Natuurlijk, hier is een voorstel voor een Kafka-replicatiestrategie geschikt voor jouw multi-datacenter omgeving met de gestelde doelstellingen: 1. Topologie en replicatie-opzet – Cross-Region Replicatie: Configureer Kafka clusters in New York en Frankfurt als afzonderlijke maar verbonden clusters met behulp van MirrorMaker 2.0 (MM2). Dit biedt flexibele, betrouwbare replicatie tussen de datacenters. – Replicatie Topologie: Kies voor een "active-active" setup, waarbij beide clusters zowel produceren als consumeren, en data repliceren via MM2. Dit verhoogt de beschikbaarheid en reduceert failover-tijd. 2. Configuratie van MirrorMaker 2.0 – Replicatie Strategie: Gebruik MM2 met "async" replicatie, maar stel de replichaintegriteit en minimale synchronisatie in op een niveau dat consistentie waarborgt (bijvoorbeeld, "leader" en "follower" offset synchronisatie). – Replicatie Prioriteit: Configureer "groups" en "topics" zodanig dat kritieke data prioriteit krijgt, en implementeer backpressure mechanismen om dataverlies te voorkomen. – Tuning: - Verlaag de batchgrootte en verhoog de paralleliteit voor lagere latency. - Stel "replication.lag.time.max.ms" en "replication.lag.max.messages" in om te zorgen dat data binnen 30 seconden wordt gerepliceerd. 3. Best practices voor latency en consistentie – Latency: - Gebruik snelle, lage-latentie verbindingen tussen datacenters. - Optimaliseer netwerkconfiguraties (bijv. QoS, dedicated bandwidth). - Plaats Kafka brokers en MirrorMaker processen geografisch dicht bij de data consumers en producers. – Consistentie: - Implementeer "idempotent" producers en "transactional" APIs om duplicatie en inconsistenties te voorkomen. - Gebruik Kafka's "topic replication factor" van minimaal 3, en zorg dat de "min.insync.replicas" is ingesteld op 2 of meer. 4. Failover en beschikbaarheid – Failover binnen 30 seconden: - Configureer "broker failover" en "controller election" correct. - Gebruik Kafka's "rack awareness" en "broker IDs" om snel te kunnen switchen. - Stel alerting en monitoring in om snel te reageren op incidenten. – Data Synchronisatie: - Houd de offset en logposities gesynchroniseerd met MM2. - Implementeer automatische herverbindingen en retries in MirrorMaker. - Overweeg het gebruik van Kafka Connect met de Confluent Replicator voor meer geavanceerde synchronisatie en monitoring. 5. Extra aanbevelingen – Data Integriteit: Gebruik TLS encryptie en authenticatie tussen clusters. – Monitoring: Zet uitgebreide monitoring op (bijvoorbeeld via Prometheus + Grafana) voor latency, lag, en clusterstatus. – Test regelmatig de failover procedures en repliceerbaarheid. – Documenteer en automatiseer configuraties en herstelprocedures. Samenvatting: Gebruik MirrorMaker 2.0 voor asynchrone, betrouwbare replicatie tussen jouw clusters in New York en Frankfurt, met geoptimaliseerde configuraties voor lage latency en snelle failover. Implementeer best practices voor dataconsistentie en monitor continu de infrastructuur. Door deze aanpak maximaliseer je beschikbaarheid, consistentie en performance in jouw multi-datacenter omgeving.

Absoluut. Hierbij een gedetailleerd ontwerp voor een multi-datacenter Kafka-replicatiestrategie, afgestemd op uw infrastructuur en doelstellingen. ### Samenvatting van de Aanbevolen Strategie: Actief-Passief met "Active-Standby" Gezien uw strenge eisen voor failovertijd (30s) en latency (50ms), raad ik een **unidirectionele, actief-passief replicatie (Active-Standby)** aan. Hierbij is één datacenter (bijv. New York) het primaire actieve datacenter waar alle producenten en consumenten zich bevinden. Frankfurt fungeert als een warme standby, continu gesynchroniseerd en klaar om over te nemen. Een actief-actief setup (waar producenten in beide DC's schrijven) wordt sterk afgeraden vanwege de extreme complexiteit van conflictresolution, het garanderen van consumentievolgorde en het halen van de 50ms latency-eis. --- ### 1. Replicatietopologie: Hub-and-Spoke (Unidirectioneel) U heeft een ideaal scenario voor een hub-and-spoke model. * **Active Hub (New York):** Het primaire datacenter. Alle applicaties produceren naar en consumeren vanaf dit cluster. * **Standby Spoke (Frankfurt):** Het secundaire, replica-datacenter. Dit cluster ontvangt alleen data van New York via replicatietooling. Er wordt niet lokaal geproduceerd of geconsumeerd. **Waarom deze topologie?** * **Eenvoud en betrouwbaarheid:** Het vermijdt de complexiteit van bidirectionele replicatie. * **Garandeert consumentenvolgorde:** Consumenten zien berichten altijd in dezelfde volgorde als ze zijn geproduceerd. * **Duidelijk failover-scenario:** Er is geen ambiguïteit over welke site de "bron van waarheid" is. --- ### 2. Tooling: MirrorMaker 2.0 (De standaard keuze) Gebruik **Kafka MirrorMaker 2.0** (onderdeel van de Kafka ecosystem). Het is superieur aan de oude MirrorMaker 1.0 voor uw use-case. **Belangrijkste voordelen van MM2:** * **Automatische topic-creatie:** Creëert topics op de bestemming met identieke configuratie (partities, replication factor, etc.). * **Behoud van offsets:** Houdt de oorspronkelijke offsets van de broncluster consistent, wat cruciaal is voor herstel en monitoring. * **Topic-configuratie synchronisatie:** Synchroniseert ACL's (toegangscontrolelijsten) en andere configuraties. * **Connectieve automatisering:** Eenvoudig te beheren via Kafka Connect. --- ### 3. Configuratie-aanbevelingen voor MirrorMaker 2.0 Een voorbeeld van een essentieel configuratiebestand (`mm2.properties`): ```properties # Algemene MM2 config clusters = nyc, fra nyc.bootstrap.servers = nyc-broker1:9092,nyc-broker2:9092,... fra.bootstrap.servers = fra-broker1:9092,fra-broker2:9092,... # Connector die van NYC -> FRA repliceert nyc->fra.enabled = true nyc->fra.topics = .