Einleitung: Kafka als strategisches Fundament für datengetriebene Unternehmen

In der heutigen digitalen Wirtschaft, die von Echtzeit-Daten und den Anforderungen der Industrie 4.0 geprägt ist, stehen Chief Technology Officers (CTOs) und VPs of Engineering vor der Herausforderung, Architekturen zu schaffen, die nicht nur die aktuellen Geschäftsanforderungen erfüllen, sondern auch zukünftiges Wachstum und Innovation ermöglichen. Apache Kafka hat sich in diesem Kontext von einem Nischenwerkzeug zu einer fundamentalen Technologie entwickelt, die von über 80 % der Fortune-100-Unternehmen eingesetzt wird.¹ Es ist jedoch ein weit verbreitetes Missverständnis, Kafka lediglich als eine verbesserte Messaging-Warteschlange zu betrachten. In Wahrheit ist Kafka eine verteilte Message-Streaming-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Datenströme in Echtzeit zu veröffentlichen, zu speichern, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.² Für technische Führungskräfte ist das Verständnis von Kafka nicht nur eine technische, sondern eine strategische Notwendigkeit.

Die Implementierung von Kafka als zentrales Nervensystem der Dateninfrastruktur bietet drei entscheidende strategische Vorteile:³

1. Entkopplung von Systemen: Kafka ermöglicht den Aufbau einer lose gekoppelten Architektur, in der verschiedene Systeme und Microservices als unabhängige Produzenten oder Konsumenten von Datenströmen agieren.⁴ Produzenten senden Daten an Kafka, ohne wissen zu müssen, welche Systeme diese Daten später nutzen werden. Ebenso können Konsumenten Daten verarbeiten, ohne den Ursprung oder die Implementierungsdetails der Produzenten zu kennen.⁴ Diese Entkopplung ist der Schlüssel zur Schaffung agiler und wartbarer Systemlandschaften, die sich unabhängig voneinander weiterentwickeln können.
2. Echtzeit-Datenverarbeitung: Im Gegensatz zu traditionellen Batch-Verarbeitungssystemen ermöglicht Kafka die Verarbeitung von Messages, sobald sie auftreten.⁵ Dies ist die Grundlage für eine Vielzahl von geschäftskritischen Anwendungsfällen, von der sofortigen Betrugserkennung im Finanzsektor über die dynamische Preisgestaltung im E-Commerce bis hin zur prädiktiven Wartung im industriellen IoT.¹
3. Zukunftssichere Dateninfrastruktur: Kafka dient als dauerhafter, fehlertoleranter Speicher für Geschäftsnachrichten (Messages).¹ Diese Messages können für eine konfigurierbare Zeit – von Sekunden bis zu Jahren oder sogar unbegrenzt – aufbewahrt werden.⁶ Dies schafft eine “Single Source of Truth”, auf die neue Anwendungen jederzeit zugreifen können, um historische Daten zu analysieren oder neue Geschäftslogiken zu implementieren, ohne die ursprünglichen Quellsysteme erneut belasten zu müssen.

Die wahre strategische Bedeutung von Kafka liegt jedoch tiefer als in reinen Leistungsmetriken. Die Einführung von Kafka erzwingt eine architektonische Disziplin. Sie verschiebt das Paradigma von fragilen Punkt-zu-Punkt-Integrationen, die oft zu einer schwer wartbaren “Spaghetti-Architektur” führen, hin zu einem robusten, broadcast-basierten Modell.⁷ In einer traditionellen Architektur führt die Hinzufügung eines neuen datenkonsumierenden Dienstes oft zu Modifikationen an mehreren bestehenden Systemen, um die neuen Datenflüsse zu etablieren. Mit Kafka als zentralem Hub kann ein neuer Dienst einfach einen bestehenden Datenstrom abonnieren, ohne dass auch nur eine Zeile Code in den produzierenden Systemen geändert werden muss. Für einen CTO bedeutet die Entscheidung für Kafka somit nicht nur die Wahl einer Technologie, sondern eine Investition in die organisatorische Agilität, eine Reduzierung der langfristigen technischen Schulden und eine Beschleunigung der Time-to-Market für zukünftige datengetriebene Produkte und Dienstleistungen.

Die Kernarchitektur von Kafka: Ein Überblick für Entscheider

Um die strategischen Vorteile von Kafka voll ausschöpfen zu können, ist ein grundlegendes Verständnis seiner Kernkomponenten unerlässlich. Jede Komponente spielt eine spezifische Rolle bei der Gewährleistung von Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und hoher Leistung. Die Architektur ist bewusst so konzipiert, dass sie horizontal skaliert und massive Datenmengen verarbeiten kann.²

Message

Die Message (auch als Nachricht oder Record bezeichnet) ist die atomare Dateneinheit in Kafka. Sie repräsentiert eine unveränderliche Tatsache, dass “etwas passiert ist”.⁶ Eine Message besteht typischerweise aus einem Schlüssel (Key), einem Wert (Value), einem Zeitstempel (Timestamp) und optionalen Headern für Metadaten.⁸ Der Wert enthält die eigentliche Nutzlast (z. B. eine Sensormessung oder eine Transaktionsinformation), während der Schlüssel für die Partitionierung und die Gewährleistung der Reihenfolge von entscheidender Bedeutung ist.

Topic

Ein Topic ist ein logischer Kanal oder eine Kategorie, in der Messages organisiert werden. Man kann es sich als Analogon zu einer Tabelle in einer relationalen Datenbank vorstellen.⁶ Produzenten schreiben Messages in Topics, und Konsumenten lesen Messages aus Topics.⁹ Topics sind die primäre Abstraktionsebene, mit der Entwickler interagieren, um Datenströme zu verwalten und zu trennen.¹⁰

Partition

Die Partition ist die fundamentale Einheit für Parallelität und Skalierbarkeit in Kafka.¹¹ Jedes Topic wird in eine oder mehrere Partitionen aufgeteilt. Jede Partition ist ein geordnetes, unveränderliches, nur anfügbares Protokoll (append-only log) von Messages.⁶ Durch die Aufteilung eines Topics auf mehrere Partitionen kann Kafka die Datenlast und die Verarbeitungsanfragen auf mehrere Server im Cluster verteilen und so die Skalierbarkeitsgrenzen einer einzelnen Maschine überwinden.¹² Innerhalb einer Partition wird die Reihenfolge der Messages strikt garantiert.¹²

Broker & Cluster

Ein Kafka-Cluster ist ein verteiltes System, das aus einem oder mehreren Servern besteht, die als Broker bezeichnet werden.⁶ Jeder Broker ist ein eigenständiger Kafka-Server, der eine Teilmenge der Partitionen für verschiedene Topics hostet. Er ist verantwortlich für die Annahme von Schreibanfragen von Produzenten, die Bedienung von Leseanfragen von Konsumenten und die Replikation von Partitionsdaten auf andere Broker zur Gewährleistung der Fehlertoleranz.¹³ Das Zusammenspiel der Broker in einem Cluster sorgt für hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit.²

