"Интеграции с Apache Kafka в рамках КРУПНОГО бизнеса. Какие плюсы и минусы у такого подхода? И какие дополнительные решения с Kafka помогут полностью избавиться от интеграционных проблем?"
В действительности, в крупном бизнесе часто возникают серьёзные трудности на уровне интеграции между различными ИТ-системами. Такие задачи можно успешно решать с помощью инструментов вроде Apache Kafka или альтернативных брокеров сообщений.
В этом материале мы разберёмся, какие именно конфигурации позволяют устранить интеграционные проблемы, и какие типы задач можно эффективно решить при грамотном подходе к использованию этих решений.
ИТ-инфраструктура в больших компаниях напоминает разросшийся мегаполис. Как и города, ИТ-контуры отличаются друг от друга, но при этом состоят из схожих элементов и сталкиваются с типовыми сложностями. Подобно урбанистике: где-то отличное метро, но постоянные заторы, а где-то безопасно, но магазины закрываются на сиесту. В ИТ так же — множество систем, разный подход, разная стоимость владения, разные архитектуры и решения.
Хочется создать идеальный цифровой город — где всё работает круглосуточно, преступности нет, а и людям, и товарам, и сервисам легко добраться до нужной точки без задержек.
В реальности же в интеграциях наблюдается похожая картина: одна система может выдавать отличные данные, но рядом есть «цифровое гетто» — система, работающая нестабильно, где происходят сбои, дублируются записи, и всё это провоцирует перегрузку в информационном трафике. В результате — встречи срываются, доставки не доходят, процессы буксуют.
И когда всё встаёт, как при масштабной аварии на дорогах — нужен некий супергерой, способный навести порядок.
И этим героем в ИТ-интеграции становится Apache Kafka — мощный брокер сообщений. В одном из кейсов, который мы разберём, компания сталкивается с такими проблемами и выбирает Kafka для создания интеграционного слоя. Это решение оказывается логичным и оправданным шагом с точки зрения пользы и устойчивости.
Да, действительно, использование брокера сообщений позволяет снизить нагрузку в пиковые моменты, минимизировать утраты данных. Сами системы больше не отвечают за передачу и приём сообщений напрямую.
Внедрение брокера сообщений может частично сократить потери данных, но не исключает их полностью в ряде случаев. Брокер — это транспортный уровень, а не управляющий интеллект: вся логика обработки и получения информации остаётся внутри интегрируемых систем.
Важно понимать, что передача через брокер не гарантирована, если, например, система-получатель недоступна, формат данных не соответствует, логика обработки не предусмотрена, срок хранения истёк или отсутствует подтверждение приёма.
Кроме того, брокер не занимается анализом причин ошибок или сбоев в периоды пиковых нагрузок — будь то “чёрная пятница” или другая стрессовая ситуация — его наличие не означает автоматического понимания и устранения источников проблем.
"Какие дополнительные инструменты можно использовать вместе с Kafka, чтобы полностью устранить сложности интеграций?"
1. Kafka- Снижается нагрузка в пиковые моменты- Снижается риск потери данных- Асинхронность — системы не обязаны быть онлайн одновременно для взаимодействия
2. ESB с использованием Kafka- Потеря данных практически исключается- Нагрузка на системы существенно уменьшается- Упрощается построение бизнес-аналитики (BI)
3. Архитектура слабой связанности с ESB и Kafka**- Системы можно заменять быстро и безболезненно- Расходы на ИТ серьёзно сокращаются- Обслуживание легко передаётся другой ИТ-команде- Высокое качество данных делает бизнес-аналитику простой и прозрачной
2. ESB с включённой KafkaЧтобы реализовать описанные преимущества, важно понимать: как и в случае с матрёшками — один компонент неэффективен без поддержки остальных.
А что вообще такое ESB?
ESB представляет собой корпоративную сервисную шину. Часто её путают с брокером сообщений, но это не одно и то же. Брокер — это только транспортный уровень. А ESB — это целый комплекс компонентов, формирующих полноценный интеграционный слой. Он отвечает за трансформацию данных, маршрутизацию, обработку ошибок, расследование инцидентов — и размещается на специализированной инфраструктуре, обеспечивающей надёжность и отказоустойчивость.
