1. Introduzione a Kafka
○ Concetti fondamentali: Topic, Broker, Partizioni, Replication, Consumer Group, Cluster, Cluster Multipli. Ordine dei Messaggi. Paradigma di base rispetto e confronto rispetto ad altri Message Oriented Middleware
○ Componenti di Kafka e dellal Distribuzione Confluent: Cluster, Broker, Connect, kSQLDB, Schema Registry, Rest Proxy
○ Zookeeper vs. KRaft
○ Delivery Semantic: At least once, At most once, Exactly Once
○ Resilienza e gestione degli errori.
○ In Sync Replicas (ISR).
○ Log Compaction.
2. Architetture Event Driven
○ Utilizzo di Kafka per migliorare la robustezza e le prestazioni dell'architettura.
○ Introduzione a pattern fondamentali:
■ Saga Pattern: coordinamento di transazioni distribuite.
■ Sistemi di Compensazione: gestione di errori e rollback in scenari complessi.
■ Fan-Out ed Elaborazioni Parallele: distribuzione di eventi a più consumatori per elaborazioni simultanee.
■ CQRS/ES (Command Query Responsibility Segregation/Event Sourcing): separazione tra comandi e query con gestione eventi.
3. Installazione di Kafka
○ Configurazione e utilizzo tramite CLI.
○ Installazione e gestione con Docker.
○ Installazione e configurazione con Confluent
○ Presentazione di varie soluzioni tramite container e composizioni Docker
4. Kafka Producer
○ Presentazione della Producer API
○ Invio di messaggi e utilizzo di serializzatori. Esempi di codice.
○ Produzione con Chiave, effetti e casi d’uso. Impatti con il ripartizionamento.
○ Configurazioni At Most Once
5. Kafka Consumers
○ Sottoscrizione ai topic.
○ Gestione di commit e offset. Esempi di codice.
○ Configurazioni At Least Once e Exactly Once. Commenti su vantaggi e svantaggi.
○ Utilizzo di deserializzatori.
○ Avro, Schema Registry.Esempi di codice.
○ Transazioni in Kafka. Esempi di utilizzo e caveat.
6. Meccanismi interni di Kafka
○ Elaborazione delle richieste.
○ Storage e configurazioni per alta affidabilità.
○ Kafka Connect. Sink e Source, Esempi pratici. Uso di Connect Hub in Confluent. Esempi di configurazione di Sink e Source.
7. Integrazione Kafka con Java
○ Stream API. Concetti di Ktable e Kstream.
○ Integrazione di Kafka in applicazioni basate su Java.
○ Utilizzo di KSQLDB in confluent.Scrittura di SQL Streaming, mappatura sui concetti di Stream.
○ Utilizzo di Flink. Tumbling Window, State Snapshot. Concetti avanzati di Streaming Analytics e architetture di streaming (Non materia d’esame)
8. Kafka in Architetture a Microservizi
○ Utilizzo con Spring Boot, Spring Cloud e Spring Streams.
○ Esempio pratico di implementazione di un service bus Kafka in un'architettura a microservizi.
9. Monitoring e Operations di Kafka
○ Introduzione alla distribuzione Confluent e ai suoi servizi principali.
○ Confluent Control Center: monitoraggio delle prestazioni e gestione semplificata di cluster Kafka.
○ Metriche di monitoring principali e parametri di configurazione in Confluent relativi (solo per la parte oggetto d’esame)
○ Best Practices per ottimizzazione delle performance a livello di tuning (solo per la parte oggetto d’esame)
○ Servizi integrati per:
■ Monitoraggio di topic, producer e consumer.
■ Visualizzazione dei flussi di dati in tempo reale.
■ Configurazione e gestione semplificata dei cluster.
○ Quote e ACL
○ Cenni alla sicurezza (connessioni TLS / Kerberos)
10. Aggiornare Kafka con KRaft
○ Introduzione a KRaft (Kafka Raft) e i cambiamenti rispetto a ZooKeeper.
○ Vantaggi principali:
■ Semplificazione dell'architettura eliminando la dipendenza da ZooKeeper.
■ Miglioramenti nella scalabilità e nella gestione dei metadati.
■ Maggiore resilienza grazie al protocollo Raft.
○ Procedura per la migrazione a KRaft.
○ Best practice e novità introdotte nelle ultime versioni di Kafka.
