Apache Kafka: Particiones, brokers y escalabilidad

Curso práctico para profundizar en el modelo de particionado y la operación de brokers en Apache Kafka. El alumno comprende cómo el particionado habilita escalabilidad, localidad de datos y alto rendimiento, cómo funcionan la replicación y la elección de leader/follower, y qué trade-offs implican las decisiones de configuración de un topic en escenarios de alto volumen.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Configurar particiones en un topic para garantizar localidad de datos y orden por clave en un escenario real
• Analizar la distribución de particiones entre brokers e interpretar el rol de cada nodo en el clúster
• Interpretar el estado de replicación de un topic e identificar el impacto de la caída de un broker líder en la disponibilidad del clúster
• Seleccionar el número de particiones y el factor de replicación de un topic en función del volumen y la tolerancia a fallos requeridos
• Aplicar criterios de diseño de topics para equilibrar orden por partición, paralelismo de consumers y resiliencia ante fallos

1. Particiones y offsets — localidad de datos, escalabilidad horizontal y orden garantizado por clave
2. Brokers — rol del broker, servicio de mensajes por topic/partición/offset y distribución en el clúster
3. Alta disponibilidad — réplicas, leaders y followers: replicación y failover a nivel conceptual
4. Diseño de topics — número de particiones, factor de replicación y trade-offs para escenarios de alto volumen

• Para prácticas con clúster local: Docker instalado o acceso a un entorno Kafka de laboratorio

→ KFK01 — Apache Kafka: Arquitectura y conceptos clave (Iniciación, 8 h)

• Identifica los componentes principales: producers, topics, consumers, brokers, partitions y replicas

• Explica el concepto de offset y cómo permite el consumo en tiempo real o diferido

• Describe el modelo publish-subscribe y el rol de los consumer groups

• Nociones de escalabilidad: carga y throughput (recomendable)