Producer

Ein Producer ist eine Client-Anwendung, die Messages in Kafka-Topics schreibt (veröffentlicht).⁶ Der Producer ist dafür verantwortlich, zu entscheiden, in welche Partition eines Topics eine Message geschrieben wird. Diese Entscheidung kann entweder auf Basis des Message-Schlüssels oder durch eine Round-Robin-Strategie getroffen werden, um die Last gleichmäßig zu verteilen.⁹

Consumer & Consumer Group

Ein Consumer ist eine Client-Anwendung, die Messages aus Kafka-Topics liest. Um die Verarbeitung zu skalieren und zu parallelisieren, werden Konsumenten in Consumer Groups organisiert.¹¹ Kafka stellt sicher, dass jede Partition eines Topics zu einem bestimmten Zeitpunkt von genau einem Consumer innerhalb einer Consumer Group gelesen wird.¹⁴ Wenn neue Consumer einer Gruppe beitreten oder diese verlassen, verteilt Kafka die Partitionen automatisch neu auf die verbleibenden Mitglieder. Dieser Mechanismus, bekannt als Rebalancing, ermöglicht eine dynamische Lastverteilung und Fehlertoleranz.

The Distributed Commit Log

Im Kern ist Kafka ein verteiltes, repliziertes, nur anfügbares Commit Log.⁶ Dieses Design ist die Quelle seiner außergewöhnlichen Leistung, da es auf sequenzielle Festplatten-I/O-Operationen optimiert ist, die von modernen Betriebssystemen extrem effizient gehandhabt werden. Es ist auch die Grundlage für seine Langlebigkeit und Fehlertoleranz.

Die Interaktion zwischen Partitionen und Consumer Groups ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal von Kafka gegenüber traditionellen Messaging-Systemen. Sie ermöglicht es Kafka, gleichzeitig die Semantiken einer Message Queue (Arbeitsverteilung) und eines Publish-Subscribe-Systems (Broadcast) zu realisieren. Innerhalb einer einzigen Consumer Group werden die Partitionen eines Topics auf die Mitglieder verteilt. Jede Message wird also nur von einem Consumer dieser Gruppe verarbeitet, was dem Modell einer Warteschlange entspricht, bei der mehrere Arbeiter Aufgaben abarbeiten.¹⁵ Gleichzeitig können jedoch mehrere, voneinander unabhängige Consumer Groups dasselbe Topic abonnieren.⁵ Jede Gruppe erhält eine vollständige, unabhängige Kopie aller Messages des Topics und verarbeitet diese parallel. Dies entspricht dem Publish-Subscribe-Modell, bei dem eine Nachricht an alle Abonnenten gesendet wird.¹⁶ Diese duale Natur wird dadurch ermöglicht, dass Kafka das Lesen von Daten von deren Löschung entkoppelt. Messages werden nicht nach dem Lesen entfernt, sondern basierend auf einer Aufbewahrungsrichtlinie gespeichert.⁴ Jeder Consumer (bzw. jede Consumer Group) verwaltet lediglich seine eigene Position (den sogenannten Offset) im Log.¹⁷ Für einen CTO bedeutet dies, dass ein einziger Datenstrom – beispielsweise von Smart Metern – nur einmal produziert werden muss und dann von verschiedenen Abteilungen (z. B. Abrechnung, Netzanalytik, Kundenservice) unabhängig und ohne gegenseitige Beeinflussung konsumiert werden kann. Dies maximiert die Wiederverwendung von Daten und minimiert die Last auf den produzierenden Systemen.

Die Evolution der Metadatenverwaltung: Von ZooKeeper zu KRaft

Eine der bedeutendsten architektonischen Weiterentwicklungen in der Geschichte von Apache Kafka ist der Übergang von der Abhängigkeit von Apache ZooKeeper zur selbstverwalteten Metadatenverwaltung mit KRaft (Kafka Raft Metadata mode). Diese Änderung ist für technische Führungskräfte von strategischer Relevanz, da sie die Betriebskomplexität, die Skalierbarkeit und die Resilienz von Kafka-Clustern grundlegend verbessert.

Die historische Rolle von ZooKeeper

Über viele Jahre hinweg war Apache ZooKeeper ein unverzichtbarer Bestandteil jeder Kafka-Bereitstellung. Es handelte sich um ein separates, verteiltes Koordinationssystem, das für die Verwaltung kritischer Metadaten des Kafka-Clusters zuständig war.⁹ Zu seinen Hauptaufgaben gehörten:

• Controller-Wahl: Die Wahl eines Brokers zum “Controller”, der für die Verwaltung der Partitions-Leader und die Koordination von Zustandsänderungen im Cluster verantwortlich ist.¹⁸
• Cluster-Mitgliedschaft: Die Verfolgung der aktiven Broker im Cluster.¹⁸
• Topic-Konfiguration: Die Speicherung von Konfigurationen für Topics, einschließlich der Anzahl der Partitionen, Replikationsfaktoren und anderer Einstellungen.¹⁸
• Access Control Lists (ACLs): Die Verwaltung von Berechtigungen für den Zugriff auf Topics.¹⁸

Die Herausforderungen mit ZooKeeper

Obwohl ZooKeeper seine Aufgabe erfüllte, brachte die Abhängigkeit von diesem externen System erhebliche Herausforderungen mit sich:

• Operationelle Komplexität: Der Betrieb eines Kafka-Clusters erforderte die Bereitstellung, Verwaltung, Überwachung und Absicherung von zwei separaten verteilten Systemen.¹⁹ Jedes System hatte seine eigenen Konfigurationsparameter, Fehler-Modi und operativen Playbooks, was den Total Cost of Ownership (TCO) erhöhte.²⁰
• Skalierbarkeits-Engpass: ZooKeeper wurde zu einem Engpass für sehr große Kafka-Cluster. Insbesondere die Anzahl der Partitionen, die ein Cluster effizient verwalten konnte, war durch die Leistung von ZooKeeper begrenzt, oft auf einige Hunderttausend Partitionen.²¹
• Langsames Failover: Im Falle eines Ausfalls des amtierenden Controller-Brokers war der Failover-Prozess langsam. Der neue Controller musste zunächst den gesamten Metadaten-Zustand aus ZooKeeper laden, bevor er seine Aufgaben übernehmen konnte. Dies führte zu einer vorübergehenden Nichtverfügbarkeit des Clusters für Metadaten-Operationen wie das Erstellen von Topics oder das Rebalancing von Consumer Groups.¹⁸

Einführung von KRaft (Kafka Raft Metadata mode)

Mit KRaft wurde die Abhängigkeit von ZooKeeper eliminiert. Stattdessen implementiert Kafka nun den Raft-Konsensalgorithmus direkt innerhalb einer dedizierten Gruppe von Brokern, die als Controller-Quorum bezeichnet werden.²² Die Metadaten des Clusters werden nicht mehr in ZooKeeper, sondern in einem internen, hochverfügbaren Kafka-Topic namens __cluster_metadata gespeichert.²¹ Kafka nutzt somit seine eigenen, bewährten Mechanismen für Replikation und Log-Speicherung, um seine eigenen Metadaten zu verwalten.

