[Ulasan] Kafka (Gwen Shapira) Ringkasan.

Kafka (Gwen Shapira)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492043087?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Kafka-Gwen-Shapira.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-metamorphosis-unabridged/id1088426486?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Kafka+Gwen+Shapira+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Kafka-Gwen-Shapira.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Kafka-Gwen-Shapira.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Kafka-Gwen-Shapira.html

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492043087/

#PartisidanoffsetKafka #Replikasidanleaderpartition #Consumergroupdanrebalancing #KafkaConnectdanKafkaStreams #Transaksidanexactlyoncesemantics #Kafka

Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale adalah buku teknis tentang Apache Kafka, platform event streaming terdistribusi yang dipakai untuk memindahkan, menyimpan, dan memproses data yang terus mengalir. Edisi kedua ini ditulis oleh Gwen Shapira, Todd Palino, Rajini Sivaram, dan Krit Petty, para praktisi yang memiliki pengalaman dekat dengan pengembangan serta pengoperasian Kafka di Confluent dan LinkedIn. Buku ini bukan sekadar panduan membuat producer dan consumer. Tujuan utamanya adalah membangun pemahaman menyeluruh tentang alasan desain Kafka, cara komponen-komponennya bekerja bersama, dan konsekuensi teknis dari pilihan konfigurasi di lingkungan produksi. Pembahasannya mencakup dasar seperti topic, partition, broker, dan consumer group, lalu berkembang ke replikasi, pengiriman data yang andal, keamanan, administrasi cluster, Kafka Connect, transaksi, serta Kafka Streams. Bentuknya lebih dekat ke referensi arsitektur dan operasional daripada tutorial proyek langkah demi langkah. Karena itu, buku ini membantu pembaca menilai kapan Kafka tepat digunakan, bagaimana menghindari asumsi keliru, dan bagaimana merancang sistem data waktu nyata yang dapat berkembang tanpa mengorbankan keandalan.