Así es como estas tecnologías pueden funcionar juntas:

Arquitectura de canalización de datos:

• MySQL: Fuente principal de datos estructurados.
• TiDB: Base de datos SQL distribuida compatible con MySQL, utilizada para escalabilidad y alta disponibilidad.
• Kafka: Sistema de mensajería para streaming de datos en tiempo real.
• Logstash: Herramienta de canalización de procesamiento de datos que ingiere datos de varias fuentes y los envía a varios destinos.
• Redis: Capa de almacenamiento en caché para un acceso rápido a los datos a los que se accede con frecuencia.
• Elasticsearch: Motor de búsqueda y análisis para consultar grandes volúmenes de datos.
• CloudCanal: Herramienta de integración de datos utilizada para sincronizar datos de varias fuentes como MySQL a TiDB, Kafka, Redis y Elasticsearch.

Detalles del flujo de trabajo:

1. Ingestión de datos:

• Las aplicaciones guardan datos en MySQL.
• CloudCanal se utiliza para sincronizar datos de MySQL con TiDB y Kafka.

2. Transmisión y procesamiento de datos:

Kafka:

• Kafka ingiere datos de MySQL a través de CloudCanal y los transmite a varios temas.
• Los temas contienen flujos de eventos de datos que pueden ser procesados ​​por varios consumidores.

Logstash:

• Logstash actúa como consumidor de Kafka, procesa datos de Kafka y los envía a varias salidas, como Elasticsearch y Redis.

3. Almacenamiento y recuperación de datos:

TiDB:

• TiDB sirve como una solución de base de datos escalable y de alta disponibilidad que puede manejar grandes volúmenes de datos.
• TiDB es compatible con MySQL, lo que facilita la integración y migración desde MySQL.

Redis:

• Redis se utiliza como capa de almacenamiento en caché para datos a los que se accede con frecuencia desde MySQL o eventos procesados ​​desde Kafka.
• Las aplicaciones pueden consultar Redis primero antes de consultar MySQL para acelerar la recuperación de datos.

Búsqueda elástica:

• Logstash puede ingerir datos de Kafka y enviarlos a Elasticsearch.
• Elasticsearch indexa los datos para realizar búsquedas y análisis rápidos.
• Las aplicaciones pueden consultar Elasticsearch para obtener capacidades de búsqueda avanzada y análisis en tiempo real.

Ejemplo de flujo de datos:

Entrada de datos en MySQL:

• Un usuario inserta un nuevo registro en la base de datos MySQL.
• CloudCanal monitorea cambios en MySQL y envía eventos a temas de TiDB y Kafka.

Procesamiento en tiempo real:

• Kafka transmite el evento a un tema.
• Logstash actúa como consumidor de Kafka, procesa el evento y envía los datos analizados a Elasticsearch para su indexación.
• Al mismo tiempo, Redis se actualiza para almacenar en caché los nuevos datos.

Acceso a los datos:

• La aplicación busca los datos en la caché de Redis.
• Si los datos no están en el caché, consulta MySQL o TiDB.
• Para consultas y análisis complejos, la aplicación consulta Elasticsearch.

Esto es sólo para mis notas. CTTO