Strategische Vorteile von KRaft

Der Wechsel zu KRaft bietet entscheidende strategische Vorteile:

• Vereinfachte Architektur und Betrieb: Es gibt nur noch ein System, das bereitgestellt, verwaltet, überwacht und abgesichert werden muss. Dies reduziert den TCO erheblich und vereinfacht die gesamte Betriebslandschaft.¹⁹
• Massive Skalierbarkeit: KRaft ist darauf ausgelegt, Cluster mit Millionen von Partitionen zu unterstützen, wodurch der frühere Skalierbarkeits-Engpass beseitigt und die Architektur zukunftssicher gemacht wird.²¹
• Nahezu sofortiges Failover: Die Standby-Controller im Quorum replizieren den Metadaten-Log kontinuierlich. Bei einem Failover wird ein neuer Leader gewählt, der sofort aktiv ist, da er den gesamten Zustand bereits im Speicher hat. Dies verbessert die Verfügbarkeit des Clusters drastisch.¹⁸
• Einheitliches Sicherheitsmodell: Ein einziges Sicherheitsmodell für Daten und Metadaten vereinfacht die Administration und reduziert potenzielle Sicherheitslücken.¹⁹

Die Einführung von KRaft ist mehr als nur ein technisches Upgrade; es ist eine fundamentale Stärkung der Kafka-Architektur. Es verwandelt Kafka von einem System, das von einem Koordinationsdienst abhängt, zu einem System, das selbst ein autarker Koordinationsdienst ist. Diese Internalisierung einer kritischen Abhängigkeit reduziert das systemische Risiko und die operative Fragilität. Für einen CTO ist dies eine signifikante Risikominimierung. Die Anzahl der “beweglichen Teile” wird reduziert, das operative Playbook vereinfacht und die gesamte Plattform wird resilienter und vorhersehbarer. Während die Leistungs- und Skalierbarkeitsgewinne immens sind, ist die Reduzierung der betrieblichen Komplexität und des Risikos der überragende strategische Vorteil. Seit Apache Kafka 3.3 gilt der KRaft-Modus als produktionsreif für neue Cluster, und die Migration von bestehenden ZooKeeper-basierten Clustern wird aktiv entwickelt.¹⁹

Konfiguration und Best Practices: Leitplanken für Stabilität und Performance

Die wahre Stärke von Kafka entfaltet sich erst durch eine durchdachte Konfiguration. Die Standardeinstellungen sind oft ein Kompromiss, der nicht für jeden Anwendungsfall optimal ist. Für technische Führungskräfte ist es entscheidend zu verstehen, dass diese Konfigurationen keine reinen technischen Details sind, sondern Hebel, um die Architektur bewusst an den Geschäftsanforderungen auszurichten. Es geht darum, die fundamentalen Trade-offs zwischen Durabilität, Verfügbarkeit, Latenz und Durchsatz zu steuern.

Durabilität vs. Verfügbarkeit: Der entscheidende Trade-off

Die wichtigste Konfigurationsentscheidung bei Kafka dreht sich um die Garantie, dass keine Daten verloren gehen, selbst im Falle von Serverausfällen. Dies wird durch das Zusammenspiel von drei zentralen Parametern gesteuert.

• replication.factor: Dies ist die Gesamtzahl der Kopien jeder Partition, die im Cluster gespeichert werden. Ein typischer und empfohlener Wert für Produktionsumgebungen ist 3.²³ Das bedeutet, es gibt einen “Leader”-Replikat und zwei “Follower”-Replikate, die auf verschiedenen Brokern verteilt sind. Dies ermöglicht den Ausfall von bis zu zwei Brokern, ohne dass Daten verloren gehen.²⁴ Eine noch robustere Konfigurationsstrategie, die manchmal als “RF++” bezeichnet wird, empfiehlt, den Replikationsfaktor auf min.insync.replicas + 2 zu setzen. Bei einem min.insync.replicas-Wert von 2 würde dies einen replication.factor von 4 bedeuten. Diese Konfiguration bietet eine erhöhte Ausfallsicherheit, die es ermöglicht, einen Broker für geplante Wartungsarbeiten herunterzufahren und gleichzeitig den unerwarteten Ausfall eines weiteren Brokers zu tolerieren, ohne die Schreibverfügbarkeit des Clusters zu gefährden.
• In-Sync Replicas (ISR): Dies ist die Menge der Replikate, die als “vollständig synchronisiert” mit dem Leader gelten. Ein Follower, der bei der Replikation zu weit zurückfällt, wird aus der ISR-Liste entfernt.²⁵
• Producer acks: Diese Einstellung auf der Producer-Seite bestimmt, wann ein Schreibvorgang als erfolgreich bestätigt wird. Sie ist der direkte Hebel, um Latenz gegen Durabilität abzuwägen.¹⁴
  • acks=0 (“Fire-and-forget”): Der Producer sendet die Nachricht und wartet auf keine Bestätigung. Dies bietet die niedrigste Latenz, aber keinerlei Garantie für die Zustellung. Daten können bei Netzwerkproblemen oder Broker-Ausfällen verloren gehen.²⁶
  • acks=1 (Leader-Bestätigung): Der Producer wartet auf die Bestätigung des Leaders, dass die Nachricht in dessen Log geschrieben wurde. Dies ist ein guter Kompromiss zwischen Leistung und Sicherheit. Daten können jedoch verloren gehen, wenn der Leader ausfällt, bevor die Follower die Nachricht repliziert haben.²⁶
  • acks=all (oder -1): Der Producer wartet, bis alle Replikate in der aktuellen ISR-Liste die Nachricht bestätigt haben. Dies bietet die höchste Durabilitätsgarantie, geht aber mit der höchsten Latenz einher.²⁷
• min.insync.replicas: Dieser Parameter auf Broker- oder Topic-Ebene setzt die Mindestanzahl an Replikaten, die in der ISR sein müssen, damit ein Schreibvorgang mit acks=all überhaupt akzeptiert wird. Fällt die Anzahl der verfügbaren ISRs unter diesen Wert, lehnt der Broker den Schreibvorgang mit einer Fehlermeldung ab. Dies stellt die Konsistenz über die Verfügbarkeit.²³

