Apache Kafka 是一个常用的开源数据流平台，提供高吞吐量数据管道。Instana 已将全面的 Kafka 监控纳入我们的基础架构和应用程序监控解决方案。Instana 会发现环境中全部现有 Kafka 实例，了解集群与其服务器之间的依赖关系和交互情况，并自动开始监控每个实例的运行状况和性能。
为了帮助 DevOps 优化其 Kafka 集群，Instana 将自动化和人工智能应用于 Kafka 性能和运行状况监控，包括预测性问题检测和 AI 辅助的根本原因分析。Instana 减少了企业在运营中对 Kafka 明确专业知识的需求。
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Instana 在每个实例的单个组件和应用程序级别上，监控着 Kafka 的关键性能指标 (KPI)。Kafka 的 KPI 用于实时监控每个实例和集群的运行状况。服务的 KPI 则用于了解 Kafka 在整体环境中的性能。
Instana AI 使用先进的统计分析、一组特定的知识库规则并应用机器学习来确定每个实例和集群的实时运行状态。
Instana 的 Apache Kafka 传感器收集所有关键指标，以确定每个 Kafka 实例的运行状况，以及相关集群所有数据管道的性能。跟踪 Kafka 配置数据，使 Instana 能够监控 Kafka 实例的更改，并将这些更改与任何整体性能问题相关联。
Kafka 性能和配置汇总在同一个仪表板中，结合了所有设置、基础架构、服务级别和事务相关信息，并允许 ITOps 和 DevOps 集中查看所有 Kafka 相关数据，以便轻松解决问题和优化性能。
Kafka 性能监控的核心，是与 Kafka 集群内以及周围的数据管道和依赖应用程序交互相关的指标。Instana 自动识别并收集所有相关指标。以下是 Instana Kafka 仪表板的一些屏幕快照样本：
Instana 的 Kafka 监控包括三类数据：跟踪的配置、性能指标和运行状况特征符：
跟踪的配置
- 版本
性能指标
- 代理程序流量
- 请求等待时间与吞吐量的对比
- 代理程序故障
- 代理程序状态指标
- 平均空闲时间
- 分区
日志刷新
运行状况特征符
- 活动控制器计数
- isrShrink、isrExpansion
- 引导程序选择
- 引导程序选择不准确
- 网络处理器空闲时间较短
- 脱机分区
- 请求处理程序空闲时间较短
在复制分区栏下
由于 Apache Kafka 的开源特性，有许多解决方案可以在云和本地环境中运行 Apache Kafka。Instana 支持最常见的部署策略，包括
- 在专用虚拟或实体硬件（Windows、Linux）上安装
- 在本地或托管 Kubernetes 环境中安装
- 在本地或托管 OpenShift 环境中安装
- 在本地或托管 Pivotal Cloud Foundry 环境中安装
- 托管 Kafka 服务 Amazon MSK (Amazon Managed Streaming for Apache Kafka)
此外，Instana 支持 Apache Kafka 的多种发行版，包括
- Vanilla Apache Kafka
- Confluent Kafka
- Cloudera Kafka
- Amazon MSK