Ma Methodologie d'Audit Kafka en 8 Etapes
Apres avoir audite des dizaines de clusters Kafka dans differents contextes (banque, retail, telecom, industrie), j'ai developpe une methodologie structuree qui permet d'identifier rapidement les problemes et de fournir des recommandations actionnables. Ce guide partage cette approche etape par etape.
Vue d'Ensemble de la Methodologie
Les 8 Etapes de l'Audit
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AUDIT KAFKA - 8 ETAPES │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. CADRAGE Objectifs, perimetre, parties prenantes │
│ │ │
│ ▼ │
│ 2. COLLECTE Configuration, metriques, documentation │
│ │ │
│ ▼ │
│ 3. ARCHITECTURE Topology, replication, DR │
│ │ │
│ ▼ │
│ 4. PERFORMANCE Throughput, latence, ressources │
│ │ │
│ ▼ │
│ 5. SECURITE Auth, ACLs, chiffrement │
│ │ │
│ ▼ │
│ 6. OPERATIONS Monitoring, backup, procedures │
│ │ │
│ ▼ │
│ 7. GOUVERNANCE Nommage, schemas, ownership │
│ │ │
│ ▼ │
│ 8. RECOMMANDATIONS Priorisation, roadmap, quick wins │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Duree et Livrables
| Phase | Duree | Livrables |
|---|---|---|
| Cadrage | 1/2 journee | Perimetre valide |
| Collecte | 1 journee | Donnees brutes |
| Analyse (3-7) | 2-3 jours | Constats |
| Recommandations | 1 journee | Rapport final |
| Total | 5-6 jours | Rapport + Presentation |
Etape 1 : Cadrage de l'Audit
Objectifs du Cadrage
Avant de plonger dans la technique, il est essentiel de comprendre :
- Contexte metier : Pourquoi Kafka ? Quels cas d'usage ?
- Problemes percus : Qu'est-ce qui motive l'audit ?
- Attentes : Quels resultats sont attendus ?
Questions de Cadrage
## Questionnaire de Cadrage
### Contexte General
- [ ] Depuis combien de temps Kafka est-il en production ?
- [ ] Combien de clusters gerez-vous ?
- [ ] Quelle version de Kafka utilisez-vous ?
- [ ] Utilisez-vous une distribution (Confluent, MSK, Strimzi) ?
### Cas d'Usage
- [ ] Quels sont les principaux cas d'usage ? (streaming, messaging, CDC, etc.)
- [ ] Combien d'applications/equipes utilisent Kafka ?
- [ ] Quel est le volume de donnees traite ? (messages/sec, GB/jour)
### Problemes Actuels
- [ ] Quels problemes rencontrez-vous actuellement ?
- [ ] Y a-t-il eu des incidents recents ?
- [ ] Quelles sont vos principales preoccupations ? (perf, secu, ops)
### Objectifs
- [ ] Qu'attendez-vous de cet audit ?
- [ ] Y a-t-il des contraintes particulieres ?
- [ ] Qui sont les parties prenantes cles ?
Matrice des Parties Prenantes
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PARTIES PRENANTES DE L'AUDIT │
├─────────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┤
│ Role │ Attentes │ Implication │
├─────────────────┼───────────────────────┼───────────────────────┤
│ DSI/CTO │ Vision strategique │ Sponsor, validation │
│ Architecte │ Best practices │ Interviews, review │
│ Ops/SRE │ Stabilite, procedures │ Acces, donnees │
│ Dev Teams │ Performance, features │ Feedback, besoins │
│ Securite │ Conformite, risques │ Exigences, review │
└─────────────────┴───────────────────────┴───────────────────────┘
Etape 2 : Collecte des Donnees
Script de Collecte Automatise
#!/bin/bash
# kafka-audit-collect.sh
# Script de collecte pour audit Kafka
BOOTSTRAP_SERVERS=${1:-"localhost:9092"}
OUTPUT_DIR="kafka-audit-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
mkdir -p $OUTPUT_DIR
echo "=== Collecte Audit Kafka ==="
echo "Bootstrap: $BOOTSTRAP_SERVERS"
echo "Output: $OUTPUT_DIR"
# 1. Informations cluster
echo "[1/10] Collecte informations cluster..."