Die Konfiguration min.insync.replicas ist die direkte technische Umsetzung der Risikotoleranz eines Unternehmens. Sie übersetzt eine Geschäftsanforderung wie “Wir dürfen unter keinen Umständen Finanztransaktionen verlieren” in ein konkretes Systemverhalten: “Lehne Schreibvorgänge ab, wenn die Redundanz kompromittiert ist.” Für einen geschäftskritischen Datenstrom ist die Standardkonfiguration für maximale Durabilität replication.factor=3, min.insync.replicas=2 und acks=all auf Producer-Seite.²⁸ Diese Kombination stellt sicher, dass jede bestätigte Nachricht auf mindestens zwei verschiedenen Maschinen sicher gespeichert ist. Das System kann den Ausfall eines Brokers überstehen, ohne Daten zu verlieren und ohne die Schreibverfügbarkeit zu beeinträchtigen. Für weniger kritische Daten, wie z. B. Web-Clickstreams für Analysezwecke, bei denen eine geringe Latenz und hohe Verfügbarkeit wichtiger sind als eine 100%ige Datengarantie, könnte acks=1 eine legitime Wahl sein. Diese Konfigurationen sind somit keine reinen IT-Entscheidungen, sondern sollten in Abstimmung mit den Fachbereichen getroffen werden, um den Wert und die Kritikalität der jeweiligen Daten widerzuspiegeln.

Tabelle 1: Trade-offs der Producer acks-Einstellung

acks-Einstellung	Latenz	Durchsatz	Durabilitätsgarantie	Typischer Anwendungsfall
acks=0	Niedrigste	Höchster	Keine (Datenverlust möglich)	Logging, Metriken (wo gelegentlicher Verlust tolerierbar ist)
acks=1	Niedrig	Hoch	Gut (Datenverlust bei Leader-Ausfall vor Replikation möglich)	Standard-Anwendungsfälle, Web-Tracking
acks=all	Höchste	Niedriger	Höchste (Kein Datenverlust, solange min.insync.replicas erfüllt ist)	Finanztransaktionen, kritische Geschäftsnachrichten

Partitionierungsstrategien für Skalierbarkeit und Ordnung

Die Partitionierung ist der Schlüssel zur Skalierbarkeit von Kafka. Die richtige Strategie hängt davon ab, ob die Reihenfolge der Messages oder die gleichmäßige Lastverteilung Priorität hat.

• Partitionen als Einheit der Parallelität: Die Anzahl der Partitionen eines Topics definiert die Obergrenze für die Parallelität der Konsumenten innerhalb einer Consumer Group. Wenn ein Topic 10 Partitionen hat, können bis zu 10 Consumer-Instanzen parallel arbeiten, um die Daten zu verarbeiten. Mehr Partitionen ermöglichen in der Regel einen höheren Gesamtdurchsatz.¹⁰ Das Verhältnis zwischen der Anzahl der Consumer und der Partitionen ist dabei entscheidend: Wenn es mehr Consumer als Partitionen gibt, bleiben die überschüssigen Consumer untätig, da jede Partition nur einem Consumer pro Gruppe zugewiesen werden kann. Gibt es hingegen weniger Consumer als Partitionen, werden einige oder alle Consumer Nachrichten von mehreren Partitionen verarbeiten, um die Last zu verteilen.
• Die Rolle des Message Key: Der Schlüssel einer Message ist entscheidend für die Partitionierungsstrategie.
  • Mit Schlüssel: Wenn eine Message einen Schlüssel hat, wendet der Producer eine Hash-Funktion auf den Schlüssel an, um deterministisch eine Partition auszuwählen (typischerweise hash(key) % num_partitions). Dies garantiert, dass alle Messages mit demselben Schlüssel immer in derselben Partition landen. Da die Reihenfolge innerhalb einer Partition garantiert ist, wird somit auch die Reihenfolge für alle Messages mit diesem Schlüssel sichergestellt.⁴
  • Ohne Schlüssel (null key): Wenn kein Schlüssel angegeben wird, verteilt der Producer die Messages standardmäßig per Round-Robin-Verfahren auf alle verfügbaren Partitionen. Dies sorgt für eine sehr gleichmäßige Lastverteilung, aber es gibt keine Garantie für die Reihenfolge von zusammengehörigen Messages.⁹

Faustregeln für Producer und Consumer

• Producer-Optimierung:
  • Batching für Durchsatz: Um den Durchsatz zu maximieren, sollten Producer so konfiguriert werden, dass sie Messages in Batches senden. Die Parameter batch.size (die Größe eines Batches in Bytes) und linger.ms (die maximale Zeit, die der Producer wartet, um einen Batch zu füllen) sind hier entscheidend. Höhere Werte für diese Parameter führen zu größeren Batches, was den Durchsatz und die Effizienz der Kompression verbessert, aber die Latenz erhöht.²³
  • Idempotenz für Zuverlässigkeit: Aktivieren Sie idempotente Producer (enable.idempotence=true). Dies ist seit Kafka 3.0 Standard. Diese Einstellung verhindert, dass bei Netzwerk-Retries Nachrichten dupliziert werden, und sorgt für eine “exactly-once, in-order”-Semantik auf Partitionsebene, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen.²⁹
• Consumer-Optimierung:
  • Parallelität abstimmen: Die Anzahl der Consumer-Instanzen in einer Gruppe sollte die Anzahl der Partitionen des konsumierten Topics nicht überschreiten. Zusätzliche Consumer würden untätig bleiben.¹⁵
  • Polling-Verhalten steuern: Die Parameter fetch.min.bytes und fetch.max.wait.ms steuern, wie viele Daten ein Consumer bei jeder Anfrage vom Broker abruft. Durch Erhöhen dieser Werte kann die Anzahl der Netzwerk-Roundtrips reduziert werden, was die Last auf den Brokern verringert und den Durchsatz verbessert, jedoch die Latenz für einzelne Nachrichten erhöhen kann.³⁰
  • Offset-Management: Für kritische Anwendungen sollte das automatische Commit von Offsets (enable.auto.commit=false) deaktiviert werden. Stattdessen sollten Offsets manuell committet werden, nachdem die Verarbeitung einer Nachricht erfolgreich abgeschlossen wurde. Dies verhindert Datenverlust im Fehlerfall und ist die Grundlage für “at-least-once”- oder “exactly-once”-Verarbeitungsgarantien.³¹

Praxisbeispiel aus der Energiewirtschaft: Smart Metering mit loT

Um die bisher diskutierten Konzepte zu veranschaulichen, betrachten wir ein praxisnahes Szenario aus dem deutschen Energiesektor: die Einführung von intelligenten Messsystemen (Smart Metern). Dieses Beispiel zeigt, wie Kafka als Rückgrat für eine moderne, skalierbare IoT-Datenplattform dienen kann.

