Voor het creëren van een gebeurtenisgestuurde architectuur die gegevensintegratie over Salesforce en SAP faciliteert, en het omgaan met gegevenssynchronisatie en transformatie, volgt u deze aanpak: 1. Gebruik van Apache Kafka: - Implementeer Kafka als centrale gebeurtenisbus voor real-time gegevensstroom tussen platforms. - Configureer Kafka Topics voor verschillende datastromen, zoals klantgegevens, orders, of voorraad. 2. Gegevensverwerking en transformatie: - Zet Kafka Connect in om gegevens uit Salesforce en SAP te extraheren en in Kafka te plaatsen. - Gebruik Kafka Streams of ksqlDB voor het uitvoeren van gegevenstransformaties, zodat formaten worden gestandaardiseerd. - Ontwikkel transformatielogica die de verschillen in gegevensformaten tussen Salesforce en SAP omzet naar een gemeenschappelijk formaat. 3. Omgaan met verschillen in gegevensformaat: - Identificeer de datamodellen van beide platforms en definieer een gemeenschappelijk datamodel. - Implementeer schema registry (zoals Confluent Schema Registry) om schema's te beheren en compatibiliteit te garanderen. - Gebruik JSON, Avro of Protobuf voor gestructureerde gegevens en schema's, afhankelijk van de eisen. 4. Data synchronisatie: - Implementeer event-driven updates: bij wijzigingen in Salesforce of SAP wordt een gebeurtenis gegenereerd en naar Kafka gestuurd. - Ontwikkel consumers die de gebeurtenissen lezen, transformaties toepassen en gegevens naar het andere platform schrijven. - Voor bidirectionele synchronisatie: zorg voor correlatie van records om duplicaten en conflicts te voorkomen. 5. Realtime gegevensstroom en consistentie waarborgen: - Gebruik Kafka's garantie op minimaal één levering (at least once) of precies één keer (exactly once) afhankelijk van de kritikaliteit. - Implementeer idempotente consumers om duplicaten te voorkomen. - Gebruik transactionele verwerking in Kafka om consistente gegevensoverdracht te garanderen. - Monitor de stroom en verwerking met tools zoals Kafka Control Center en implementatie van alerts. 6. Beveiliging en governance: - Beveilig gegevens tijdens overdracht met TLS. - Beheer toegangsrechten via Kafka ACLs. - Documenteer schema's en gegevensflows voor transparantie en onderhoud. Door deze aanpak te volgen, realiseert u een robuuste, realtime gebeurtenisgestuurde gegevensintegratie tussen Salesforce en SAP, met effectieve gegevenstransformatie en consistente gegevensstroom.

Bij het opzetten van een gebeurtenisgestuurde architectuur voor gegevensintegratie tussen Salesforce en SAP met Apache Kafka, zijn hier de aanbevelingen voor synchronisatie, transformatie en consistentie: ### 1. **Architectuurmodel met Apache Kafka** - Gebruik Kafka als centraal gebeurtenisbus voor asynchrone communicatie. - Implementeer Kafka Connect voor connectorbeheer naar Salesforce en SAP (bijv. met JMS- of REST-connectors). - Zet voor elke platformwijziging (bijv. nieuw Salesforce-record) een gebeurtenis (event) op een Kafka-topic. ### 2. **Gegevenstransformatie aanpak** - **Verschillen in gegevensformaat**: - Gebruik Kafka Streams of een lightweight transformatielaag (bijv. met Apache Camel of een custom serializer/deserializer) om: - Velden te mappen (bijv. Salesforce "AccountName" → SAP "KUNNR"). - Datumnotaties te harmoniseren (ISO 8601 als standaard). - Geneste objecten om te zetten (bijv. Salesforce-relaties naar SAP-tabelstructuren). - Valideer data met JSON Schema of Avro (via Schema Registry) voor typeconsistentie. ### 3. **Realtime gegevensstroom waarborgen** - Configureer Kafka voor lage latentie: - Korte poll-intervallen bij consumers. - Gebruik `acks=all` voor producten om duurzaamheid te garanderen. - Zorg voor parallelle verwerking met Kafka partitions en consumer groups om bottlenecks te voorkomen. - Monitor throughput met tools zoals Kafka Monitor of Confluent Control Center. ### 4. **Data-consistentie strategieën** - **Idempotente verwerking**: Ontwerp consumers zo dat dubbele events geen dubbele records creëren (bijv. via id-checks in SAP). - **Compensatie-acties**: Bij fouten in SAP, gebruik dead-letter-queues (DLQ) om events te parkeren en retry-mechanismen met exponentiële backoff. - **Distributed tracing**: Implementeer tracing (bijv. met OpenTelemetry) om dataflow tussen systemen te volgen. - **Event sourcing**: Sla de ruwe gebeurtenissen op in Kafka (met lange retentie) voor herstel en auditing. ### 5. **Aanbevolen tools en patronen** - **Change Data Capture (CDC)**: Voor SAP, gebruik tools zoals Debezium met SAP-connectors om wijzigingen realtime vast te leggen. - **API-gateways**: Voor Salesforce, gebruik MuleSoft of een custom Kafka Connect Source om REST API-calls om te zetten in events. - **Caching**: Gebruik Redis voor tijdelijke data-consistentie bij hoge belasting. ### 6. **Monitoring en foutafhandeling** - Stel alerting in op consumer lag en failed messages. - Log transformatiestappen uitgebreid voor debugging. - Test scenario’s zoals netwerkonderbrekingen en schema-wijzigingen. Door deze aanpak behoud je lage koppeling tussen Salesforce en SAP, ondersteun je realtime synchronisatie, en garandeer je betrouwbare gegevensconsistentie via Kafka’s duurzame messaging.