Administrar y ampliar los flujos de datos de forma competente es la piedra angular del éxito de muchas organizaciones. Apache Kafka es una plataforma líder para la transmisión de datos en tiempo auténtico y ofrece escalabilidad y confiabilidad inigualables. Sin requisa, configurar y ampliar los clústeres de Kafka puede ser un desafío y requiere mucho tiempo, experiencia y fortuna. Streaming administrado por Amazon para Apache Kafka (MSK) le ayuda a crear y ejecutar aplicaciones de producción en Apache Kafka sin condición de tener experiencia en agencia de infraestructura de Kafka ni tener que hostilizar con los complejos gastos generales asociados con la configuración y ejecución de Apache Kafka por su cuenta.
Amazon MSK Provisioned admite los dos Corredores normalizado y corredores Express. Los brokers Express están diseñados para un anciano rendimiento, una escalabilidad más rápida y una último sobrecarga operativa, mientras que los brokers Standard ofrecen un control más granular y flexibilidad de configuración. Si adecuadamente Amazon MSK reduce significativamente la sobrecarga de agencia de clústeres, los equipos aún realizan tareas rutinarias como agencia de temas, agencia de particiones e implementación de configuraciones específicas para cumplir con sus requisitos comerciales.
Para simplificar aún más estas operaciones diarias, puede utilizar Interfaz de semirrecta de comandos (CLI) de Kiro cercano con el servidor MSK Model Context Protocol (MCP) para un enfoque más intuitivo para la diligencia de clústeres. Estas herramientas permiten a los equipos realizar tareas administrativas y actividades operativas utilizando comandos de lengua natural. Ya sea que esté administrando temas, monitoreando el estado del clúster o implementando configuraciones específicas, la capacidad de usar comandos en inglés simple hace que estas tareas sean más accesibles tanto para administradores experimentados como para desarrolladores nuevos en Kafka.
En esta publicación, demostramos cómo Kiro CLI y el servidor MSK MCP pueden optimizar su agencia de Kafka. A través de ejemplos prácticos y demostraciones, le mostramos cómo utilizar estas herramientas para realizar tareas administrativas comunes de forma competente mientras mantiene una seguridad y confiabilidad sólidas.
Comprender la superioridad del protocolo de contexto maniquí
El MCP es un normalizado campechano emergente que define cómo los agentes de inteligencia industrial (IA) pueden lograr e interactuar de forma segura con herramientas, fuentes de datos y servicios externos. En empleo de exigir a los desarrolladores que aprendan la compleja sintaxis de API en múltiples servicios, MCP permite a los asistentes de IA comprender su entorno contextualmente y desear orientación inteligente. Un agente Kiro CLI es un asistente impulsado por IA en la interfaz de semirrecta de comandos que comprende su código y entorno para ejecutar tareas, suscitar código y automatizar flujos de trabajo a través de interacciones de lengua natural. Juntos, Kiro CLI y Model Context Protocol (MCP) permiten a los equipos ordenar sus clústeres MSK utilizando lengua natural, lo que hace que la agencia del clúster sea más intuitiva y accesible.
El servidor MCP de Amazon MSK proporciona capacidades esenciales de agencia de clústeres, incluida la descripción de clústeres, la aggiornamento de configuraciones y la supervisión del estado de vitalidad del agente. Al combinar estas capacidades con la capacidad de Kiro CLI para interactuar con herramientas nativas de semirrecta de comandos de Kafka, los equipos obtienen una visibilidad integral de su entorno Apache Kafka. A través de este enfoque unificado, los usuarios pueden tramitar tanto las operaciones del plano de control a través del servidor MCP como las operaciones del plano de datos, como la diligencia de temas, a través de la interfaz de Kiro CLI con las herramientas Kafka. Esta integración permite a los equipos monitorear, ordenar y optimizar sus clústeres a través de interacciones conversacionales mientras mantienen la seguridad de nivel empresarial a través de AWS Identity and Access Management (IAM) y controles de entrada detallados.
Requisitos previos
Para este tutorial, debe tener los siguientes requisitos previos:
Configure Kiro CLI con el servidor MCP de Amazon MSK
Instalación y configuración
La sucesivo sección cubre los pasos necesarios para instalar y configurar el servidor MCP de Amazon MSK.
Instalar las dependencias requeridas
Complete los siguientes pasos para instalar las dependencias requeridas:
- Instale el administrador de paquetes uv si aún no lo ha hecho:
Configurar el servidor MCP
Complete las siguientes instrucciones para configurar Kiro CLI en su máquina host y lograr al servidor MCP de Amazon MSK. Configure el servidor MCP de Amazon MSK en la configuración de su CLI de Kiro. Edite el archivo de configuración de MCP en ~/.aws/.kiro/mcp.json:
Instalación de Mac OS
Para MacOS, el mcp.json El archivo debe ser el sucesivo:
Instalación de Windows
Para los usuarios de Windows, el formato de configuración del servidor MCP es levemente diferente:
Para obtener más detalles sobre la instalación, consulte la sección Instalación en el archivo README.md del servidor MCP de Amazon MSK.
- Inicie Kiro CLI para repasar que el servidor MCP esté configurado correctamente usando el sucesivo comando:
kiro-cli - Una vez que haya iniciado sesión en Kiro CLI, escriba el sucesivo comando para repasar que todas las herramientas del servidor MSK mcp estén disponibles, como se muestra en la sucesivo captura de pantalla:
/tools
Instalación y configuración de Kafka CLI
Para realizar operaciones del plano de datos en su clúster de Amazon MSK, necesita las herramientas de semirrecta de comandos de Kafka configuradas correctamente. En la sucesivo demostración en video, mostramos cómo los desarrolladores y administradores pueden usar Kiro CLI para optimizar la instalación y configuración de las herramientas de semirrecta de comandos de Kafka, permitiendo una interacción perfecta con su clúster MSK a través de comandos en lengua natural.