Szenario

Ein deutscher Energieversorger muss die Verbrauchsdaten von Millionen von Smart Metern in Echtzeit erfassen und verarbeiten. Die Anforderungen sind vielfältig:

• Abrechnung: Zeitnahe und korrekte Erstellung von Verbrauchsabrechnungen.
• Netzüberwachung: Live-Monitoring des Stromnetzes zur Erkennung von Anomalien, Lastspitzen und potenziellen Ausfällen.
• Lastprognose: Analyse von Verbrauchsmustern zur besseren Vorhersage des Energiebedarfs.
• Kundenportal: Bereitstellung von Echtzeit-Dashboards für Endkunden zur Visualisierung ihres eigenen Verbrauchs.

Topic- und Key-Design

Eine durchdachte Struktur für Topics und Keys ist die Grundlage für eine wartbare und skalierbare Architektur.

• Topic Naming Convention: Eine hierarchische Namenskonvention schafft Klarheit und ermöglicht eine einfache Verwaltung und Steuerung von Zugriffsrechten. Ein bewährtes Schema könnte so aussehen: {land}.{domäne}.{region}.{datentyp}.{objekt}.{version}.
  • Beispiel-Topic: de.energie.bayern.messwerte.strom.v1
  • Diese Struktur³² erlaubt es, gezielt auf Daten zuzugreifen, z.B. können alle Strommesswerte (*.messwerte.strom.*) oder alle Daten aus einer bestimmten Region (*.bayern.*) mit einem einzigen Pattern-Abonnement konsumiert werden. Die Versionierung (.v1) ist entscheidend für die Verwaltung von Schemaänderungen über die lange Lebensdauer der Geräte hinweg.³³
• Message Key Strategie: Der eindeutige Identifikator des Smart Meters (z.B. die MaLo-ID oder MeLo-ID) muss als Message Key verwendet werden.³⁴
  • Begründung: Die Verwendung der meter_id als Schlüssel stellt sicher, dass alle Messwerte eines bestimmten Zählers deterministisch derselben Partition zugewiesen werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da es eine strikte Reihenfolge der Verarbeitung für jeden einzelnen Zähler garantiert.³⁴ Ohne diese Garantie könnten Messwerte außer der Reihe verarbeitet werden, was zu falschen Verbrauchs-berechnungen, fehlerhaften Abrechnungen und unzuverlässigen Analysen führen würde. Der Message Key ist somit nicht nur ein technisches Detail, sondern der fundamentale Enabler für zustandsbehaftete Verarbeitung und Pro-Gerät-Analytik in großem Maßstab. Jede zustandsbehaftete Operation, wie die Berechnung des aktuellen Verbrauchs oder die Erkennung von Ausfällen, basiert auf der korrekten Reihenfolge der Messages für ein einzelnes Gerät. Die Partitionierung nach meter_id stellt sicher, dass der Zustand für ein bestimmtes Gerät effizient lokal in einem einzigen Consumer-Thread verwaltet werden kann, ohne dass eine teure und komplexe Synchronisation über das Netzwerk erforderlich ist.

Datenformat-Auswahl: Avro vs. Protobuf

Die Wahl des Datenformats ist eine langfristige Entscheidung, insbesondere im IoT-Umfeld, wo Geräte über Jahre im Feld bleiben. Die Fähigkeit, das Datenschema im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln, ist daher ein kritisches Kriterium.

• Argument für Avro: Avros größte Stärke ist seine flexible und robuste Schema-Evolution.³⁵ Es unterstützt sowohl Rückwärts- als auch Vorwärtskompatibilität, was bedeutet, dass alte Consumer neue Daten lesen und neue Consumer alte Daten lesen können. Dies ist in einem langlebigen IoT-Szenario, in dem Firmware-Updates auf Millionen von Geräten nicht gleichzeitig erfolgen können, von unschätzbarem Wert. Die Schemata werden in JSON definiert und können zentral in einer Schema Registry verwaltet werden, was die Daten-Governance vereinfacht.³⁶
• Argument für Protobuf: Protobuf bietet in der Regel eine etwas höhere Performance (geringere Latenz, höherer Durchsatz) und erzeugt kompaktere Nachrichten, was für ressourcenbeschränkte Geräte von Vorteil sein kann.³⁶ Seine Schema-Evolution ist jedoch starrer; Feldnummern dürfen nach dem Löschen nicht wiederverwendet werden, und das Ändern von Feldtypen ist riskant.³⁵
• Empfehlung: Für diesen Anwendungsfall wird Avro dringend empfohlen. Die operative Flexibilität und die garantierten Kompatibilitätsmechanismen über einen langen Lebenszyklus der Geräte wiegen die marginalen Leistungsvorteile von Protobuf bei weitem auf. Das Risiko von Datenkorruption durch unsachgemäße Schema-Evolution mit Protobuf ist in einer groß angelegten, langfristigen IoT-Bereitstellung zu hoch.

Architektur-Skizze

Die resultierende Architektur nutzt das Pub-Sub-Fähigkeiten von Kafka, um einen einzigen Datenstrom für mehrere, voneinander unabhängige Geschäftsprozesse bereitzustellen:

1. Producers: Millionen von Smart Metern senden ihre Messwerte. Da viele IoT-Geräte Protokolle wie MQTT verwenden, die für unzuverlässige Netzwerke optimiert sind, wird oft ein MQTT-Gateway eingesetzt. Dieses Gateway empfängt die Daten von den Geräten und agiert dann als Kafka Producer, der die Messages in das entsprechende Kafka-Topic schreibt.³⁷
2. Kafka Cluster: Ein zentraler, hochverfügbarer Kafka-Cluster nimmt die Daten im Topic de.energie.*.messwerte.strom.v1 auf.
3. Multiple Consumer Groups: Verschiedene Anwendungen greifen auf denselben Datenstrom zu, indem sie mit ihrer eigenen, eindeutigen group.id abonnieren:
   • group.id=billing-service: Ein Stream-Processing-Dienst (z.B. mit Kafka Streams oder Apache Flink) aggregiert die Messwerte pro Zähler und bereitet die Daten für die monatliche Abrechnung vor.
   • group.id=grid-analytics-dashboard: Eine Echtzeit-Analyse-Engine liest die Daten, um Live-Dashboards für die Netzleitstelle zu befüllen. Sie berechnet aggregierte Lastprofile, identifiziert Anomalien und visualisiert den Zustand des Netzes.³⁸
   • group.id=data-lake-archiver: Ein Kafka Connect Sink Connector schreibt alle Rohdaten unverändert in einen kostengünstigen Langzeitspeicher (z.B. Amazon S3 oder HDFS). Diese Daten stehen dann für historische Analysen, das Training von Machine-Learning-Modellen und regulatorische Anforderungen zur Verfügung.³⁹

Diese Architektur demonstriert die Kernstärke von Kafka: Daten werden einmal produziert und können beliebig oft für verschiedenste Zwecke wiederverwendet werden, ohne dass die Quellsysteme oder andere konsumierende Anwendungen davon betroffen sind.

