Arenadata Streaming
Arenadata Streaming может принимать данные в режиме реального времени из различных источников, включая базы данных, датчики и устройства IoT.
Платформа может обрабатывать и преобразовывать потоки данных в режиме реального времени, используя возможности обработки потоков Apache Kafka.
Arenadata Streaming предоставляет инструменты для анализа данных в реальном времени, включая машинное обучение, прогнозную аналитику и обнаружение аномалий.
Платформа предлагает интеграцию с другими системами данных, такими как базы данных Hadoop, Spark и NoSQL.
MiNiFi может быть интегрирован с протоколом MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), который представляет собой облегченный протокол обмена сообщениями, разработанный для устройств IoT. Эта интеграция позволяет MiNiFi получать и публиковать данные для брокеров MQTT, которые можно использовать для потоковой передачи и обработки данных в реальном времени на периферии.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базами данных в обоих направлениях в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, который позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect ClickHouse Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в ADQM в режиме, близком к реальному времени. ClickHouse Sink Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в таблицы ADQM в виде отдельных строк либо пакетов строк.
- Kafka JDBC Connector. Подключаемый модуль Kafka Connect, который предоставляет способ подключения к JDBC-совместимой базе данных, такой как ClickHouse. Коннектор JDBC можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в таблицы ADQM, что позволяет анализировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, который позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенная служба NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect S3 Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в S3 в режиме, близком к реальному времени. S3 Sink Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в бакеты S3 в виде отдельных объектов либо в виде пакетов объектов. Эта интеграция может быть особенно полезна для долгосрочного хранения и архивирования данных из Kafka.
- Kafka Connect S3 Source. Подключаемый модуль Kafka Connect, который обеспечивает способ передачи данных из S3 в Kafka. S3 Source Connector можно использовать для потоковой передачи данных из объектов S3 в топики Kafka, что позволяет анализировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
- S3 Object Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операций CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) над объектами S3. Процессор объектов S3 можно настроить для взаимодействия с S3 с помощью ключей доступа или ролей и использовать для передачи данных между NiFi и S3 в режиме реального времени.
- Amazon S3 Put/Get Object processors. Процессор PutS3Object можно использовать для записи данных из NiFi в S3, а процессор GetS3Object – для чтения данных из S3 в NiFi.
- Kafka Connect MongoDB Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в MongoDB в режиме, близком к реальному времени. Kafka Connect MongoDB Sink можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в коллекции MongoDB в виде отдельных документов либо пакетов документов.
- Kafka MongoDB Source Connector. Подключаемый модуль Kafka Connect, который предоставляет способ получения данных из набора реплик MongoDB в топики Kafka практически в режиме реального времени.
- PutMongoRecord Processor. Встроенный процессор NiFi, который можно использовать для записи данных из NiFi в MongoDB в режиме, близком к реальному времени. PutMongoRecord Processor можно настроить для подключения к MongoDB с использованием клиента MongoDB и учетных данных, а также использовать для вставки данных в коллекции MongoDB из NiFi.
- GetMongo Processor. Встроенный процессор NiFi, который можно использовать для чтения данных из MongoDB и передачи их в NiFi для дальнейшей обработки. Процессор GetMongo можно настроить для подключения к MongoDB с использованием клиента MongoDB и учетных данных, а также использовать для извлечения данных из коллекций MongoDB для дальнейшей обработки в NiFi.
- Kafka Connect ClickHouse Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в ADQM в режиме, близком к реальному времени. ClickHouse Sink Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в таблицы ADQM в виде отдельных строк либо пакетов строк.
- Kafka JDBC Connector. Подключаемый модуль Kafka Connect, который предоставляет способ подключения к JDBC-совместимой базе данных, такой как ClickHouse. Коннектор JDBC можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в таблицы ADQM, что позволяет анализировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенный сервис NiFi, который позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect. Инструмент для масштабируемой и надежной потоковой передачи данных между Kafka и базой данных в обоих направлениях. Обеспечивает потоковую передачу данных в базу данных в режиме реального времени для обработки и анализа.
- Kafka JDBC Connector. Коннектор Kafka с открытым исходным кодом, который обеспечивает простой способ подключения Kafka к базе данных с помощью JDBC. Kafka JDBC Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в базу данных в режиме реального времени или для потоковой передачи данных из базы данных в топики Kafka.