По своей сути ESB — как опытный переводчик, передающий информацию точно, без искажения смысла и с учётом особенностей контекста. Представьте, что ИТ-системы — это жители разных стран. ESB же способен общаться с целым автобусом туристов, где каждый говорит на своём языке — и делать это через одного переводчика, обеспечивая взаимопонимание внутри всей группы. Причём этот переводчик не просто передаёт слова, а запоминает весь контекст, так что к любой ситуации можно вернуться и понять, что именно произошло.
Результат такой интеграции — высокая чистота данных. Это достигается благодаря строго выстроенной логике преобразования и установленным протоколам взаимодействия между ИТ-системами.
При этом системы ничего не знают друг о друге. Их функция — лишь получить и отдать данные. Вся логика обработки заложена в ETL-уровне и организована так, что архитектура становится прозрачной: лишние связи устранены, оставшиеся — структурированы. В результате можно без усилий заменить одну систему другой или быстро подключить новую — без привлечения героев-одиночек, спасающих проект.IT наконец начинает служить бизнесу, а не наоборот.
В чём ключевое отличие архитектуры слабой связанности от прямых подключений или взаимодействия через брокер? Почему в этих случаях страдает качество данных?
Обмениваться информацией можно и напрямую, при этом выполняя преобразование данных прямо внутри самих систем.
Однако необходимо всегда учитывать правила преобразования: стоит произойти изменению в одной из систем — другая должна под него адаптироваться. На старте всё кажется удобным: быстро подключились по API, данные пошли — всё отлично!
Но если не выстроить общий интеграционный уровень и не ввести единые стандарты, не применить концепцию слабой связанности — всё начинает постепенно рассыпаться. Часто это проявляется так:
- Много разных ИТ-систем
- У каждой — свои правила доставки и трансформации
- Системы становятся источниками множества сущностей с ошибками и плохим качеством — это вызывает новые сбои и ещё больше недостоверных сущностей
В ход идут инструменты, призванные «зачистить» данные — вроде MDM и PIM. Но они лишь маскируют следствия, не устраняя корень.
Итог — одна из систем должна понимать всю трансформационную логику и связи между остальнымиЭто и есть жёсткая связанность: плотный узел взаимозависимостей, который трудно распутать даже внутри команды, не говоря уже про внешних партнёров. Возникает так называемая «замкнутая экосистема», где каждое изменение — полноценный мини-проект.
Поэтому просто поставить Kafka или даже ESB без внедрения принципов слабой связанности — всё равно что глотнуть анальгина после тяжёлого запоя. Облегчение будет — но настоящая проблема останется не затронутой.
ESB — это точные данные и простая аналитика (BI)!
Для двух разных систем одна и та же товарная карточка может представлять собой абсолютно разные наборы информации. Используя ESB, можно без труда настроить преобразование данных под конкретные требования каждой из систем. Это также уменьшает нагрузку и устраняет ошибки, связанные с неправильным форматом.
Информация хранится детализированно в DWH, а в исходном виде — в Data Lake. Всё структурировано и прозрачно. Система бизнес-аналитики (BI) легко формирует нужные отчёты, а её подключение осуществляется через единый интеграционный слой ESB.
ESB самостоятельно отслеживает работоспособность сети и доступность подключённых систем. Он же инициирует сбор и надёжную передачу информации. Также он преобразует данные в нужный формат для каждой системы. В этой связке логика сосредоточена в ETL, а Kafka или другой брокер отвечает за транспортировку.
ESB — это мгновенное обнаружение ошибок при их появлении.
При использовании подхода с ESB проактивное наблюдение даёт возможность мгновенно получать уведомления об ошибках, быстро находить их в логах и устранять причины. В отличие от прямых связей, где сбои часто выявляются по симптомам — цепной реакцией отказов или жалобам клиентов, столкнувшихся с утерей заказов.
ESB — существенно уменьшает нагрузку на системы.
ESB помогает разгрузить системы, так как берёт на себя не только функцию передачи, промежуточного хранения и преобразования информации, но и отвечает за маршрутизацию и управление последовательностью обработки. Вместо того чтобы одна система напрямую обращалась к другой (и «зависала» в ожидании отклика), ESB получает данные, сохраняет их, при необходимости изменяет формат и передаёт их дальше, когда вторая система будет готова их принять.
