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Für Kafka-Umgebungen Hortonworks stellt Streams Messaging Manager vor

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Parallel zur Veröffentlichung eines Updates für „Dataflow“ hat Hortonworks den „Streams Messaging Manager“ präsentiert. Die Monitoring-Plattform soll „Kafka“-Nutzern die Arbeit erleichtern.

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Hortonworks macht Kafka-Nutzern mit dem Streams Messaging Manager das Leben leichter.
Hortonworks macht Kafka-Nutzern mit dem Streams Messaging Manager das Leben leichter.
(Bild: Hortonworks)

Beim Streams Messaging Manager (SMM) handelt es sich um ein Open-Source-Tool, das zum zentralen Monitoring und der Verwaltung von Kafka-Umgebungen dienen soll. Es soll vor allem für mehr Kontrolle und Transparenz in Bezug auf die Datenströme sorgen.

Tiefere Einblicke in Kafka-Cluster und End-to-End-Datenströme sollen dies ermöglichen. Laut Hortonworks soll davon vor allem die Produktivität von DevOps und Entwicklern profitieren.

Visuelle Hilfestellung

Nutzer von SMM können ihre Kafka-Umgebung visualisiert inspizieren, um Flaschenhälse, Durchsätze, Consumer Patterns, Traffic-Verteilung und mehr zu kontrollieren. Zudem lässt sich die Stream-Dynamik zwischen Producern und Consumern mit Hilfe verschiedener Filter analysieren. Das Tool ermöglicht auf Basis von Performance-Auswertungen der verschiedenen Broker und Topics die Optimierung der Kafka-Umgebung.

Zudem erhalten die Nutzer eine komplette Übersicht über die Datenherkunft über multiple Kafka-Ops, Producer und Consumer hinweg. Die Visualisierung des Datenflusses ist zudem eng in Apache Atlas integriert. Der SMM ist über den „Hortonworks Dataplane Service“ ab sofort erhältlich. Detaillierte Informationen finden sich im Hortonworks-Blog und auf der Website des Herstellers.

Dataflow aktualisiert

Neben dem SMM wurde auch das neue Release 3.2 von Hortonworks Dataflow (HDF) vorgestellt. Es soll erhöhte Performance bieten und die Interoperabilität zwischen HDF und der Hortonworks Data Platform 3.0 (HDP) verbessern.

Konkret wurde die Plattformstabilität in Hinblick auf den Einsatz mit großen Clustern und Flows erhöht sowie eine optimierte granulare Steuerung für Multi-Tenant-Umgebungen eingeführt. Eine weitere Verbesserung findet sich im verbesserten Streaming zur HDP durch die Unterstützung von „Apache Hive 3.0“.

Zudem lassen HDF und HDP nun konsistent über dieselben Ops-, Security- und Data-Governance-Instanzen verwalten. HDF 3.2 ist ab sofort verfügbar. Weitere Informationen hält die entsprechende Hortonworks-Website bereit.

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