Natuurlijk, hier is een evaluatie en aanbevelingen voor het optimaliseren van je Kafka Connect setup voor hogere doorvoer en lagere latency: 1. Connectorconfiguratie: - **Batchgrootte**: Stel `batch.max.size` zo in dat je grote, maar niet te grote batches verwerkt. Bijvoorbeeld 1000 of 5000 records, afhankelijk van loggrootte. - **Fetchgrootte**: Gebruik `file.poll.interval.ms` en `file.max.size` om de frequentie en grootte van het lezen te optimaliseren. - **Concurrency**: Overweeg het gebruik van meerdere connectors of meerdere taken (`tasks`) in de configuratie om paralleliteit te verhogen. 2. Foutafhandelingsstrategieën: - **Fouten negeren of herhalen**: Gebruik `errors.tolerance=all` en `errors.log.enable=true` om fouten te loggen zonder de stroom te onderbreken. - **Dead Letter Queue (DLQ)**: Configureer een DLQ (`errors.deadletterqueue.topic.name`) voor records die niet kunnen worden verwerkt, zodat je deze apart kunt analyseren en voorkomen dat de stroom onderbroken wordt. 3. Schaalbaarheid: - **Distributed mode**: Overweeg over te stappen van standalone naar distributed mode voor betere schaalbaarheid en fault-tolerance. - **Meer taken**: Verhoog het aantal taken (`tasks.max`) om parallel verwerking te stimuleren. - **Splitsing van logbestanden**: Zorg dat logbestanden goed verdeeld zijn over meerdere bronnen indien mogelijk. 4. Monitoring: - **Metrics**: Implementeer JMX-metrics en gebruik tools zoals Prometheus en Grafana voor real-time monitoring van doorvoer, latency en fouten. - **Logs**: Houd uitgebreide logs bij en configureer logniveau’s (bijvoorbeeld DEBUG voor debugging, INFO voor normaal gebruik). - **Alerts**: Stel alerts in voor hoge latency, foutpercentages of backpressure. 5. Extra optimalisaties: - **Zorg voor snelle opslag**: Gebruik SSD’s voor logbestanden voor snellere leesprestaties. - **Buffer en cache**: Optimaliseer OS-level buffers en caches. - **Network**: Verklein netwerkvertraging door in hetzelfde datacenter te werken en je Kafka-cluster dicht bij de connectoren te houden. Door deze aanbevelingen door te voeren, zou je de doorvoer kunnen verhogen en de latency kunnen verlagen. Test telkens na wijzigingen om de effecten te monitoren en verdere optimalisaties door te voeren.

Absoluut. Laten we uw Kafka Connect setup grondig evalueren en optimaliseren voor uw doelstellingen: hogere doorvoer en lagere latency. ### 1. Evaluatie van de Huidige Setup (Standalone + FileStream) **Sterke punten:** * **Eenvoud:** Standalone mode is perfect voor ontwikkeling, testen en lichte workloads. * **Snel opgezet:** De FileStream-connector vereist minimale configuratie. **Beperkingen voor Doorvoer en Latency:** * **Standalone Mode:** Dit is uw primaire bottleneck. Het is een enkel proces, dus het kan niet profiteren van parallelle verwerking over meerdere CPU-kernen of workers. Schalen is onmogelijk. * **FileStream Connector:** Deze connector is **niet bedoeld voor productie** of hoge prestaties. Hij is ontwikkeld voor demo-doeleinden en heeft beperkte mogelijkheden voor foutafhandeling, monitoring en optimalisatie. * **Polling Interval:** De connector leest het bestand op een vast interval. Dit introduceert inherent latency. --- ### 2. Aanbevelingen voor Optimalisatie Om uw doelstellingen te bereiken, moet u zowel de architectuur als de connectorconfiguratie aanpassen. #### A. Architectuur & Connector Keuze (De Grote Sprong) 1. **Migreer naar Distributed Mode:** Dit is de belangrijkste aanbeveling. * **Waarom:** Hiermee kunt u een cluster van workers draaien. U kunt dan meerdere instanties van dezelfde connector (tasks) draaien voor parallelle verwerking, wat de doorvoer enorm verhoogt en de latency verlaagt. * **Hoe:** Zet meerdere Kafka Connect workers op (meestal op verschillende machines/VMs). Ze delen dezelfde groep-ID en vinden elkaar automatisch. Uw connectorconfiguratie wordt centraal opgeslagen en verdeeld. 