Apache Kafka: Productores, consumidores y consumer groups

Curso práctico para comprender en profundidad el comportamiento de producers y consumers en Kafka, con foco en el diseño de consumer groups para consumo paralelo y fan-out. El alumno aprende a dimensionar consumidores según particiones, gestionar offsets para re-procesamiento controlado e identificar los riesgos operativos más comunes. Cierra el itinerario Kafka con un diseño completo de flujo end-to-end.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Implementar la publicación de mensajes en un topic desde un producer aplicando garantías de entrega básicas
• Gestionar la posición de lectura de un consumer mediante el control y reposicionamiento de offsets
• Diseñar la distribución de consumers en un group para maximizar el paralelismo en función del número de particiones disponibles
• Aplicar los patrones fan-out y reparto de carga, seleccionando el adecuado para cada caso de uso
• Implementar re-procesamiento controlado reposicionando el offset de un consumer group e identificar los riesgos de rebalancing
• Diseñar un flujo Kafka end-to-end (topic, particiones, producers y consumer groups) para un caso de uso real

1. Producers — publicación, persistencia y garantías de entrega al clúster
2. Consumers — consumo por offset, progreso y control de posición de lectura
3. Consumer groups — reparto de particiones, paralelismo, fan-out y dimensionado de consumers
4. Re-procesamiento y operación — replay desde offset, rebalancing y riesgos de configuración
5. Diseño end-to-end — flujo completo: topic + particiones + producers + consumer groups aplicado a un caso realista

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

→ KFK02 — Apache Kafka: Particiones, brokers y escalabilidad (Intermedio, 8 h)

• Configura particiones en un topic para garantizar localidad de datos y orden por clave

• Interpreta el estado de replicación e identifica el rol de leaders y followers en el clúster

• Selecciona el número de particiones y el factor de replicación en función del volumen y la tolerancia a fallos

• Familiaridad con los conceptos de publicar y consumir eventos (recomendable)