Apache Kafka es una plataforma de streaming de eventos distribuida y open source diseñada para procesar flujos de datos en tiempo real con alta fiabilidad y rendimiento. Kafka es usada por miles de empresas para pipelines de datos, análisis en continuo, integración de datos y aplicaciones críticas que requieren baja latencia y alta tolerancia a fallos.

Casos de uso comunes incluyen mensajería de alto rendimiento, seguimiento de la actividad de sitios web, consolidación de métricas, agregación de logs y procesamiento de flujos para transformar datos en tránsito. Kafka facilita arquitecturas orientadas a eventos donde una acción en una parte del sistema puede desencadenar procesos en otras partes, por ejemplo la compra de un producto que actualiza inventarios y activa notificaciones de envío.

Componentes esenciales y conceptos clave: registros o eventos son arrays de bytes que pueden contener JSON u otros formatos. Productores publican eventos en Kafka y consumidores se suscriben para leerlos. Los topics organizan los mensajes por categoría. Cada topic se divide en particiones para escalar la carga y permitir paralelismo. Las particiones se replican entre brokers para garantizar disponibilidad y durabilidad; esas copias se denominan réplicas. Los consumer groups permiten distribuir eventos entre varios consumidores sin duplicar procesamiento, y el acoplamiento entre productores y consumidores es mínimo, lo que mejora la escalabilidad y la resiliencia. En versiones recientes Kafka ha migrado del uso de ZooKeeper a un controlador integrado con KRaft para la gestión del clúster.

Prácticas recomendadas para entornos de producción: diseñar una estrategia de particionado alineada con el caso de uso para maximizar paralelismo, definir factores de replicación adecuados para tolerancia a fallos, establecer políticas de retención y compactación según las necesidades de negocio, y monitorizar métricas clave como latencia, throughput y lag de consumidores. Implementar seguridad con TLS, autenticación SASL y controles de acceso, además de cifrado en reposo cuando corresponda. Automatizar despliegues y operaciones y aprovechar herramientas de observabilidad y alertas para detectar degradaciones antes de que afecten a usuarios.

Integración con la nube y ecosistema: Kafka se integra con plataformas cloud y servicios de procesamiento como Kafka Connect, Kafka Streams y sistemas de almacenamiento y análisis. En proyectos modernos es habitual combinar Kafka con arquitecturas de microservicios, soluciones de inteligencia de negocio y agentes IA para enriquecer datos en tiempo real y tomar decisiones automatizadas.

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