2. **Vervang de FileStream Source Connector:** * **Aanbevolen Vervanging:** Gebruik de **`SpoolDir` Connector van Confluent** (``confluentinc/kafka-connect-spooldir``) of een vergelijkbare, robuustere connector zoals **`FilePulse`**. * **Waarom:** * **Betere prestaties:** Betere verwerking van bestanden en line reading. * **Foutafhandeling:** Heeft ingebouwde mechanismen voor foutafhandeling (bijv. `.ERROR` map). * **Dataformaten:** Ondersteunt parsing van JSON, CSV, Avro, etc., in plaats van alleen platte tekst. * **Processing Guarantees:** Beweegt/bewerkt bestanden na verwerking, waardoor dubbele verwerking wordt voorkomen. #### B. Connectorconfiguraties voor Prestatie Onderstaande configuraties zijn van toepassing op de `SpoolDir` of een soortgelijke productieklasse connector. * **`tasks.max`:** **Zet dit altijd hoger dan 1 (bijv. `3`)**. Dit is de sleutel tot parallelle verwerking. Elke task verwerkt een subset van de bestanden in de input directory. Zorg dat u voldoende bestanden heeft om de parallelism te voeden. * **`batch.size`:** Verhoog de batchgrootte (bijv. van 5000 naar 10000 of 20000). Dit vermindert het aantal requests naar Kafka en verhoogt de doorvoer. Monitor het geheugengebruik. * **`consumer.max.poll.records`:** (Indien van toepassing op Sink, maar goed om te weten) Vergelijkbaar met `batch.size` voor consumers. * **`offset.flush.interval.ms`:** Hoe vaak offsets worden vastgelegd. Een lagere interval (bijv. 1000 ms) vermindert dubbele verwerking na een restart maar kan de latency iets verhogen. **Voorbeeld geoptimaliseerde configuratie (concept):** ```json { "name": "optimized-log-file-source", "config": { "connector.class": "com.github.jcustenborder.kafka.connect.spooldir.SpoolDirCsvSourceConnector", "tasks.max": "3", "topic": "your_log_topic", "input.path": "/path/to/your/log/files", "error.path": "/path/to/error/files", "finished.path": "/path/to/finished/files", "input.file.pattern": ".*\\.log", "batch.size": "10000", "schema.generation.enabled": "true", "key.schema": "...", "value.schema": "..." } } ``` #### C. Foutafhandelingsstrategieën 1. **Dead Letter Queue (DLQ):** Configureer een **Dead Letter Queue topic**. Dit vangt berichten op die herhaaldelijk niet kunnen worden verwerkt (bijv. vanwege een ongeldige schema). Dit voorkomt dat de hele connector vastloopt op één slecht record. * Stel `errors.tolerance` in op `all`. * Configureer `errors.deadletterqueue.topic.name`. 2. **`SpoolDir` Error Map:** De `SpoolDir` connector heeft een ingebouwde strategie. Bestanden die fouten veroorzaken, worden automatisch naar de `error.path` directory verplaatst voor later onderzoek. Dit is een enorme verbetering ten opzichte van FileStream. 3. **Retries:** Configureer `retry.backoff.ms` voor transiënte fouten (bijv. netwerkproblemen met Kafka). #### D. Schaalbaarheid 1. **Horizontal Scaling (Distributed Mode):** Voeg simpelweg meer workers toe aan uw Kafka Connect cluster. De taken worden automatisch herverdeeld over de beschikbare workers. 2. **Vertical Scaling:** Verhoog de resources (CPU, RAM, I/O) van uw workers, vooral als uw bestanden groot zijn of complex parsing vereisen. 3. **Partitionering:** Zorg dat uw **Kafka-doeltopic voldoende partities** heeft (`> tasks.max`). Partities zijn de eenheid van parallelism. Als u 3 tasks heeft maar uw topic heeft maar 1 partitie, kunnen 2 tasks niets doen. #### E. Monitoring Gebruik nooit "het werkt" als monitoring. Zet deze zaken op: 1. **Kafka Connect REST API:** Haal metrische gegevens op via endpoints zoals `GET /connectors/{name}/status` en `GET /connectors/{name}/tasks/{id}/status`. 2. **JMX Metrics:** Kafka Connect exposeert talloze JMX-metrieken. Sluit deze aan op uw monitoringstack (Prometheus/Grafana, Datadog, etc.). * **Cruciale metrics:** `source-record-poll-rate`, `source-record-write-rate`, `poll-batch-avg-time-ms`, `offset-commit-avg-time-ms`, `task-error-rate`, `deadletterqueue-produce-failures`. 3. **Kafka zelf:** Monitor de productie- en consumer-offsets van uw Connect-cluster om achterstanden te identificeren. 4. **Logging:** Stel loglevels in op `INFO` of `DEBUG` voor troubleshooting, maar schaal terug naar `WARN` voor productie om prestatieverlies te voorkomen. ### Conclusie & Samenvatting van Actiepunten 1. **Stop met FileStreamSourceConnector.** Hij is niet geschikt voor uw doelen. 2. **Migreer naar Distributed Mode.** Dit is essentieel voor schaalbaarheid. 3. **Installeer en configureer een robuuste connector** zoals **SpoolDir**. 4. **Verhoog `tasks.max`** en zorg dat uw Kafka-topic voldoende partities heeft. 5. **Implementeer foutafhandeling** met een Dead Letter Queue. 6. **Implementeer monitoring** via JMX en de REST API. Door deze stappen te volgen, zult u een significante verbetering zien in zowel de doorvoer als de latency van uw logverwerkingspijplijn.