Título
[en] ASSESSING STREAMING ARCHITECTURES: PERFORMANCE TESTING WITH APACHE KAFKA
Título
[pt] AVALIAÇÃO DE ARQUITETURAS DE STREAMING: EXPERIMENTOS DE DESEMPENHO COM APACHE KAFKA
Autor
[pt] JOÃO GABRIEL CAVALCANTI D NIELSEN
Vocabulário
[pt] DADOS EM FLUXO CONTINUO
Vocabulário
[pt] MENSAGERIA DISTRIBUIDA
Vocabulário
[pt] PROCESSAMENTO DE DADOS EM TEMPO QUASE REAL
Vocabulário
[pt] APACHE KAFKA
Vocabulário
[en] STREAMING DATA
Vocabulário
[en] MESSAGE BROKER
Vocabulário
[en] STREAMING PROCESSING IN NEAR REAL TIME
Vocabulário
[en] APACHE KAFKA
Resumo
[pt] Este trabalho investigou a aplicação de sistemas de streaming de dados,
com foco na ingestão contínua de eventos e na influência das configurações do
sistema sobre o desempenho. Foi apresentado um modelo de referência composto por três
etapas - ingestão, processamento e armazenamento - mediadas por um componente de
message broker. A partir desse modelo, escolheu-se
o Apache Kafka como ferramenta para implementação prática e avaliação experimental.
Foram realizados testes controlados variando o tamanho das mensagens e os parâmetros
de envio do produtor, com o objetivo de medir a latência e o throughput do sistema em
cenários com rajadas de carga. Os resultados
mostraram que ajustes no tamanho do lote e na memória de buffer influenciam
significativamente a estabilidade e o desempenho. O trabalho combinou
fundamentação teórica com experimentação prática, documentando os efeitos
de diferentes configurações e fornecendo subsídios para o dimensionamento de
pipelines em aplicações reais.
Resumo
[en] This study investigated the use of data streaming systems, focusing on
continuous event ingestion and the influence of system configuration on performance. A reference model was presented, comprising three main stages -
ingestion, processing, and storage - mediated by a message broker component. Based on this model, Apache Kafka was selected as the practical tool
for implementation and experimental evaluation. Controlled tests were conducted by varying message sizes and producer parameters to measure system
latency and throughput under burst-load scenarios. The results showed that
tuning batch size and buffer memory significantly impacts system stability and
performance. The work combines theoretical foundations with practical experimentation, documenting the effects of different configurations and providing
guidance for designing pipelines in real-world applications.
Orientador(es)
MARCOS VIANNA VILLAS
Catalogação
2025-09-25
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=73231@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=73231@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.73231
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