* # Repliceer alle topics (gebruik een specifieke regex voor productie) nyc->fra.source.offset.sync.topic.enabled = true # CRUCIAAL voor offset mapping # Prestatie en betrouwbaarheid sync.topic.acls.enabled = false emit.heartbeats.enabled = true # Zorgt voor actieve monitoring emit.checkpoints.enabled = true refresh.topics.interval.seconds = 30 refresh.groups.interval.seconds = 30 tasks.max = 14 # 2x het aantal brokers in broncluster is een goede start # Consumer config (leest van NYC) nyc->fra.consumer.group.id = mm2-nyc-fra-replicator nyc->fra.consumer.auto.offset.reset = earliest nyc->fra.consumer.isolation.level = read_committed # Lees alleen gecommitete berichten # Producer config (schrijft naar FRA) nyc->fra.producer.acks = all # CRUCIAAL voor data-consistentie nyc->fra.producer.linger.ms = 0 # Minimaliseer latency, belangrijk voor uw 50ms RTT nyc->fra.producer.compression.type = snappy # of lz4, reduceert cross-DC bandbreedte ``` **Prestatie-afweging:** * `linger.ms=0` en `compression.type=none` geven de laagste replicatielatency, maar verbruiken meer bandbreedte. * Enige buffering (`linger.ms=10`) met `compression.type=lz4` is vaak een goede balans en reduceert de cross-DC-kosten aanzienlijk. --- ### 4. Best Practices voor Synchronisatie en Beschikbaarheid #### **Netwerk & Connectiviteit:** * **Dedicated link:** Zorg voor een dedicated, betrouwbare en lage-latency netwerkverbinding tussen New York en Frankfurt. De latentie van ~70-80ms is uw grootste uitdaging. * **Security:** Gebruik SSL/TLS voor versleuteling van data-underway en SASL/SCRAM voor authenticatie. #### **Kafka Cluster Configuratie:** * **Replication Factor (RF):** Houd `RF=3` *binnen* elk datacenter. Met 7 brokers is dit een robuuste en efficiënte configuratie. * **Min.Insync.Replicas:** Stel `min.insync.replicas=2` in op alle topics. Dit zorgt voor beschikbaarheid én consistentie als een broker uitvalt. * **Unclean Leader Election:** Zet `unclean.leader.election.enable=false`. Dit voorkomt dataverlies maar kan tijdelijk de beschikbaarheid beïnvloeden bij meerdere brokeruitval – een acceptabel risico voor data-integriteit. #### **Monitoring en Alerting (CRUCIAAL):** * **Monitor de replicatielag:** Meet de vertraging (in seconden of aantal berichten) tussen de NYC en FRA clusters. Stel strenge alerts in (bijv. > 5 seconden lag). Gebruik Kafka-native metrics of tools zoals Prometheus/Grafana. * **Monitor Heartbeats & Checkpoints:** MM2 emitteert heartbeat- en checkpoint-topics. Het ontbreken hiervan is een directe indicator van een probleem. * **End-to-end test:** Implementeer een canary-producer/consumer die continu een berichtje produceert in NYC en probeert te consumeren vanuit FRA om de totale gezondheid van de pijplijn te meten. #### **Failover Procedure (Binnen 30 seconden):** Een geautomatiseerde failover is complex en riskant. Een goed gedocumenteerde, geteste **handmatige procedure** is vaak veiliger. 1. **Detectie:** Uw monitoringssysteem detecteert een catastrofale storing in NYC en alarmeert de SRE-ploeg. 2. **Stop productie in NYC:** Alle producenten moeten worden gestopt (bijv. via configuratiebeheer of service discovery). 3. **Drain MM2:** Stop de MirrorMaker 2.0-processen. Dit zorgt ervoor dat er geen laatste berichten meer worden gerepliceerd die mogelijk verloren gaan. 4. **Schakel consumenten over naar FRA:** Werk de `bootstrap.servers` configuratie van alle consumer-groepen bij naar de FRA-brokers. Omdat MM2 offsets heeft behouden, kunnen consumenten naadloos oppakken vanaf het laatste gecommitete offset in NYC. 5. **Promoveer FRA naar Active:** Verander FRA in het primaire datacenter. Herstart de producenten, geconfigureerd om naar FRA te schrijven. **Oefen deze procedure regelmatig** om de 30-seconden doelstelling te halen. ### Conclusie Door een **unidirectionele Active-Standby topologie** met **MirrorMaker 2.0** te implementeren, afgestemd op de bovenstaande configuratie en best practices, voldoet u aan uw eisen: * **Failover binnen 30s:** Haalbaar met automatisering en geteste procedures. * **Latency onder 50ms:** Door producenten en consumenten lokaal te houden, blijft de applicatielatency laag. De replicatielatency tussen DC's is een achtergrondproces. * **Consistente replicatie:** Gegarandeerd door `acks=all` en `read_committed` in de MM2-configuratie. Dit ontwerp biedt een robuuste, betrouwbare en voorspelbare basis voor uw multi-datacenter Kafka-implementatie.