- NiFi Database Connection Pooling Service. Встроенная служба NiFi, которая позволяет NiFi подключаться к базе данных с помощью JDBC.
- ExecuteSQL Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операторов SQL и запросов к базе данных с использованием JDBC.
- Kafka Connect S3 Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в S3 в режиме, близком к реальному времени. S3 Sink Connector можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в бакеты S3 в виде отдельных объектов либо в виде пакетов объектов. Эта интеграция может быть особенно полезна для долгосрочного хранения и архивирования данных из Kafka.
- Kafka Connect S3 Source. Подключаемый модуль Kafka Connect, который обеспечивает способ передачи данных из S3 в Kafka. S3 Source Connector можно использовать для потоковой передачи данных из объектов S3 в топики Kafka, что позволяет анализировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
- S3 Object Processor. Процессор NiFi, который можно использовать для выполнения операций CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) над объектами S3. Процессор объектов S3 можно настроить для взаимодействия с S3 с помощью ключей доступа или ролей и использовать для передачи данных между NiFi и S3 в режиме реального времени.
- Amazon S3 Put/Get Object processors. Процессор PutS3Object можно использовать для записи данных из NiFi в S3, а процессор GetS3Object – для чтения данных из S3 в NiFi.
- Kafka Connect MongoDB Sink. Подключаемый модуль Kafka Connect, который позволяет передавать данные из Kafka в MongoDB в режиме, близком к реальному времени. Kafka Connect MongoDB Sink можно использовать для потоковой передачи данных из топиков Kafka в коллекции MongoDB в виде отдельных документов либо пакетов документов.
- Kafka MongoDB Source Connector. Подключаемый модуль Kafka Connect, который предоставляет способ получения данных из набора реплик MongoDB в топики Kafka практически в режиме реального времени.
- PutMongoRecord Processor. Встроенный процессор NiFi, который можно использовать для записи данных из NiFi в MongoDB в режиме, близком к реальному времени. PutMongoRecord Processor можно настроить для подключения к MongoDB с использованием клиента MongoDB и учетных данных, а также использовать для вставки данных в коллекции MongoDB из NiFi.
- GetMongo Processor. Встроенный процессор NiFi, который можно использовать для чтения данных из MongoDB и передачи их в NiFi для дальнейшей обработки. Процессор GetMongo можно настроить для подключения к MongoDB с использованием клиента MongoDB и учетных данных, а также использовать для извлечения данных из коллекций MongoDB для дальнейшей обработки в NiFi.
Apache ZooKeeper – это служба распределенной координации, используемая Arenadata Streaming для управления конфигурацией и координацией своих кластеров. Это важнейший компонент системы, поскольку он помогает обеспечить высокую доступность и отказоустойчивость в кластерах потоковой передачи Arenadata.
ZooKeeper предоставляет иерархическое пространство имен, которое позволяет Arenadata Streaming хранить данные конфигурации, управлять распределенными блокировками и координировать распределенные процессы. Он обеспечивает единообразное представление состояния системы на всех узлах кластера, что помогает предотвратить несогласованность данных и обеспечить их целостность.
Например, Arenadata Streaming использует ZooKeeper для управления брокерами Kafka, топиками и партициями. Когда в кластер добавляется новый брокер, ZooKeeper используется для присвоения ему уникального идентификатора и координации распределения данных по кластеру.
Apache Kafka – это распределенная платформа потоковой передачи, используемая Arenadata Streaming для управления приемом, обработкой и анализом потоков данных в реальном времени. Он предоставляет масштабируемую, отказоустойчивую и высокодоступную инфраструктуру для обработки и хранения данных в реальном времени.
Arenadata Streaming использует возможности Kafka для обработки больших объемов данных и поддержки нескольких источников данных. Он предоставляет платформу обработки данных в режиме реального времени, которая позволяет предприятиям анализировать данные по мере их прохождения через систему, обеспечивая почти мгновенное понимание бизнес-операций.
Schema Registry – это централизованный репозиторий, используемый Arenadata Streaming для хранения и управления схемами данных, создаваемых и потребляемых Apache Kafka. Он позволяет пользователям определять, развивать и совместно использовать схемы в различных приложениях и системах, использующих Kafka.