Кроме того, ESB точно знает, в каком порядке, куда и в какой момент направлять данные — благодаря своей внутренней логике маршрутов. А если данные нужно провести через ряд шагов (например, проверку, обогащение, логирование, запись в базу) — встроенная оркестрация управляет этим порядком, не заставляя каждую систему делать это вручную.
Это делает архитектуру более гибкой, снижает зависимость между системами, избавляет от перегрузок и тайм-аутов, а процессы становятся более устойчивыми и масштабируемыми.
Всё, что было описано ранее — это хорошая основа, но для того, чтобы действительно построить такой IT-контур, в котором можно без труда заменять системы, заметно снижать расходы на IT и с лёгкостью передавать сопровождение другой технической команде, необходимо внедрить архитектуру слабой связанности. Только при таком подходе можно добиться прозрачной, точной и доступной бизнес-аналитики. Достичь этого реально, если слабая связанность выстраивается не только на уровне технической архитектуры, но и в организационном аспекте — путём внедрения продуманной корпоративной сервисной шины (ESB), в структуре которой Apache Kafka может использоваться в качестве транспортного канала.
Недостаточно просто внедрять точечные “решения” на уровне IT-инфраструктуры, потому что цифровая модель бизнеса всё больше расходится с его реальной работой. Возникает заметный разрыв между тем, как функционируют настоящие процессы, и тем, как они отражаются в IT-среде.
Можно бесконечно менять исполнителей, подключать новые технологии и внедрять современные подходы. Однако без полного соответствия между фактическими и цифровыми процессами всё это будет лишь порождать дополнительные сбои и расхождения. Новые решения будут накладываться на старые искажения, формируя своеобразный слой "цифровых шрамов". Эта цифровая деформация будет накапливаться, и цифровое отражение бизнеса будет всё дальше отдаляться от его реального состояния.
Вывод один: слабая связанность — это не абстракция, а конкретный инструмент, который напрямую влияет на снижение себестоимости. Ниже приведён график, на котором отчётливо видно, как возрастают затраты на поддержку IT-ландшафта в отсутствие архитектуры слабой связанности.
Мы снова и снова сталкиваемся с одной и той же ситуацией: на старте интеграции строятся быстро — через прямые связи между системами. Это создаёт ощущение скорости и эффективности. Но спустя время архитектура начинает рушиться: каждое новое соединение добавляет нестабильности, дублирования, зависимости от конкретных решений и специалистов.
Если нет ответственного за архитектуру, кто видит целостную картину и управляет степенью связанности, ИТ-инфраструктура становится похожей на запутанный свитер: тёплый, но неудобный, перегруженный и весь в прорехах. Это как спортсмен-самоучка, который добивается прогресса в одиночку. Но стоит появиться тренеру, который со стороны видит ошибки, корректирует технику и распределяет нагрузку — и тогда появляются реальные достижения.
Так же и с интеграциями: слабая связанность не возникает стихийно — она формируется в результате продуманной архитектуры и постоянной работы над ней.
Вот и хорошие новости!
Часто старт внедрения ESB-проекта происходит не с кардинальной перестройки всей ИТ-инфраструктуры, а с устранения самого острого «болевого» участка бизнеса. Допустим, если подразделение по обработке заказов перегружено, заказы теряются, а персонал завален ручной рутиной — туда и направляют основные усилия. С помощью ESB выстраивается слабосвязанная интеграция между нужными системами: автоматизируется сбор, преобразование и передача информации. Уже через пару месяцев из прежнего хаоса формируется чёткий, масштабируемый процесс. Бизнес убеждается: «это действительно работает!» — без необходимости полностью переделывать существующие решения, без глубоких изменений — только за счёт продуманной интеграционной архитектуры. Появляется точка слабой связанности — как надёжная бухта посреди бурного моря системной неразберихи, где «судно» может спокойно пришвартоваться, избежать столкновений, оперативно разгрузиться и вновь выйти в путь. Провизия на борту аккуратно размещена, порядок обеспечен, а капитан продолжает движение по маршруту, не отвлекаясь на текущие неурядицы.
Если вы узнали в этом описании себя или свою команду — будет здорово услышать, как вы справляетесь с подобными задачами. Поделитесь вашим опытом или наблюдениями в комментариях — обсудим вместе!