Kafka Connect คืออะไร?

Question

Accepted Answer

**Kafka Connect** เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ **การเชื่อมต่อ Kafka เข้ากับระบบภายนอก** (ฐานข้อมูล, storage, services) — ย้ายข้อมูลเข้าและออกจาก Kafka โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง โดยใช้ **connectors** ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ ช่วยให้การสร้าง data pipeline ง่ายขึ้น

## Kafka Connect ทำอะไรได้บ้าง

```text
KAFKA CONNECT → a framework for streaming data BETWEEN Kafka and external systems:
  → SOURCE connectors → pull data FROM external systems INTO Kafka (e.g. a database → Kafka)
  → SINK connectors → push data FROM Kafka TO external systems (e.g. Kafka → a data warehouse)
  → uses reusable CONNECTORS (pre-built integrations) instead of custom producer/consumer code
→ "plug in" connectors to integrate systems with Kafka
```

## ทำไมจึงควรใช้ Kafka Connect

```text
✓ NO custom code → use existing connectors for common systems (databases, S3, Elasticsearch,
  data warehouses, etc.) instead of writing producers/consumers
✓ Reliable, scalable → handles offsets, retries, scaling, fault tolerance, distributed mode
✓ Standardized → consistent way to integrate; config-driven (declarative)
✓ Many connectors available (Confluent Hub, community) for common systems
```

## การใช้งานที่พบบ่อย

```text
✓ DATA PIPELINES → stream data from databases into Kafka and out to other systems
✓ CHANGE DATA CAPTURE (CDC) → stream database changes into Kafka (e.g. Debezium) → react
  to data changes in real time
✓ INGESTION → bring data from many sources into Kafka
✓ EXPORT → move Kafka data to storage, search, analytics, warehouses
→ a key tool for building Kafka-based data integration/pipelines
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การเข้าใจ Kafka Connect นั้นมีคุณค่าเพราะมันเป็น **เครื่องมือสำคัญสำหรับการเชื่อมต่อ Kafka เข้ากับระบบภายนอก** ซึ่งเป็นหัวใจของการสร้าง data pipeline จึงเป็นความรู้ที่มีประโยชน์สำหรับการ integrate ที่ใช้ Kafka

Kafka Connect ตอบโจทย์ความต้องการที่พบบ่อยในการย้ายข้อมูลระหว่าง Kafka กับระบบภายนอก (ฐานข้อมูล, storage, services) โดยไม่ต้องเขียนโค้ด integration เอง

การเข้าใจ **สิ่งที่ Kafka Connect ทำ** — การให้ **source connectors** (ดึงข้อมูลจากระบบภายนอกเข้าสู่ Kafka) และ **sink connectors** (ส่งข้อมูลจาก Kafka ออกไปยังระบบภายนอก) โดยใช้ connectors สำเร็จรูปที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้แทนโค้ด producer/consumer ที่เขียนเอง — ช่วยให้เข้าใจบทบาทของมันในการ integrate ข้อมูล

การเข้าใจ **ว่าทำไมจึงควรใช้มัน** — การหลีกเลี่ยงการเขียนโค้ดเอง (ใช้ connectors ที่มีอยู่สำหรับระบบทั่วไปอย่างฐานข้อมูล, S3, Elasticsearch และ data warehouse), ความน่าเชื่อถือและการ scale (จัดการ offsets, retries, scaling และ fault tolerance ใน distributed mode), การมีมาตรฐาน (integration แบบ config-driven, declarative) และการมี connectors ให้เลือกใช้มากมาย — ช่วยให้เห็นคุณค่าของมันเหนือกว่าการเขียน integration เองด้วยมือ

การเข้าใจ **การใช้งานที่พบบ่อย** — data pipelines (การ stream ข้อมูลระหว่างระบบผ่าน Kafka), **change data capture** (การ stream การเปลี่ยนแปลงของฐานข้อมูลเข้าสู่ Kafka เช่นด้วย Debezium เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลแบบ real time — เป็นรูปแบบที่สำคัญ), การ ingest (นำข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าสู่ Kafka) และการ export (ย้ายข้อมูลจาก Kafka ไปยัง storage, search และ analytics) — ช่วยให้เห็นว่า Kafka Connect เหมาะกับงานใด โดยเฉพาะกรณีการใช้งาน data pipeline และ CDC ซึ่งเป็นหัวใจของบทบาทของ Kafka ในฐานะแกนหลักของข้อมูล

Kafka Connect ช่วยลดความซับซ้อนในการสร้าง data integration ที่ใช้ Kafka ได้อย่างมากด้วยการให้ connectors ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้และน่าเชื่อถือ

เนื่องจาก Kafka Connect เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการเชื่อมต่อ Kafka เข้ากับระบบภายนอก (หัวใจของ data pipeline และ CDC) และการเข้าใจสิ่งที่มันทำ ประโยชน์ของมัน (ไม่ต้องเขียนโค้ดเอง น่าเชื่อถือ มีมาตรฐาน) และการใช้งานของมันมีประโยชน์ต่อการ integrate ที่ใช้ Kafka การเข้าใจ Kafka Connect จึงเป็นความรู้ที่มีคุณค่าและเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติจริง — เครื่องมือสำคัญสำหรับการเชื่อมต่อ Kafka เข้ากับระบบภายนอกผ่าน connectors ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ หัวใจของการสร้าง data pipeline และ CDC ช่วยลดความซับซ้อนของ data integration และมีความสำคัญต่อบทบาทของ Kafka ในฐานะแกนหลักของข้อมูลที่เชื่อมต่อระบบจำนวนมากเข้าด้วยกัน