В Arenadata Streaming сервис Schema Registry позволяет пользователям обеспечивать совместимость данных в различных версиях их приложений и систем. Он обеспечивает способ принудительной проверки данных и гарантирует, что все данные, создаваемые и потребляемые Kafka, соответствуют предопределенной схеме.
KSQL – это потоковый механизм SQL, используемый Arenadata Streaming для обработки потоков данных в реальном времени. Он позволяет пользователям писать SQL-запросы для преобразования, агрегирования и анализа данных в режиме реального времени, что упрощает создание конвейеров обработки данных в реальном времени без необходимости сложного программирования.
В Arenadata Streaming сервис KSQL предоставляет простой, но мощный способ взаимодействия с потоками данных, позволяя пользователям запрашивать, объединять и фильтровать данные по мере их прохождения через систему. Он поддерживает широкий спектр операций SQL, включая работу с окнами, агрегирование и объединение, что позволяет пользователям создавать сложную логику обработки без необходимости в специальном коде.
Kafka Connect – это платформа интеграции данных, используемая Arenadata Streaming для перемещения данных между Apache Kafka и другими системами. Она предоставляет масштабируемую и отказоустойчивую инфраструктуру для приема и экспорта данных в Kafka и из нее, что упрощает интеграцию различных систем и технологий с Kafka.
В Arenadata Streaming сервис Kafka Connect позволяет пользователям интегрировать с Kafka данные из различных источников, таких как базы данных, файловые системы и системы обмена сообщениями. Kafka Connect предоставляет коннекторы, которые можно настроить для извлечения данных из разных систем и записи их в топики Kafka или для чтения данных из топиков Kafka и записи их во внешние системы.
Kafka Connect также используется для MirrorMaker 2. MirrorMaker 2 – это инструмент, используемый Arenadata Streaming для репликации данных между кластерами Apache Kafka. Он заменяет оригинальный инструмент MirrorMaker и предоставляет несколько новых функций и улучшений по сравнению с его предшественником.
Kafka REST Proxy – это инструмент, используемый Arenadata Streaming для предоставления функциональности Apache Kafka в виде RESTful API. Он предоставляет простой и масштабируемый способ интеграции Kafka с другими системами и технологиями, поддерживающими RESTful API.
Apache NiFi – это инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом, используемый Arenadata Streaming для автоматизации потока данных между различными системами и технологиями. Он предоставляет визуальный интерфейс drag-and-drop для проектирования и настройки потоков данных, что позволяет пользователям легко создавать сложные конвейеры данных без написания кода.
В Arenadata Streaming сервис Apache NiFi позволяет пользователям создавать и управлять потоками данных в различных системах и технологиях. Он предоставляет широкий спектр процессоров и коннекторов, которые можно использовать для интеграции с различными источниками данных и местами назначения, включая базы данных, очереди сообщений и облачные платформы.
Apache MiNiFi – это облегченный инструмент сбора данных, используемый Arenadata Streaming для сбора и предварительной обработки данных на сетевой периферии. Он предназначен для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как датчики и устройства IoT, и позволяет пользователям собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени, не полагаясь на центральный сервер.
В Arenadata Streaming сервис Apache MiNiFi позволяет пользователям собирать и предварительно обрабатывать данные на границе сети перед их отправкой на центральный сервер для дальнейшей обработки и анализа. Он предоставляет широкий спектр процессоров и разъемов, которые можно использовать для сбора данных из различных источников, включая датчики, камеры и другие устройства IoT.
Apache NiFi Registry – это система контроля версий и управления, используемая Arenadata Streaming для управления потоками данных и другими активами, созданными с помощью Apache NiFi, и управления ими. Он предоставляет центральный репозиторий для хранения и управления потоками, шаблонами и другими артефактами NiFi, позволяя пользователям легко создавать версии, развертывать и повторно использовать их в разных средах.
Kafka Manager (также известный как CMAK) – это веб-инструмент управления, используемый для управления кластерами Apache Kafka. Он предназначен для упрощения администрирования кластеров Kafka, предоставляя удобный интерфейс для управления и мониторинга топиков, партиций и брокеров Kafka.
В Arenadata Streaming сервис Kafka Manager позволяет пользователям легко управлять своими кластерами Kafka и отслеживать их. Он предоставляет веб-интерфейс для выполнения административных задач, таких как создание и удаление топиков, переназначение партиций и управление конфигурациями брокера. Он также предоставляет метрики в реальном времени и мониторинг кластеров Kafka, позволяя пользователям легко выявлять и устранять проблемы.