kafka-broker-api-versions.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS \
> $OUTPUT_DIR/broker-versions.txt 2>&1
# 2. Liste des topics
echo "[2/10] Liste des topics..."
kafka-topics.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS --list \
> $OUTPUT_DIR/topics-list.txt
# 3. Description detaillee des topics
echo "[3/10] Description des topics..."
kafka-topics.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS --describe \
> $OUTPUT_DIR/topics-describe.txt
# 4. Configuration des topics
echo "[4/10] Configuration des topics..."
for topic in $(cat $OUTPUT_DIR/topics-list.txt); do
kafka-configs.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS \
--entity-type topics --entity-name $topic --describe \
>> $OUTPUT_DIR/topics-config.txt
done
# 5. Consumer groups
echo "[5/10] Consumer groups..."
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS --list \
> $OUTPUT_DIR/consumer-groups-list.txt
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS \
--all-groups --describe \
> $OUTPUT_DIR/consumer-groups-describe.txt 2>&1
# 6. ACLs (si authentification configuree)
echo "[6/10] ACLs..."
kafka-acls.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS --list \
> $OUTPUT_DIR/acls.txt 2>&1 || echo "ACLs not configured" > $OUTPUT_DIR/acls.txt
# 7. Broker configs
echo "[7/10] Configuration brokers..."
kafka-configs.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS \
--entity-type brokers --all --describe \
> $OUTPUT_DIR/broker-configs.txt
# 8. Log dirs (espace disque)
echo "[8/10] Log directories..."
kafka-log-dirs.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS --describe \
> $OUTPUT_DIR/log-dirs.txt
# 9. Under-replicated partitions
echo "[9/10] Under-replicated partitions..."
kafka-topics.sh --bootstrap-server $BOOTSTRAP_SERVERS \
--describe --under-replicated-partitions \
> $OUTPUT_DIR/under-replicated.txt
# 10. Metriques JMX (si accessible)
echo "[10/10] Metriques JMX..."
# Necessite connexion JMX configuree
# kafka-run-class.sh kafka.tools.JmxTool ...
echo "=== Collecte terminee ==="
echo "Resultats dans: $OUTPUT_DIR"
# Generer resume
echo ""
echo "=== Resume Rapide ===" | tee $OUTPUT_DIR/summary.txt
echo "Topics: $(wc -l < $OUTPUT_DIR/topics-list.txt)" | tee -a $OUTPUT_DIR/summary.txt
echo "Consumer Groups: $(wc -l < $OUTPUT_DIR/consumer-groups-list.txt)" | tee -a $OUTPUT_DIR/summary.txt
echo "Under-replicated: $(grep -c "Partition:" $OUTPUT_DIR/under-replicated.txt 2>/dev/null || echo 0)" | tee -a $OUTPUT_DIR/summary.txt
Donnees Metriques a Collecter
# prometheus-queries.yaml
# Requetes Prometheus pour collecte metriques
broker_metrics:
- name: messages_in_per_sec
query: sum(rate(kafka_server_brokertopicmetrics_messagesinpersec[5m])) by (instance)
- name: bytes_in_per_sec
query: sum(rate(kafka_server_brokertopicmetrics_bytesinpersec[5m])) by (instance)
- name: bytes_out_per_sec
query: sum(rate(kafka_server_brokertopicmetrics_bytesoutpersec[5m])) by (instance)
- name: under_replicated_partitions
query: kafka_server_replicamanager_underreplicatedpartitions
- name: offline_partitions
query: kafka_controller_kafkacontroller_offlinepartitionscount
- name: request_latency_p99
query: kafka_network_requestmetrics_totaltimems{quantile="0.99"}
- name: isr_shrinks
query: rate(kafka_server_replicamanager_isrshrinkspersec[1h])
consumer_metrics:
- name: consumer_lag
query: kafka_consumergroup_lag
- name: consumer_lag_max
