Zabbix 自身并不提供直接将数据和告警发送到 Kafka 的内置功能。但是，由于 Zabbix 的高度可扩展性，您可以通过外部脚本和Zabbix的自定义告警脚本功能来实现这一需求。以下是一个简化的流程，描述如何使 Zabbix 将告警发送到 Kafka：安装和配置 Kafka 生产者工具:为了从命令行或...

通常，在确定硬件规格和节点数时，可以考虑以下指标：CPU层面：CPU 性能对于处理高吞吐量的消息非常重要。建议使用多核 CPU。内存层面：内存大小会影响它能够缓存的消息数量。建议使用大容量内存。存储层面：存储需求取决于日志保留策略和消息大小。建议使用高速存储介质，例如 SSD。...

这个取决于业务及架构特性，以及围绕业务所带来的成本问题。需要结合自身企业的实际情况进行，比如，技术实力、业务特性、资金支持等。。。

Kafka 是一个高性能的分布式流处理平台，用于处理和传输大规模的实时数据流。在 Centos 7 和 Ubuntu 上部署 Kafka，在数据量上升后可能会有一些差异，这些差异可能涉及以下几个方面：性能：Centos 7 和 Ubuntu 在性能方面可能会有差异。性能取决于操作系统的内核和配置，以及硬件资...

这个取决于业务场景，通常而言，Kafka 主要偏向于大数据对接、流处理、日志系统等；而 Rocket 则更适合订单处理、支付等高可靠消息场景

Kafka 通过 副本机制 来保证数据的可靠性和一致性，每个分区都有一个 Leader 副本 和多个 Follower 副本 ，生产者和消费者只与 Leader 副本交互，Follower 副本从 Leader 副本同步数据。Kafka 使用 高水位（HW） 和 日志末端位移（LEO） 两个重要属性来定义消息的可见性和同步状态，HW ...

Kafka容器化后，弹性伸缩能力可以通过容器编排平台来实现。在容器化的Kafka中，每个Kafka broker都运行在一个独立的容器中，因此可以通过控制容器的数量来实现Kafka的弹性伸缩。例如，在Kubernetes中，可以使用水平自动伸缩功能来根据Kafka负载自动调整Kafka broker的数量。通过监...

具体还是需要根据业务情况进行调整。Kafka作为分布式消息队列系统，具有高可用、可扩展性和可靠性等优势，可以应用于大规模数据处理和实时消息传递等场景。在进行Kafka容器化时，为了尽可能不影响业务进行数据均衡，可以采取以下策略：保持主题的分区数不变：Kafka的分区是数据的逻...

  kafka、rabbitmq等中间件在容器环境中部署方案， 没有简单的基线配置和性能之间的线性映射关系表。 这和中间件的高可用部署架构需求、基础设施层的计算存储分离架构与否、以及基础网络环境是强相关的。 网上公开的测试评测报告，宜先看其评测环境，次看测试方法，再对比需...

首先， Kafka 的弹性和容错能力是kafka自身的能力，这一点和容器化并没有直接关联，如果二者的优势可以结合，就要选择合适的集群模式。比如说，如果有一些流量大的数据链路，在容器云上可以配置比较多的 Pod 和 CPU 数量。当突发流量到来时，使用容器云弹性可以快速扩充 Mirrormaker ...