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本文轉載自微信公眾號「明哥的IT隨筆」，作者IT明哥。轉載本文請聯系明哥的IT隨筆公眾號。

1 企業業務系統部署架構的變化趨勢-多云與混合云

現階段，企業信息系統部署架構 (DA: Deploy architecture)的一大變化是，越來越多的企業在不斷將越來越多的應用部署到云上，即業務系統上云的趨勢愈演愈烈。

不過企業業務系統上云不是一蹴而就的，也不是單向的一帆風順的。 這里涉及到新開發的業務系統的主動上云(由于是采用云原生技術棧新開發的業務系統，其上云相對順暢些)，也包括歷史遺留系統的遷移上云(單個遺留系統的改造遷移和上云，視乎復雜程度，往往需要一年多甚至更長的時間周期)，有時也會有從云端部署回退到私有云或數據中心的情形(上云后不順暢不適應，也有會退的場景)。

企業所有業務系統的上云，其最終目標，出于各種考量(有業務系統高可用的考量，也有不被云廠商綁定即 vendor-lockin的考量，也有生態系統合作伙伴即經濟因素等多種考量)，部署架構不會是單一的某個公有云，而是多個公有云和私有云甚至本地數據中心的混合部署形態。

從技術視角看大數據行業的發展趨勢

2 多云與混合云部署架構下的難題-數據同步

如上文所說，企業的多個業務系統，長期來看，會是多云與混合云加本地數據中心的混合部署架構;同時由于多個業務系統之間并不是相互隔離的，而是需要協作交互數據的(當然一般不會是直接的 rpc/http 調用)，這就涉及到一個難題：多云與混合云部署架構下的數據同步。

如果企業沒有公司層面的統一的規劃，由各個部門各個項目獨自設計與實施的部署方案，其架構會如下圖所示：

multi and hybrid cloud deploy architecture

3 多云與混合云部署架構下的數據同步方案 - KAFKA

熟悉 KAFKA 的小伙伴都知道，KAFKA 是 LinkedIn 在 201 0左右為解決企業內部繁雜多向的數據交互而推出的數據總線/中央數據管道解決方案，它簡化了 LinkedIn 的數據交互架構：

kafka-in-LinkedIn

在 LinkedIn 將 KAFKA 開源之后，由于其高吞吐低延遲的特性(順序寫和順序讀，ZeroCopy, 端到端的壓縮，基于 partition的橫向擴展)，以及不斷進化獲得的其它特性(基于多副本的高可用容錯機制，EOS 有且僅有一次的語義，生產者冪等性，對ACID事務的支持，分層存儲的架構 tiered storage)，還有不斷豐富擴大的生態系統 (kafka connect, kafka schema registry, 以及高層抽象 kafka stream, ksqlDB)，在大數據更加注重數據時效性的今天(實時預警，實時風控，實時數倉等各種場景)，在微服務更加注重松耦合的今天(微服務相互之間不再直接相互調用，而是通過同步數據來同步狀態)，(站在了對的風口上，其地位水漲船高)，幾乎所有的企業都或多或少在其業務系統中用到了 KAFKA (或其同類競品如 pulsa)。

既然 KAFKA 可以在企業內部作為數據總線/中央數據管道的解決方案，那么在新時代的多云與混合云部署架構下，其能否起到數據同步的作用呢?

答案是肯定的。

此時其架構如下如所示：

data sync in multi and hybrid cloud - kafka

該架構的要點如下：

• 本地數據中心部署一個 KAFKA 集群;
• 云端部署一個 Kafka 集群中;(如果是多云，則每個云部署一個 KAFKA 集群);
• 本地數據中心的所有應用，其數據都匯總到本地數據中心的 Kafka 集群中;(可以使用 kafka java/scala api 直接寫 kafka，也可以使用各種 cdc 工具采集 rdbms 中的 binlog/redolog 進而寫到 kafka, 可用的 cdc 工具包括 canal/maxwell/ogg/debezium等，kafka connect生態的各個 connector插件也可以使用 );
• 使用 kafka 的數據同步工具 MirrorMaker, 在數據中心與各個云端的 kafka 集群間，同步數據;
• 各個云端的應用，訪問其對應的 kafka 集群獲取數據;

該架構的優點如下：

• 多個大廠生產系統驗證了可行的多數據中心架構;
• 持續性的低延遲的數據同步方案;(在高速網絡帶寬下，延遲可達幾百毫秒);
• 集中式的管理和監控，支持集成多種安全和治理方案;
• 節約成本;
• 可以使用 KAFKA 背后的商業公司 Confluent 提供的 Confluent platform，該產品可以在數據中心/私有云/公有云部署，其架構圖如下所示：圖片

4 知識總結

• 企業IT基礎設施的一大趨勢是，上云的趨勢愈演愈烈;
• 企業業務系統上云不是一蹴而就的，也不是單向的一帆風順的;
• 未來的企業業務系統的部署架構，不會是單一的某個公有云，而是多個公有云和私有云甚至本地數據中心的混合部署形態;
• 企業業務系統在多云與混合云部署架構下有個難題，即數據同步;
• 可以使用 KAFKA 作為多云與混合云部署架構下數據同步的解決方案;
• 使用 KAFKA 作為多云與混合云部署架構下數據同步的解決方案時，本地數據中心與云端的各個云中都會部署一個 KAFKA 集群;
• 使用 KAFKA 作為多云與混合云部署架構下數據同步的解決方案時，可以使用 kafka 的數據同步工具 MirrorMaker, 在數據中心與各個云端的 kafka 集群間同步數據;

Ps: 筆者了解到，已經有一些第三方公司，基于該方案推出了其封裝版的商業產品，來解決多數據中心間的數據同步。(商機呀小伙伴們，這是塊長期的大蛋糕)。

相關資料下載：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1FNAkwXbxQBn0tPINKPXVCg 提取碼：kafk