Hardware-Planung und Kapazitätsberechnung: Das Fundament für den Betrieb

Eine sorgfältige Planung der Hardware-Ressourcen ist entscheidend für die Performance, Stabilität und die Gesamtbetriebskosten (TCO) eines Kafka-Clusters. Dieser Abschnitt bietet einen pragmatischen Leitfaden zur Dimensionierung von Speicher, CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerk.

Speicher: SSD vs. HDD – Ein Kosten-Nutzen-Vergleich

Eine häufige Annahme ist, dass ein Hochleistungssystem wie Kafka zwingend auf teuren Solid-State Drives (SSDs) betrieben werden muss. Die Realität ist jedoch differenzierter und hängt stark vom I/O-Muster von Kafka ab.

• Kafkas I/O-Muster: Kafka ist für sequenzielle Lese- und Schreibvorgänge optimiert. Neue Nachrichten werden immer an das Ende der Log-Dateien angehängt, und Consumer lesen die Daten in der Regel linear. Moderne Betriebssysteme und selbst traditionelle Festplatten (HDDs) sind extrem effizient bei der Verarbeitung sequenzieller I/O-Lasten.⁴⁰
• Wann sind HDDs eine Option? Für Workloads mit hohem Durchsatz und langen Aufbewahrungsfristen, bei denen die Kosten pro Terabyte ein entscheidender Faktor sind, können hochwertige Server-HDDs (idealerweise in einer JBOD-Konfiguration – Just a Bunch of Disks) eine überraschend kosteneffiziente und performante Lösung sein.⁴¹
• Die Vorteile von SSDs: SSDs sind dann überlegen, wenn eine extrem niedrige Latenz geschäftskritisch ist. Ihr Hauptvorteil zeigt sich jedoch bei nicht-sequenziellen Lesezugriffen. Dies tritt auf, wenn Consumer stark zurückgefallen sind und “aufholen” müssen, wodurch ältere Daten gelesen werden, die möglicherweise nicht mehr im Cache des Betriebssystems liegen. In solchen Szenarien bieten SSDs eine deutlich konsistentere und bessere Leistung.⁴²
• Empfehlung: Für kritische Cluster mit strengen Latenzanforderungen sind SSDs die erste Wahl. Für großvolumige Anwendungsfälle wie Datenarchivierung oder reine Durchsatz-Workloads sollte eine Evaluierung von leistungsstarken HDDs zur Optimierung der TCO in Betracht gezogen werden. In Cloud-Umgebungen wird diese Entscheidung oft durch die Wahl des Instanztyps (z.B. speicheroptimiert vs. universell) abstrahiert, aber das Verständnis des zugrunde liegenden Prinzips ist entscheidend für eine fundierte Auswahl.⁴³

Tabelle 2: Vergleich der Speichertechnologien (SSD vs. HDD) für Kafka-Broker

Kriterium	SSD (Solid-State Drive)	HDD (Hard Disk Drive)	Empfehlung für CTOs
Sequenzieller Durchsatz	Hoch	Gut (Überraschend konkurrenzfähig)	Für reine Throughput-Szenarien sind HDDs eine kosteneffiziente Option.
Latenz	Sehr niedrig	Hoch	Wenn Latenz geschäftskritisch ist, sind SSDs die einzige Wahl.
Zufällige Lese-Performance	Exzellent	Schlecht	Kritisch für “nachholende” Consumer; hier ist der SSD-Vorteil am größten.
Kosten pro TB	Höher	Niedriger	Der primäre Hebel zur Kostenoptimierung bei langen Retentionszeiten.
Zuverlässigkeit	Höher (keine beweglichen Teile)	Niedriger	RAID-Konfigurationen sind bei HDDs unerlässlich, um das Ausfallrisiko zu mindern.

Formel zur Kapazitätsberechnung

Eine präzise Berechnung des Speicherbedarfs ist für Budgetierung und Infrastrukturplanung unerlässlich. Die folgende Formel bietet einen verlässlichen Ansatz:⁴⁴

1. Täglicher Dateneingang (Ingress) berechnen: Ingress täglich = Nachrichtenrate pro Sekunde × Durchschnittliche Nachrichtengröße × 86400
2. Gesamtdatenmenge basierend auf Retentionszeit berechnen: Datenretention = Ingress täglich × Retentionszeit in Tagen
3. Replikationsfaktor berücksichtigen: Daten repliziert = Datenretention × Replikationsfaktor
4. Sicherheitspuffer hinzufügen: Speicher gesamt = Daten repliziert × (1 + Puffer in %)

Ein Puffer von 20-30 % wird empfohlen, um Lastspitzen, betriebliche Puffer (z.B. für Rebalancing) und zukünftiges Wachstum abzufedern.⁴⁵

Tabelle 3: Beispiel-Kapazitätsberechnung für Smart Metering

Parameter	Wert	Berechnungsschritt
Anzahl der Zähler	1.000.000	-
Messungen pro Zähler pro Tag	96 (alle 15 Minuten)	-
Durchschnittliche Nachrichtengröße	500 Bytes	-
Täglicher Ingress (Rohdaten)	≈48 GB	1.000.000 × 96 × 500 Bytes
Retentionszeit	14 Tage	-
Gespeicherte Rohdaten	672 GB	48 GB/Tag × 14 Tage
Replikationsfaktor	3	-
Gespeicherte replizierte Daten	2.016 TB	672 GB × 3
Sicherheits-Buffer (25%)	504 GB	2.016 TB × 0.25
Gesamter Speicherbedarf	≈2.52 TB	2.016 TB + 504 GB

CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerk: Empfehlungen für den Praxiseinsatz

• Arbeitsspeicher (RAM): Dies ist die wichtigste Ressource für die Performance von Kafka-Brokern. Kafka nutzt den Page Cache des Betriebssystems intensiv, um Leseanfragen direkt aus dem RAM zu bedienen und Schreibvorgänge zu puffern. Eine kontraintuitive, aber entscheidende Best Practice ist es, den JVM-Heap für den Kafka-Prozess relativ klein zu halten (z.B. 6-8 GB) und den Großteil des physischen RAM dem Betriebssystem für den Page Cache zu überlassen.⁴⁶ Ein guter Startpunkt für einen Produktions-Broker sind 32-64 GB RAM.⁴⁷ Mehr RAM bedeutet ein größerer Cache und damit eine bessere Leseleistung für “heiße” Daten.
• CPU: Kafka ist in der Regel I/O- oder netzwerkgebunden, nicht CPU-gebunden. Der CPU-Bedarf steigt jedoch signifikant an, wenn SSL/TLS-Verschlüsselung und/oder Kompression verwendet werden. Hier gilt: Mehr Kerne sind vorteilhafter als eine höhere Taktfrequenz, da Kafka viele I/O-Threads parallelisiert.⁴⁶ Ein moderner Multi-Core-Prozessor mit 12-24 Kernen ist für die meisten Anwendungsfälle ausreichend.⁴⁷
• Netzwerk: Ein Netzwerk mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz ist unerlässlich. 10 GbE ist der De-facto-Standard für Produktionsumgebungen. Die Netzwerkkapazität kann zum Engpass werden, insbesondere bei vielen Consumern, die gleichzeitig Daten abrufen, oder bei hohem Replikationsverkehr zwischen den Brokern.³⁰

Zusammenfassung und strategische Implikationen

Apache Kafka ist weit mehr als nur eine weitere Technologie im modernen Data Stack; es ist ein grundlegendes Architekturparadigma, das Unternehmen befähigt, den Wandel hin zu echtzeitfähigen, datengetriebenen Organisationen zu vollziehen. Für technische Führungskräfte ist das Verständnis der strategischen Implikationen von Kafka entscheidend, um dessen volles Potenzial auszuschöpfen.