Единое средство управления жизненным циклом всех продуктов Arenadata.
ADCM устанавливается с помощью одной команды и требует только Docker.
Два варианта развертывания и управления кластером.
Self-managed вариант для on-premises требует ручной установки и настройки.
Cloud Managed позволяет управлять кластером через интерфейсы облака.
Используя механизмы инфраструктурных бандлов, ADS поддерживает установку на физические и виртуальные сервера (on-premises), частные и публичные облака по модели IaaS.
Кроме того, инфраструктурные бандлы позволяют выполнять автоматическую установку в существующие узлы и создавать узлы "на лету" для части облачных провайдеров (YC, VK).
Возможно.
ADS поддерживает ряд собственных решений для интеграции:
- ADB Kafka Connector;
- ADQM Kafka Connector;
- Kafka Picodata Connector;
- NiFi Hive streaming processor;
- Kafka Connect Mirror Maker 2.
Управление кластером Kafka осуществляется через Kafka Manager на базе CMAK.
Дополнительно имеется собственное решение — ADS Control, текущий функционал которого позволяет в удобном интерфейсе администрировать сервис Kafka Connect.
Собственный интерфейс для конфигурации и администрирования всех компонентов.
В составе ADS поставляются Kafka Connect, Schema Registry, ksqlDB, Kafka REST Proxy, Kafka Manager, NiFi, MiNiFi.
Дополнительно предлагается ADS Control — решение для управления кластерами Kafka. Он поддерживает управление несколькими кластерами Kafka и Kafka Connect с возможностью создавать, редактировать и удалять коннекторы Kafka.
Включает в себя всю экосистему Apache Kafka: Kafka Connect, Schema Registry, ksqlDB, Kafka REST Proxy.
Управляется в ADCM.
Гибкие настройки с помощью Ranger в отдельном продукте ADPS, может обслуживать несколько экземпляров ADS и других продуктов Arenadata.
Knox в составе ADPS.
Полноценное обучение работе с продуктами Arenadata.
ADS имеет доступную бесплатную версию. Вы можете просто скачать её.
Подробная документация по всем сервисам, их установке, настройке и эксплуатации.
Находится в открытом доступе.
Дистрибутив ADS прошел "обкатку" в сотни тысяч часов на площадках более чем 20 лидеров РФ в качестве стриминговой платформы.
В открытом доступе полная история релизов с версиями сервисов и описанием доработанного функционала.
В открытом доступе полная история релизов с версиями сервисов и описанием доработанного функционала.
Отдельно для Cloud и Self-managed.
ADS
Confluent
Раздел "Сравнение продуктов" является актуальным на дату 15.09.2024.
- Реализована страница просмотра Consumer groups
- Реализована поддержка Ред ОС
- Реализована возможность чтения сообщений из топиков
- Поддержка Java 17
- Обновление всех сервисов
- Разработан kafka-rest-security plugin
- Улучшено управление безопасностью
- Добавлена поддержка Ubuntu 22.04 LTS
- Обновление NiFi до 1.23.2
- Добавлена поддержка Ubuntu 22.04 LTS
- Добавлена возможность создания/редактирования/удаления топиков
- Добавлена страница просмотра топиков
- Добавлена страница обзора брокеров/кластера
- Обновление Kafka до версии 3.3.2 и сопутствующих Kafka-сервисов
- Улучшено управление керберизацией
- Проверка пакетов для кластерных действий теперь опциональна
- Реализована поддержка RedOS
- Реализовано шифрование параметров конфигурации NiFi
- Ni-Fi обновлен до версии 1.20.0
- Реализована поддержка Astra Linux
- Переработано управление пользователями для использования записей типа secretmap в интерфейсе ADCM
- Реализована поддержка Astra Linux для Enterprise-версии бандла ADS
- Реализован показ лицензий Confluent в ADS при добавлении сервисов во время установки кластера
- Реализована возможность настройки группы хостов для всех сервисов
