Zeker, hier is een strategie voor het integreren van je Cassandra-cluster in een event-driven architectuur, afgestemd op je behoeften: 1. Datamodellering - Gebruik een denormalisatiebenadering: ontwerp je datamodellen rond query’s en gebruik brede tabellen met samengestelde primary keys (partition key + clustering columns) om snelle query’s mogelijk te maken. - Kies partition keys die de workload goed verdelen om hot spots te voorkomen. - Implementeer tijdstempels of versies in je data voor het beheren van data-updates en het voorkomen van conflicten. 2. Consistentieniveaus - Stel het write- en read-consistentieniveau in op QUORUM of ALL, afhankelijk van je latentie- en consistentie-eisen. - Voor financiële data waar sterke consistentie vereist is, is LOCAL_QUORUM vaak geschikt, vooral bij multi-datacenter setups. - Gebruik lightweight transactions (LWT) voor kritieke updates die strikt serialisatie vereisen. 3. Integratiepatronen - Gebruik Kafka als de centrale event-bus: - Produceren van financiële gebeurtenissen naar Kafka-topic(s). - Een Kafka-consumer (bijvoorbeeld een Spark of Flink job) die gebeurtenissen leest en de relevante data in Cassandra schrijft. - RabbitMQ kan worden ingezet voor specifieke workflows of command- en control-berichten, maar voor event sourcing en grote data streams is Kafka meestal geschikter. - Implementeer een event sourcing patroon: sla alle veranderingen als gebeurtenissen op in Kafka, en update Cassandra op basis van deze gebeurtenissen. 4. Dataflow en Workflow - Gebruik Kafka Connect met een Cassandra sink connector voor het automatische synchroniseren van Kafka-events naar Cassandra. - Voor het ondersteunen van real-time verwerking: - Combineer Kafka-streams of Flink-processen met Cassandra voor snelle write- en read-operaties. - Zorg voor foutafhandeling en idempotentie, bijvoorbeeld door gebruik te maken van unieke event-ID’s en compensatiemechanismen. 5. Beveiliging en schaalbaarheid - Configureer Cassandra met passende authenticatie en encryptie. - Schaal Cassandra horizontaal door meer knooppunten toe te voegen, en gebruik token- of vnodes voor gelijke verdeling. - Monitor de latency en throughput, en pas de configuratie aan op basis van de workload. Samenvattend: voor jouw scenario is het belangrijk om een datamodel te ontwerpen dat snelle, consistente updates mogelijk maakt, en Kafka te gebruiken voor event streaming en integratie. Stel Cassandra in op een hoog consistentieniveau, en gebruik integratiepatronen zoals Kafka Connect voor soepele data-overdracht. Hiermee creëer je een schaalbare, consistente en reactieve architecture voor jouw financiële data.

Zeker, hier is een strategie voor de integratie van uw Cassandra-cluster in een event-driven architectuur, afgestemd op uw vereisten voor sterke consistentie en lage latentie voor financiële data. ### 1. Overzicht van de Integratie-architectuur Gebruik een **"Event Sourcing"** patroon gecombineerd met **"CQRS"** (Command Query Responsibility Segregation). Dit is ideaal voor financiële data omdat het een onveranderlijke audit trail creëert en lees- en schrijfbewerkingen ontkoppelt. * **Kafka** fungeert als de primaire, onveranderlijke gebeurisstenstroom (bron van waarheid). * **RabbitMQ** wordt gebruikt voor het afhandelen van operationele commando's en real-time notificaties (bijv. voor specifieke services die direct moeten reageren). * **Cassandra** fungeert als de **"Projectie"** of **"Materialized View"** database, geoptimaliseerd voor snelle query's en real-time rapportage. ### 2. Aanbevolen Cassandra Configuratie Om sterke consistentie en lage latentie te garanderen, zijn zowel clusterconfiguratie als datamodellering cruciaal. #### A. Clusterconfiguratie & Consistentieniveaus 1. **Replicatiefactor (RF):** Stel een **Replicatiefactor van 3** in. Dit biedt een goede balans tussen beschikbaarheid en consistentie. 2. **Consistentieniveau (CL) voor Schrijfbewerkingen:** * Gebruik `QUORUM` ((RF/2) + 1 = 2 nodes) voor alle schrijfbewerkingen. Dit garandeert sterke consistentie voor leesbewerkingen die ook met `QUORUM` worden uitgevoerd, omdat een meerderheid van de replica's moet reageren. * Voor de allerhoogste consistentie (ten koste van latentie en beschikbaarheid) kan `ALL` worden overwogen voor kritieke financiële transacties, maar `QUORUM` is de aanbevolen balans. 3. **Consistentieniveau (CL) voor Lezen:** * Gebruik `QUORUM` voor alle kritieke leesbewerkingen. In combinatie met schrijven op `QUORUM` garandeert dit **Linearisatie** (sterke consistentie). Je leest altijd de meest recente geschreven data. 4. **Write-ahead Log (WAL):** Zorg ervoor dat `commitlog_sync` is ingesteld op `batch` (de standaardwaarde) voor duurzaamheid, waarbij writes naar de commitlog worden gesynchroniseerd voordat ze naar de memtable worden geschreven. 