Muchas gracias. Tengo varios scripts hechos y solo me falta un poco más de tiempo para grabar y publicar. El canal tiene vida ;)

Muchas gracias.

Muchas gracias ☺️

Muchas gracias por tus palabras dé ánimo. Intentaste hacerlo bien 👍😁

Muchas gracias y genial!!!!!

Sin duda, muchas gracias a tí por tu tiempo. Es un placer poder ayudar, aunque sea mínimamente. Un abrazo!

A ti, por dedicarme una parte de tu tiempo. Saludos!

Muchas gracias ;)

Muchas gracias por comentar ;)

Hola Juan. Muy buena pregunta :) Cuando digo en el video "a diferentes velocidades" me refiero a dos cosas, 1) que un consumidor puede leer a diferente velocidad que otro consumidor, por la razón que sea, teniendo cada uno un punto concreto de lectura en el offset, es decir, que uno puede leer mas rápido que otro por la razón que sea..... y 2) que cuando un consumidor esta leyendo de un tópico puede decirle al broker "hey! estoy aquí, sigo vivo, pero ocupado trabajando, no me desconectes". Esto es porque si Kafka detecta consumidores que no están constantemente leyendo del broker entiende que están "dead" (muertos) y los desconecta. Pero para que eso no suceda se pueden poner configuraciones de tiempo de "heartbeat" y tiempos de "polling" de tal manera que un consumidor tenga un tiempo determinado para poder decirle a Kafka "hey sigo aquí trabajando" ademas de responder a heartbeats y realizar lecturas del offset. Espero haberte aclarado la consulta. Muchas gracias !!! Saludos !!!

Hola May, muchas gracias por tu comentario. Te adjunto un enlace a un ejemplo de un productor y a un consumidor escrito en Python 3. Espero haber podido ayudarte. Saludos! Repo: github.com/safebytelabs-jgonf/acontratech-examples/tree/main/kafka-101

Hola!! La replicación es una práctica habitual en Kafka. Una replica, o simplemente replicar, es el proceso necesario para tener múltiples copias de los datos que viajan por el broker por el solo propósito de asegurar que la información no se pierda. Es to es mejor entendido cuando pensamos en la creación de un cluster, donde múltiples brokers componen el cluster y todos tienen la misma información. La forma de que todos tengan esta información de log es la replicación en sí misma. Espero haberte ayudado a entender mejor el concepto. Saludos!!!!

Muchas gracias por tu tiempo e interés☺️ Rabbitmq y Apache Kafka son sistemas de mensajería distribuida de código abierto, pero tienen diferentes casos de uso. Kafka es un log puramente distribuido diseñado para una transmisión de eventos eficiente a escala, mientras que RabbitMQ es un sistema de mensajería tradicional diseñado para una publicación y eliminación rápida de mensajes. Saludos!!

Ánimo, hay cuestiones en tecnología que no son fáciles, ni mucho menos. Empieza a programar operando con ficheros y bases de datos relacionales para poco a poco pasar a otros tipos de backends (nosql documental, nosql time series, caches, pub/sub y colas). Date un tiempo y no desesperes. Saludos!

Hola, me alegra que te gusten los contenidos que produzco :) Cuando un productor envía un mensaje a Kafka lo que esta haciendo realmente es agregarlo a un fichero de log y lo retiene durante un tiempo configurado para ese fichero de los específico. Cuando se crea un tópico se puede configurar el periodo de retención de mensajes y los time-to-live. Como referencia sencilla te adjunto un link con más detalles de configuración explicados de una manera sencilla: www.baeldung.com/kafka-message-retention Saludos!

Hola, muchas gracias por tu comentario. En Kafka, los mensajes son consumidos por cada consumidor de forma independiente, lo que significa que cada consumidor puede acceder al mismo mensaje sin afectar a los otros consumidores. Además, cuando un consumidor lee un mensaje, este mensaje no desaparece. Otros consumidores aún pueden acceder al mismo mensaje, ya que Kafka retiene los mensajes hasta que se configure su retención o se alcance el tiempo de retención predeterminado. Espero haber podido aclarar tu duda. Saludos!

Hola Luís. En pocas palabras los tres son brokers de mensajes, y usan un modelo de pub/sub para operar. No obstante, entre ellos encontrarás diferencias respecto de throughput, capacidad de routing, opciones de funcionamiento aislado/en cluster y acknowledgement de mensajes. Hay un último factor a tener en cuenta: algunos pueden resultar más fáciles de gestionar que otros. A mi apreciación personal, por orden de simplicidad ordenados quedarían así: 1) SQS, 2) Kafka/MSK y finalmente 3) RabbitMQ.

Hola Enjaya, te recomiendo dos lecturas y un curso de pago pero muy económico: Lectura 1: aprenderbigdata.com/introduccion-apache-kafka/ Lectura 2: www.enmilocalfunciona.io/aprendiendo-apache-kafka-parte-1/ Curso de pago (49€): formacionhadoop.com/producto/curso-apache-kafka/ Un saludo!! :)

Hola Alan, sí que se puede ejecutar múltiples hilos para concurrencia. Kafka internamente organiza los datos de los tópicos en particiones de tal manera que se pueden procesar independientemente. Productores y Consumidores se aprovechan de esta característica para depositar o recoger datos con “pool of threads”. Creo que tu pregunta está más orientada a consumidor que a productor. Te recomiendo esta lectura: www.confluent.io/es-es/blog/kafka-consumer-multi-threaded-messaging/. Saludos!

Hola Ramiro, en AWS sería MSK. Saludos.

@@SAFEBYTELABS ¿Cual sería la diferencia? Haciendo la simil, en SQS, tenemos a un productor que puede ser un lambda que deja datos en la cola SQS, y tu desencadenador de lambda sería el consumidor...

@@LuisRicardoLunaSoto Hay muchas diferencias que no son solamente el modelo de publicación/subscripción. Por ejemplo, SQS es un servicio elástico y escala de manera ilimitada mientras que MSK soporta 30 brokers por cluster. SQS no garantiza el orden de mensajes, mientras que MSK sí, dentro de la misma partición, cuyo tamaño máximo es 250Gb. SQS persiste datos durante unas dos semanas, mientas que en MSK la persistencia es configurable. En SQS existe una limite de mensaje (256kb) mientras que en MSK este parámetro es configurable, con un máximo de 8Mb. Como ves, las diferencias son sucintas. Espero haberte ayudado. Muchas gracias. Saludos!

En muy pocas palabras, Kafka es un sistema o plataforma distribuida de almacenamiento y distribución de eventos. Sirve para, entre otras funciones, precisamente lo contrario de lo que hace un orquestador de servicios, es decir, facilita que los servicios se comuniquen entre sí sin un elemento central que organiza esta comunicación. Espero haberte ayudado. Muchas gracias y saludos!

Negativo, sigo preparando materiales, aunque algunos no sean para UKposts. Ahora estoy dando un curso de Python por Telegram, aunque he dudado si convertirlo en un curso en UKposts ya que veo material de sobra al efecto. ¿Que opinas? Saludos y gracias por le interés ;)