- Переработано управление пользователями при аутентификации SASL PLAINTEXT и Basic Auth для использования записей типа secretmap в интерфейсе ADCM
-
Обновление версий пакетов:
- ZooKeeper 3.5.10
- Kafka Connect 2.8.1
- Для сервиса Schema Registry добавлены действия expand и shrink
- Добавлена установка набора инструментов MiNiFi Toolkit
- Добавлена возможность использовать конфигурационные группы для сервиса MiNiFi
- Переработаны шаблоны логирования для log4j сервиса ksqlDB
-
Обновление версий пакетов:
- Nifi 1.18.0
- Nifi-Registry 1.18.0
- MiNiFi 1.18.0
- Добавлена возможность удаления сервиса из кластера в интерфейсе ADCM
- Реализована поддержка Alt 8 SP в minifi.sh для сервиса NiFi версии 1.18
- Для NiFi Registry (компонент сервиса NiFi) реализована возможность авторизации с помощью Ranger
- Добавлена возможность управлять всеми параметрами при помощи пользовательского интерфейса ADCM во всех конфигурационных файлах
-
Добавлена возможность базовой аутентификации для сервисов:
- Schema Registry
- Kafka REST Proxy
- KSQL
- Поддержка операционной системы Alt Linux 8.4
- Для сервиса NiFi добавлен плагин авторизации Ranger, реализована возможность добавления или удаления разрешений на обработку сообщений в NiFi
- Добавлена поддержка сервиса Kafka Connect и механизма Mirror Maker 2
- Обновление версий пакетов:
- Kafka 2.8.1
- Nifi 1.15.0
- Nifi-Registry 1.15.0
- Schema-Registry 6.2.1
- Kafka REST Proxy 6.2.1
- KSQL 6.2.1
- MiNiFi 1.15.0
- Для сервиса NiFi добавлена аутентификация LDAP/AD
- Добавлена возможность работы с опцией "_routing" при помощи процессора NiFi Elasticsearch
- Добавлена возможность изменения уровня логирования (log level) для сервисов
- Реализована возможность настройки взаимодействия по протоколу SSL
- Реализована аутентификация по протоколу Kerberos
- Добавлена поддержка Active Directory в качестве хранилища Kerberos
-
Реализована сборка компонентов с зависимостью от ZooKeeper 3.5.8:
- MiNiFi 0.7.0
- NiFi-Registry 0.7.0
- NiFi 1.12.0
-
Обновление версий пакетов
- Kafka 2.6.0
- Zookeeper 3.5.8
- Nifi 1.12.0
- Nifi-Registry 0.7.0
- Schema-Registry 6.0.0
- Kafka REST Proxy 6.0.0
- KSQL 6.0.0
- Kafka Manager 3.0.0.5
- Реализована поддержка SASL/PLAIN для сервисов Kafka, KSQL, Schema-Registry, Kafka-Rest, Kafka-Manager
- Реализована возможность добавления/обновления пользователей для SASL/PLAIN
- Реализована интеграция ADS с ADPS (Arenadata Platform Security)
- Реализована поддержка Ranger Kafka Plugin
- Выпущена Enterprise-версия
-
Обновление версий пакетов
- Kafka 2.4.0
- Zookeeper 3.5.6
- Nifi 1.10.0
- Nifi-Registry 0.5.0
- Schema-Registry 5.4.0
- Kafka REST Proxy 5.4.0
- KSQL 5.4.0
- Kafka Manager 1.3.3.23
- Внедрение сервиса MiNiFi 0.5.0
-
Для сервиса MiNiFi реализованы действия:
- Install
- Start/Stop/Restart
- Check
- Expand
- Shrink
- Реализован сбор, автоматическая отправка и визуализация метрик MiNifi
- Поддержка операционной системы ALT Linux
- Добавлена поддержка версии Kafka 2.4.0 в Kafka-Manager
- Добавлена поддержка Analytics Framework для сервиса NiFi
- Добавлена операция обновления кластера
- Добавлены oперации добавления/вывода хоста из работающего кластера Kafka, Nifi, Zookeeper
- Добавлена возможность экспорта/импорта строки подключения к сервису Zookeeper для совместного использования одного экземпляра сервиса в разных кластерах
- Добавлена возможность offline-инсталляции
- Добавлены операции Restart и Check – проверка работоспособности сервиса Nifi
- Добавлена интеграция сервисов Nifi и Nifi-Registry
- Реализован сбор и визуализация автоматическая отправка метрик Nifi в Monitoring-кластер