5. **Hardware:** Gebruik **SSD-schijven** voor lage I/O-latentie en voldoende RAM voor een efficiënte row cache (zie hieronder). #### B. Datamodellering voor Event-Driven Workflows Het datamodel moet zijn ontworpen rond de query's die door uw applicatie worden uitgevoerd ("query-first design"). 1. **Denormalisatie is de Norm:** Creëer meerdere tabellen voor dezelfde data, elk geoptimaliseerd voor een specifieke query. Dit minimaliseert het aantal partities dat tijdens het lezen moet worden geraadpleegd. 2. **Partitie-sleutel Strategie:** * Kies een partitiesleutel die gegevens gelijkmatig over het cluster verdeelt en die aansluit bij uw belangrijkste query-pad. * **Voorbeeld (Financiële Transacties):** * **Tabel 1: `transactions_by_account`** (Voor het opvragen van alle transacties van een rekening) ```cql CREATE TABLE transactions_by_account ( account_id text, transaction_time timestamp, transaction_id uuid, amount decimal, type text, PRIMARY KEY ((account_id), transaction_time, transaction_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (transaction_time DESC); ``` * **Partitiesleutel:** `account_id` * **Clusteringkolommen:** `transaction_time DESC` (nieuwste transacties eerst) en `transaction_id` voor uniciteit. * **Tabel 2: `latest_transactions`** (Voor een real-time dashboard) ```cql CREATE TABLE latest_transactions ( bucket text, -- bijv. 'latest' transaction_time timestamp, account_id text, transaction_id uuid, amount decimal, PRIMARY KEY ((bucket), transaction_time, account_id, transaction_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (transaction_time DESC); ``` * Hier wordt een "dummy" bucket (`latest`) gebruikt om alle recente transacties in één partitie te houden (gebruik TTL om de tabel beheersbaar te houden). 3. **Time To Live (TTL):** Gebruik TTL voor gegevens die na een bepaalde periode kunnen worden gearchiveerd (bijv. oude, niet-actieve transacties). ### 3. Integratiepatronen met Kafka en RabbitMQ 1. **Primaire Stroom: Kafka naar Cassandra** * **Patroon:** Gebruik de **Kafka Connect Cassandra Sink Connector** of een aangepaste **Consumer Service**. * **Workflow:** 1. Gebeurtenissen (bijv. `FinancialTransactionCompleted`) worden gepubliceerd naar een Kafka-topic. 2. Een dedicated service (of de Sink Connector) consumeert deze gebeurtenissen in batches. 3. De service transformeert de gebeurtenis en schrijft deze naar de juiste Cassandra-tabellen (denormalisatie!). 4. Schrijven gebeurt met CL=`QUORUM`. * **Voordeel:** Zeer schaalbaar en veerkrachtig. Kafka buffert de gebeurtenissen, waardoor Cassandra eventueel uitval kan opvangen. 2. **Secundaire/Operationele Stroom: RabbitMQ voor Commando's** * **Patroon:** Gebruik RabbitMQ voor synchrone of asynchrone verzoeken die een directe actie vereisen. * **Workflow:** 1. Een service publiceert een commando (bijv. `AuthorizePayment`) naar een RabbitMQ-wachtrij. 2. Een "Command Handler" service consumeert het commando. 3. Deze handler valideert het commando, voert een bedrijfsregel uit en schrijft het resultaat **zowel naar Cassandra (met CL=`QUORUM`)** als naar een Kafka-topic (voor audit en andere subscribers). * **Voordeel:** Lage latentie voor request-response scenario's en complexe routering. 3. **Idempotentie en Duplicate Detection** * Financiële systemen moeten idempotent zijn. Gebruik een **`transaction_id` (UUID)** in elke gebeurtenis. * Sla in Cassandra een set van recent verwerkte `transaction_id`s op (bijv. in een aparte tabel met TTL) of gebruik de **Lightweight Transactions (LWT)** van Cassandra met een `IF NOT EXISTS`-voorwaarde om dubbele verwerking te voorkomen. Houd er rekening mee dat LWT de prestaties beïnvloedt. ### 4. Samenvatting van Best Practices * **Consistentie:** Gebruik `QUORUM` voor zowel lezen als schrijven voor sterke consistentie. * **Modellering:** Denormaliseer tabellen per query. Vermijd zo veel mogelijk cross-partition queries. * **Integratie:** Gebruik Kafka als de audit trail en Cassandra als de geoptimaliseerde query-laag. * **Idempotentie:** Implementeer duplicate detection op basis van `transaction_id`. * **Monitoring:** Houd de metrische gegevens van het Cassandra-cluster (nodetool tablestats, nodetool proxyhistograms) en de consumer lag in Kafka goed in de gaten om knelpunten te identificeren. Deze architectuur biedt de sterke consistentie en lage latentie die vereist zijn voor financiële data, terwijl de schaalbaarheid en veerkracht van een event-driven systeem behouden blijft.