Die zentralen Erkenntnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen:

• Kafka als Architekturprinzip: Die Einführung von Kafka fördert eine lose gekoppelte, ereignisgesteuerte Architektur. Dies reduziert die Komplexität von Integrationen, erhöht die Agilität der Entwicklung und schafft eine robuste Grundlage für die Skalierung von Microservice-Landschaften.
• KRaft als operativer Meilenstein: Die Ablösung von ZooKeeper durch den KRaft-Modus ist ein entscheidender Schritt zur Vereinfachung des Betriebs. Die Reduzierung auf ein einziges zu verwaltendes System senkt die Gesamtbetriebskosten (TCO), erhöht die Skalierbarkeit auf Millionen von Partitionen und verbessert die Ausfallsicherheit durch nahezu sofortiges Controller-Failover. Die Migration zu modernen Kafka-Versionen ist daher eine klare strategische Empfehlung.
• Konfiguration als Geschäftsentscheidung: Die Konfigurationsparameter von Kafka, insbesondere das Zusammenspiel von replication.factor, min.insync.replicas und acks, sind keine reinen technischen Einstellungen. Sie sind direkte Hebel, um die vom Geschäft geforderte Balance zwischen Datendurabilität und Systemverfügbarkeit technisch abzubilden. Diese Entscheidungen müssen im Dialog zwischen Technik und Fachbereich getroffen werden und die Kritikalität der jeweiligen Datenströme widerspiegeln.
• Design für Skalierbarkeit: Ein durchdachtes Design von Topics, Partitionen und insbesondere der Message Keys von Anfang an ist unerlässlich. Die Wahl des richtigen Schlüssels, wie im IoT-Beispiel gezeigt, ist die Grundlage für eine geordnete und zustandsbehaftete Verarbeitung in großem Maßstab und damit für den Erfolg komplexer Streaming-Anwendungen.
• Hardware als Fundament für Performance und Kosten: Die Hardware-Planung muss die spezifischen I/O-Muster von Kafka berücksichtigen. Die zentrale Rolle des OS Page Cache für die Performance bedeutet, dass großzügig dimensionierter Arbeitsspeicher oft wichtiger ist als ein großer JVM-Heap. Die differenzierte Betrachtung von SSDs und HDDs ermöglicht eine an den Workload (Latenz vs. Durchsatz) angepasste, kostenoptimierte Infrastruktur.

Für CTOs und VPs of Engineering ist die Auseinandersetzung mit Kafka eine Investition in die Zukunftsfähigkeit ihrer IT-Landschaft. Es geht darum, eine Infrastruktur zu schaffen, die nicht nur die heutigen Datenmengen bewältigt, sondern auch flexibel genug ist, um die noch unbekannten Anwendungsfälle von morgen zu unterstützen. Eine Evaluierung der bestehenden Datenarchitekturen im Hinblick auf die durch Kafka ermöglichten Paradigmen ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur digitalen Transformation und zur Etablierung eines echten Wettbewerbsvorteils durch Daten.

Footnotes

1. Kafka Fundamentals – Grundlagen der Event-Streaming-Plattform erklärt - Thinkport, accessed on September 24, 2025, https://thinkport.digital/kafka-fundamentals/ ↩ ↩² ↩³

2. Was ist Kafka? – Apache Kafka erklärt - AWS, accessed on September 24, 2025, https://aws.amazon.com/de/what-is/apache-kafka/ ↩ ↩² ↩³

3. Kafka Fundamentals lernen mit Thinkport, accessed on September 24, 2025, https://thinkport.digital/kafka-fundamentals-lerne ↩

4. Documentation - Apache Kafka, accessed on September 24, 2025, https://kafka.apache.org/documentation/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

5. Apache Kafka for Smart Grid, Utilities and Energy Production | PDF - Slideshare, accessed on September 24, 2025, https://www.slideshare.net/slideshow/apache-kafka-for-smart-grid-utilities-and-energy-production/241332010 ↩ ↩²

6. Intro to Apache Kafka®: Tutorials, Explainer Videos & More, accessed on September 24, 2025, https://developer.confluent.io/what-is-apache-kafka/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷

7. Introduction - Apache Kafka, accessed on September 24, 2025, https://kafka.apache.org/intro ↩

8. Apache Kafka Architecture Deep Dive - Confluent Developer, accessed on September 24, 2025, https://developer.confluent.io/courses/architecture/get-started/ ↩

9. Starting out with Kafka clusters: topics, partitions and brokers | by Martin Hodges | Medium, accessed on September 24, 2025, https://medium.com/@martin.hodges/starting-out-with-kafka-clusters-topics-partitions-and-brokers-c9fbe4ed1642 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

10. Kafka topic partitioning strategies and best practices - New Relic, accessed on September 24, 2025, https://newrelic.com/blog/best-practices/effective-strategies-kafka-topic-partitioning ↩ ↩²

11. Kafka Partitions: Essential Concepts for Scalability and Performance - DataCamp, accessed on September 24, 2025, https://www.datacamp.com/tutorial/kafka-partitions ↩ ↩²

12. Intro to Kafka Partitions | Apache Kafka® 101 - Confluent Developer, accessed on September 24, 2025, https://developer.confluent.io/courses/apache-kafka/partitions/ ↩ ↩²

13. Apache Kafka cluster: Key components and building your first cluster - Instaclustr, accessed on September 24, 2025, https://www.instaclustr.com/education/apache-kafka/apache-kafka-cluster-key-components-and-building-your-first-cluster/ ↩

14. Kafka Best Practices Guide - Logisland - GitHub Pages, accessed on September 24, 2025, https://logisland.github.io/docs/guides/kafka-best-practices-guide ↩ ↩²

15. Consumer Group Protocol: Scalability and Fault Tolerance, accessed on September 24, 2025, https://developer.confluent.io/courses/architecture/consumer-group-protocol/ ↩ ↩²

