una perspectiva técnica y empresarial, la adopción de Tiered Storage en Kafka está impulsada por la necesidad de retener más datos sin aumentar los costos de infraestructura. El uso de almacenamiento en la nube como S3 resulta significativamente más económico que mantener discos SSD de alto rendimiento, lo que beneficia tanto a los equipos técnicos como a los departamentos financieros.
En términos de rendimiento, los equipos deben ser conscientes de las diferencias al leer datos desde almacenamiento en la nube en comparación con almacenamiento local. Leer desde un almacenamiento remoto puede ser hasta tres veces más lento, y trabajar con segmentos pequeños puede afectar negativamente el rendimiento. Para mitigar estos desafíos, es recomendable aumentar el número de particiones, optimizar la retención de datos locales y asignar recursos adicionales en la infraestructura.
Una de las mayores ventajas de Tiered Storage es su impacto en el concepto de time travel en Kafka. Antes, mantener grandes volúmenes de datos históricos era impráctico debido a los costos de almacenamiento. Con esta solución, las empresas pueden retener grandes cantidades de datos de manera asequible, lo que abre oportunidades para reentrenar modelos de machine learning, auditar transacciones pasadas o incluso probar nuevas transformaciones de datos sin riesgos.
Para implementar Tiered Storage de manera eficiente, es fundamental replantear la planificación de capacidad. En lugar de enfocarse en cuánto almacenamiento se necesita, se debe analizar los patrones de acceso y decidir qué datos deben permanecer locales y cuáles pueden transferirse a almacenamiento remoto. Ajustar el número de particiones también es clave para mejorar la capacidad de procesamiento en paralelo.
Más allá de usos tradicionales como cumplimiento y análisis, algunas empresas han implementado Tiered Storage para casos innovadores. Por ejemplo, en Q2BSTUDIO hemos trabajado en arquitecturas de gemelos digitales basadas en Kafka, almacenando grandes cantidades de datos históricos accesibles para simulaciones y análisis predictivos. También hemos visto compañías utilizar Tiered Storage para recuperación ante desastres de forma eficiente y económica.
Mirando hacia el futuro, las tecnologías de streaming como Kafka seguirán evolucionando. Esperamos ver arquitecturas más automatizadas, donde la infraestructura se gestione de manera dinámica según la demanda, sin intervención manual. También prevemos que Kafka se convertirá en un tejido de datos más universal, integrando capacidades avanzadas de consulta y procesamiento sin perder su naturaleza de transmisión en tiempo real.
En Q2BSTUDIO, seguimos explorando estas innovaciones para ofrecer soluciones eficientes y escalables en el manejo de datos en tiempo real. La implementación estratégica de Tiered Storage en Kafka es un paso importante hacia arquitecturas más flexibles y rentables.