Почему Pulsar выбирают для новых проектов:
✅ Единая платформа: работает и как очередь, и как стриминговая система.
✅ Облачная архитектура: разделение хранения и вычислений, идеально для Kubernetes.
✅ Мультипротокольность: MQTT, AMQP, Kafka API — можно подключать что угодно.
✅ Георепликация из коробки.
Надежный обмен сообщениями между серверами является сердцем распределенного приложения. Apache Pulsar — это гибкая платформа обмена сообщениями в реальном времени, созданная для работы в Kubernetes и обеспечивающая масштабируемость и отказоустойчивость, необходимые для облачных систем. Pulsar поддерживает как потоковую передачу, так и организацию очередей сообщений, и, в отличие от других решений, он может обмениваться данными по нескольким протоколам, включая MQTT, AMQP и двоичный протокол Kafka. Книга научит вас создавать масштабируемые системы потокового обмена сообщениями с использованием Pulsar. Вы начнете с быстрого ознакомления с корпоративными системами обмена сообщениями и откроете для себя уникальные преимущества Pulsar. Следуя четким описаниям и выполняя практические примеры, вы будете использовать фреймворк Pulsar Functions для разработки приложения на основе микросервисов.
Книга предназначена для опытных разработчиков на языке Java. Предварительные знания о платформе Apache Pulsar не требуются.
Apache Pulsar помогает решать задачи распределенной обработки сообщений и построения высоконагруженных приложений. Платформа подходит для систем, в которых важны низкая задержка передачи данных, надежность доставки и возможность горизонтального масштабирования.
При разработке приложений можно использовать Pulsar topics, подписки и механизмы доставки сообщений для организации взаимодействия между отдельными компонентами системы. Это позволяет создавать гибкую инфраструктуру для event-driven архитектуры и современных распределенных сервисов.
Практическое освоение Apache Pulsar будет полезно разработчикам, которые хотят разобраться в message broker, потоковой обработке событий и построении масштабируемых приложений. Полученные знания можно применять при создании облачной инфраструктуры, микросервисных решений и систем, работающих с большими потоками данных.