ПОТОКОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ (KAFKA/FLINK) ДЛЯ «БЫСТРЫХ» ГОРОДСКИХ ДАННЫХ: АРХИТЕКТУРНЫЕ ПАТТЕРНЫ
Keywords:
Apache Kafka, Apache Flink, потоковая обработка данных, умный город, архитектурные паттерны, Lambda-архитектура, Kappa архитектура, CEP.Abstract
В статье рассматриваются архитектурные паттерны
применения потоковых платформ Apache Kafka и Apache Flink для обработки
«быстрых» городских данных в системах умного города. Приводится детальный
анализ ключевых концепций потоковой обработки событий (Event Streaming), их
математического формализма и технических характеристик. Описаны основные
архитектурные паттерны: Lambda, Kappa и микросервисная потоковая
архитектура, а также их применение в условиях высоких нагрузок и жёстких
требований к задержке. Рассмотрены конкретные кейсы использования данных
платформ в умных городах: управление дорожным движением в реальном
времени, мониторинг общественного транспорта и обработка телеметрии
городской инфраструктуры. Представлены сравнительные характеристики
решений и таблица архитектурных паттернов (таблица 1).
References
1. Zheng Y., Capra L., Wolfson O., Yang H. Urban Computing: Concepts,
Methodologies, and Applications // ACM Transactions on Intelligent Systems and
Technology. 2014. Vol. 5, No. 3, 38. DOI: 10.1145/2629592.
2. Lopez-Garcia P., Rios Insua D., Ruggeri F. Bayesian Analysis of Traffic Flow on
Urban Roads // Applied Stochastic Models in Business and Industry. 2020. Vol. 36,
No. 1. P. 37–52.
3. Stonebraker M., Cetintemel U., Zdonik S. The 8 Requirements of Real-Time Stream
Processing // ACM SIGMOD Record. 2005. Vol. 34, No. 4. P. 42–47.
4. Kreps J., Narkhede N., Rao J. Kafka: A Distributed Messaging System for Log
Processing // Proceedings of NetDB Workshop. 2011. P. 1–7.
5. Carbone P., Katsifodimos A., Ewen S. Apache Flink: Stream and Batch Processing
in a Single Engine // IEEE Data Engineering Bulletin. 2015. Vol. 38, No. 4. P. 28–38.
6. Kreps J. Questioning the Lambda Architecture // O'Reilly. 2014. URL:
https://www.oreilly.com/radar/questioning-the-lambda-architecture/
(дата
обращения: 05.11.2025).
7. Akidau T., Chernyak S., Lax R. The Dataflow Model: A Practical Approach to
Balancing Correctness, Latency, and Cost // PVLDB. 2015. Vol. 8, No. 12. P. 1792
1803.
8. Marz N., Warren J. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime
Data Systems. Manning Publications, 2015. 328 p.
9. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications. O'Reilly Media, 2017. 616
p.
10. Psaltis A. G. Streaming Data: Understanding the Real-Time Pipeline. Manning
Publications, 2017. 272 p.