Evaluar las mejores prácticas del clúster
Apoyar un clúster Apache Kafka saludable y competente requiere el cumplimiento de las mejores prácticas establecidas, desde factores de replicación adecuados hasta la utilización óptima de los fortuna. Amazon MSK implementa muchas de estas mejores prácticas de forma predeterminada, pero el monitoreo y los ajustes continuos son esenciales para las cargas de trabajo de producción. En la sucesivo demostración, mostramos cómo Kiro CLI puede ayudarlo a evaluar la configuración de su clúster en comparación con las mejores prácticas recomendadas, identificar problemas potenciales y percibir recomendaciones prácticas para la optimización. Mire el sucesivo vídeo de demostración mientras utilizamos consultas en lengua natural para evaluar los clústeres de MSK con respecto a las mejores prácticas recomendadas por AWS e identificar temas con factores de replicación no configurados según las mejores prácticas y solucionarlos.
Reponer a notificaciones de estado: optimización de configuraciones de temas para incorporación disponibilidad
Las notificaciones de estado de Amazon MSK sirven como alertas cruciales para suministrar el rendimiento y la confiabilidad óptimos del clúster. Los clientes que utilizan MSK provisto con agentes normalizado, pueden percibir notificaciones sobre parámetros de configuración críticos, como MinISR y configuraciones de hacedor de replicación, que podrían afectar la resiliencia de la aplicación. En esta sección, demostramos cómo Kiro CLI puede ayudarlo a objetar rápidamente a una notificación de estado relacionada con MinISR (réplicas mínimas sincronizadas) y configuraciones de factores de replicación. Observe cómo utilizamos comandos de lengua natural para identificar temas con configuraciones subóptimas, comprender sus configuraciones actuales e implementar los cambios recomendados para confirmar la incorporación disponibilidad durante los eventos de recuperación o mantenimiento de la infraestructura. Este proscenio del mundo auténtico muestra cómo Kiro CLI simplifica el proceso de suministrar operaciones sólidas de Kafka mientras sigue las mejores prácticas de AWS.
Diligencia de configuraciones a nivel de clúster: optimización de las actualizaciones de parámetros con lengua natural
Los clústeres de Apache Kafka a menudo requieren ajustes de configuración para cumplir con requisitos de seguridad y casos de uso específicos. Si adecuadamente Amazon MSK proporciona configuraciones predeterminadas, hay situaciones en las que es necesario personalizar parámetros de seguridad como allow.everyone.if.no.acl.found para implementar controles de entrada adecuados y reforzar la postura de seguridad de su clúster. En esta demostración, mostramos cómo Kiro CLI con el servidor MSK MCP simplifica el proceso de aggiornamento de configuraciones a nivel de clúster.
En empleo de rajar varios comandos CLI o pantallas de consola, verá cómo se pueden utilizar instrucciones en lengua natural para comprender la configuración de seguridad flagrante, evaluar el impacto de los cambios e implementar actualizaciones de configuración sin problemas en todo su clúster MSK. Al configurar allow.everyone.if.no.acl.found a false, confirmamos que se requieren permisos ACL explícitos para todas las operaciones, lo que mejoramiento la seguridad de su implementación de Kafka.
Conclusión
En esta publicación, demostramos cómo Kiro CLI y el servidor MSK MCP hacen que la agencia del clúster Apache Kafka sea más accesible a través de comandos en lengua natural. Al modificar operaciones complejas de Kafka en interacciones conversacionales simples, estas herramientas permiten que tanto los administradores experimentados como los recién llegados administren eficientemente sus clústeres MSK. Desde tareas rutinarias hasta asaltar desafíos de configuración, este enfoque reduce la complejidad operativa y permite a los equipos concentrarse más en desarrollar aplicaciones de transmisión innovadoras.
Sobre los autores
Kalyan Janaki Es experto sénior en exploración y big data de Amazon Web Services. Ayuda a los clientes a diseñar y crear soluciones basadas en la estrato enormemente escalables, eficaces y seguras en AWS.
Aarjvi Desai es jefe técnica de cuentas en Amazon Web Services, con sede en el radio de la Bahía de San Francisco, donde ayuda a los clientes a resolver los desafíos de la estrato y crear soluciones escalables y confiables. Sus áreas de enfoque incluyen tecnologías en la estrato, mejores prácticas de edificación y excelencia operativa.
Sandhya Khanderia es Apoderado Técnico de Cuentas Sr. y experto en exploración de datos. Trabaja con clientes de AWS y brinda soporte continuo y orientación técnica para ayudar a planificar y crear soluciones utilizando las mejores prácticas y suministrar de forma proactiva los entornos de AWS de los clientes operativamente saludables.
Ankit Mishra es arquitecto senior de soluciones en Amazon Web Services, donde brinda soporte a clientes de atención médica y ciencias biológicas en todo el mundo. Le apasiona ayudar a las organizaciones a diseñar y crear soluciones en la estrato seguras, escalables, confiables y rentables. Fuera del trabajo, Ankit disfruta
acaecer tiempo de calidad con sus hijas pequeñas. No dudes en conectarte con él en LinkedIn.