在 Lagom 微服务中摄取流数据的最佳方法
Best approach to ingest Streaming Data in Lagom Microservice
我正在创建流分析应用程序，其中每个 analytics/functionality 都将作为微服务实施，以便此分析稍后可以在不同的项目中使用。
我正在使用 Lagom 创建微服务。我是 lagom 的新手，这就是为什么我遇到了一些疑问。
我不明白什么是 Post 我的数据流（来自多个传感器）到微服务然后这个微服务将数据发布到 kafka 主题的最佳方法。
服务描述中是否有流消息的Lagom功能
ServiceCall[ Source[String, NotUsed], Source[String, NotUsed]]
从数百个 wifi 传感器获取 Post 数据流（大数据）是否正确？它是否有租约来处理近乎实时（=5 秒）接收的大量数据流？
其次，同时将数据发布到 kafka 主题，为什么我必须这样做
实施持久实体（Lagom 推荐）？因为卡夫卡
本身保证消息至少传递一次
我的应用不是CRUD应用，它只支持处理流式数据。
Lagom 的流式调用使用 WebSockets。它建立在 Play 的 WebSocket 支持之上，可以扩展到数百万个连接的客户端。我不会将数百个 wifi 传感器称为大量数据，Lagom 应该可以轻松处理它，而且 Lagom 也可以轻松地水平扩展，因此如果您正在进行的处理很繁重，您可以轻松地将处理分散到多个节点.
Lagom 当前不支持将传入的 WebSocket 流发布到 Kafka。虽然 Kafka 确实保证至少一次 一旦消息被发布到 Kafka，但在第一个实例中将该消息发送到 Kafka 时没有这样的保证。例如，如果你做了一个副作用，比如更新数据库，然后发布一条消息，不能保证如果应用程序在数据库更新和消息发布到 Kafka 之间崩溃，那条消息最终会被发布到 Kafka（实际上不会，那条消息会丢失）。这就是 Lagom 只鼓励将数据库事件流发布到 Kafka 的原因，因为以这种方式发布事件日志确实可以保证任何需要发送到 Kafka 的数据库操作至少发生一次。但是，如果您没有做副作用（听起来好像没有），那么这可能与您无关。在这种情况下，我建议的是直接使用 akka-streams-kafka（Lagom 的 Kafka 支持建立在什么基础上）。
我已针对您的用例提出问题 here。
我正在创建流分析应用程序，其中每个 analytics/functionality 都将作为微服务实施，以便此分析稍后可以在不同的项目中使用。
我正在使用 Lagom 创建微服务。我是 lagom 的新手，这就是为什么我遇到了一些疑问。
我不明白什么是 Post 我的数据流（来自多个传感器）到微服务然后这个微服务将数据发布到 kafka 主题的最佳方法。
服务描述中是否有流消息的Lagom功能 ServiceCall[ Source[String, NotUsed], Source[String, NotUsed]] 从数百个 wifi 传感器获取 Post 数据流（大数据）是否正确？它是否有租约来处理近乎实时（=5 秒）接收的大量数据流？
其次，同时将数据发布到 kafka 主题，为什么我必须这样做 实施持久实体（Lagom 推荐）？因为卡夫卡 本身保证消息至少传递一次
我的应用不是CRUD应用，它只支持处理流式数据。
Lagom 的流式调用使用 WebSockets。它建立在 Play 的 WebSocket 支持之上，可以扩展到数百万个连接的客户端。我不会将数百个 wifi 传感器称为大量数据，Lagom 应该可以轻松处理它，而且 Lagom 也可以轻松地水平扩展，因此如果您正在进行的处理很繁重，您可以轻松地将处理分散到多个节点.
Lagom 当前不支持将传入的 WebSocket 流发布到 Kafka。虽然 Kafka 确实保证至少一次 一旦消息被发布到 Kafka，但在第一个实例中将该消息发送到 Kafka 时没有这样的保证。例如，如果你做了一个副作用，比如更新数据库，然后发布一条消息，不能保证如果应用程序在数据库更新和消息发布到 Kafka 之间崩溃，那条消息最终会被发布到 Kafka（实际上不会，那条消息会丢失）。这就是 Lagom 只鼓励将数据库事件流发布到 Kafka 的原因，因为以这种方式发布事件日志确实可以保证任何需要发送到 Kafka 的数据库操作至少发生一次。但是，如果您没有做副作用（听起来好像没有），那么这可能与您无关。在这种情况下，我建议的是直接使用 akka-streams-kafka（Lagom 的 Kafka 支持建立在什么基础上）。
我已针对您的用例提出问题 here。