16. What is Kafka Consumer Group - GitHub, accessed on September 24, 2025, https://github.com/AutoMQ/automq/wiki/What-is-Kafka-Consumer-Group ↩

17. Kafka Deep Dive for System Design Interviews, accessed on September 24, 2025, https://www.hellointerview.com/learn/system-design/deep-dives/kafka ↩

18. Kafka’s Shift from ZooKeeper to Kraft | Baeldung, accessed on September 24, 2025, https://www.baeldung.com/kafka-shift-from-zookeeper-to-kraft ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶

19. The Evolution of Kafka Architecture: From ZooKeeper to KRaft | by …, accessed on September 24, 2025, https://romanglushach.medium.com/the-evolution-of-kafka-architecture-from-zookeeper-to-kraft-f42d511ba242 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

20. From ZooKeeper to KRaft: How the Kafka migration works – Strimzi, accessed on September 24, 2025, https://strimzi.io/blog/2024/03/21/kraft-migration/ ↩

21. Apache Kafka’s KRaft Protocol: How to Eliminate Zookeeper and Boost Performance by 8x, accessed on September 24, 2025, https://oso.sh/blog/apache-kafkas-kraft-protocol-how-to-eliminate-zookeeper-and-boost-performance-by-8x/ ↩ ↩² ↩³

22. Kafka Raft vs. ZooKeeper vs. Redpanda, accessed on September 24, 2025, https://www.redpanda.com/guides/kafka-alternatives-kafka-raft ↩

23. Apache Kafka® broker: Key components, tutorial, and best practices - NetApp Instaclustr, accessed on September 24, 2025, https://www.instaclustr.com/education/apache-kafka/apache-kafka-broker-key-components-tutorial-and-best-practices/ ↩ ↩² ↩³

24. stackoverflow.com, accessed on September 24, 2025, https://stackoverflow.com/questions/71666294/kafka-replication-factor-vs-min-in-sync-replicas#:~:text=Replication%2Dfactor%20is%20the%20total,and%20accepting%20new%20incoming%20messages. ↩

25. Kafka Replication and Committed Messages - Confluent Documentation, accessed on September 24, 2025, https://docs.confluent.io/kafka/design/replication.html ↩

26. Kafka Acknowledgment Settings Explained: acks=0,1,all - Dattell, accessed on September 24, 2025, https://dattell.com/data-architecture-blog/kafka-acknowledgment-settings-explained-acks01all/ ↩ ↩²

27. Kafka Acks & Min Insync Replicas Explained - 2 Minute Streaming, accessed on September 24, 2025, https://blog.2minutestreaming.com/p/kafka-acks-min-insync-replicas-explained ↩

28. How to Tune Kafka’s Durability and Ordering Guarantees - Confluent Developer, accessed on September 24, 2025, https://developer.confluent.io/courses/architecture/guarantees/ ↩

29. 12 Kafka Best Practices: Run Kafka Like the Pros - NetApp Instaclustr, accessed on September 24, 2025, https://www.instaclustr.com/education/apache-kafka/12-kafka-best-practices-run-kafka-like-the-pros/ ↩

30. How to Improve Kafka Performance: A Comprehensive Guide, accessed on September 24, 2025, https://community.ibm.com/community/user/blogs/devesh-singh/2024/09/26/how-to-improve-kafka-performance-a-comprehensive-g ↩ ↩²

31. Kafka replication factor vs min.insync.replicas - Stack Overflow, accessed on September 24, 2025, https://stackoverflow.com/questions/71666294/kafka-replication-factor-vs-min-in-sync-replicas ↩

32. MUST follow kafka topic naming convention - OTTO Consumer API, accessed on September 24, 2025, https://api.otto.de/portal/guidelines/r200006 ↩

33. Kafka Topic Naming Conventions: Best Practices, Patterns, and …, accessed on September 24, 2025, https://www.confluent.io/learn/kafka-topic-naming-convention/ ↩

34. Kafka Message Key: A Comprehensive Guide - Confluent, accessed on September 24, 2025, https://www.confluent.io/learn/kafka-message-key/ ↩ ↩²

35. Avro vs. JSON Schema vs. Protobuf: Choosing the Right Format for …, accessed on September 24, 2025, https://www.automq.com/blog/avro-vs-json-schema-vs-protobuf-kafka-data-formats ↩ ↩²

36. Avro vs Protobuf: A Comparison of Two Popular Data Serialization Formats - Wallarm, accessed on September 24, 2025, https://lab.wallarm.com/what/avro-vs-protobuf/ ↩ ↩²

37. MQTT to Kafka: Benefits, Use Case & A Quick Guide - EMQX, accessed on September 24, 2025, https://www.emqx.com/en/blog/mqtt-and-kafka ↩

38. How to Build Real-Time Apache Kafka® Dashboards That Drive Action - Confluent, accessed on September 24, 2025, https://www.confluent.io/blog/build-real-time-kafka-dashboards/ ↩

39. Apache Kafka® architecture: A complete guide [2025] – NetApp Instaclustr, accessed on September 24, 2025, https://www.instaclustr.com/education/apache-kafka/apache-kafka-architecture-a-complete-guide-2025/ ↩

40. Does Kafka really need SSD disk? [closed] - Stack Overflow, accessed on September 24, 2025, https://stackoverflow.com/questions/60651994/does-kafka-really-need-ssd-disk ↩

41. 16 Ways Tiered Storage Makes Apache Kafka® Simpler, Better, and Cheaper - Aiven, accessed on September 24, 2025, https://aiven.io/blog/16-ways-tiered-storage-makes-kafka-better ↩

42. SSD or HDD for Kafka Brokers? ( Using SSD for Kafka ) - Codemia.io, accessed on September 24, 2025, https://codemia.io/knowledge-hub/path/ssd_or_hdd_for_kafka_brokers_using_ssd_for_kafka ↩

43. Best practices for right-sizing your Apache Kafka clusters to optimize performance and cost, accessed on September 24, 2025, https://aws.amazon.com/blogs/big-data/best-practices-for-right-sizing-your-apache-kafka-clusters-to-optimize-performance-and-cost/ ↩

44. Kafka Capacity Planning - Codemia, accessed on September 24, 2025, https://codemia.io/knowledge-hub/path/kafka_capacity_planning ↩

45. Mastering Kafka Disk Capacity Planning for Peak Performance …, accessed on September 24, 2025, https://medium.com/@noel.B/effective-disk-capacity-planning-in-apache-kafka-explained-d1e8f6b2f180 ↩

46. Hardware requirement for apache kafka - Codemia.io, accessed on September 24, 2025, https://codemia.io/knowledge-hub/path/hardware_requirement_for_apache_kafka ↩ ↩²

47. Running Kafka in Production with Confluent Platform, accessed on September 24, 2025, https://docs.confluent.io/platform/current/kafka/deployment.html ↩ ↩²