query: max(kafka_consumergroup_lag) by (consumergroup, topic)
jvm_metrics:
- name: heap_used
query: java_lang_memory_heapmemoryusage_used
- name: gc_time
query: rate(java_lang_garbagecollector_collectiontime[5m])
Etape 3 : Analyse de l'Architecture
Checklist Architecture
## Checklist Architecture Kafka
### Topologie Cluster
- [ ] Nombre de brokers adequat (minimum 3 pour HA)
- [ ] Distribution geographique (si multi-DC)
- [ ] Separation environnements (dev/staging/prod)
- [ ] Version Kafka a jour (< 2 versions de retard)
### Replication
- [ ] Replication factor >= 3 pour prod
- [ ] min.insync.replicas >= 2
- [ ] unclean.leader.election.enable = false
- [ ] Distribution equilibree des leaders
### ZooKeeper / KRaft
- [ ] Quorum ZK de 3 ou 5 noeuds
- [ ] Migration KRaft planifiee si ZK
- [ ] Isolation du quorum metadata
### Partitioning
- [ ] Nombre de partitions adapte au throughput
- [ ] Distribution equilibree des partitions
- [ ] Strategie de partitioning documentee
### Disaster Recovery
- [ ] Plan DR documente
- [ ] Replication cross-DC (MirrorMaker 2)
- [ ] RPO/RTO definis et testes
Diagramme d'Audit Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AUDIT ARCHITECTURE │
│ │
│ Cluster Config Score: 7/10 │
│ ├─ Brokers: 5 [OK] │
│ ├─ Replication Factor: 3 [OK] │
│ ├─ Min ISR: 1 [WARN] Devrait etre 2 │
│ ├─ Version: 3.2.0 [OK] │
│ └─ Unclean Leader: true [CRIT] Devrait etre false │
│ │
│ High Availability Score: 6/10 │
│ ├─ ZooKeeper: 3 nodes [OK] │
│ ├─ Multi-AZ: Non [WARN] Single point failure │
│ ├─ Leader Distribution: 60/20/20 [WARN] Desequilibre │
│ └─ DR Site: Non configure [CRIT] Pas de DR │
│ │
│ Partitioning Score: 8/10 │
│ ├─ Total Partitions: 450 [OK] │
│ ├─ Avg per Topic: 6 [OK] │
│ ├─ Max per Broker: 180 [WARN] Limite a surveiller │
│ └─ Distribution: Equilibree [OK] │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Etape 4 : Analyse de Performance
Metriques Cles a Analyser
# performance_analysis.py
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
from enum import Enum
class Severity(Enum):
OK = "ok"
WARNING = "warning"
CRITICAL = "critical"
@dataclass
class Finding:
category: str
metric: str
value: any
threshold: any
severity: Severity
recommendation: str
def analyze_performance(metrics: Dict) -> List[Finding]:
findings = []
# 1. Analyse du throughput
msgs_per_sec = metrics.get('messages_in_per_sec', 0)
if msgs_per_sec > 1_000_000:
findings.append(Finding(
category="Throughput",
metric="messages_in_per_sec",
value=msgs_per_sec,
threshold=1_000_000,
severity=Severity.WARNING,
recommendation="Volume eleve - verifier capacity planning"
))
# 2. Analyse de la latence
latency_p99 = metrics.get('request_latency_p99', 0)
if latency_p99 > 100: # ms
severity = Severity.CRITICAL if latency_p99 > 500 else Severity.WARNING
findings.append(Finding(
category="Latence",
metric="request_latency_p99",
value=f"{latency_p99}ms",
threshold="100ms",
severity=severity,
recommendation="Latence elevee - analyser I/O disque et reseau"
))
# 3. Analyse du consumer lag
max_lag = metrics.get('consumer_lag_max', 0)
if max_lag > 10000:
severity = Severity.CRITICAL if max_lag > 100000 else Severity.WARNING
findings.append(Finding(
category="Consumer",
metric="consumer_lag_max",
value=max_lag,
threshold=10000,
severity=severity,
recommendation="Lag eleve - augmenter consumers ou optimiser traitement"
))
# 4. Analyse de la replication
urp = metrics.get('under_replicated_partitions', 0)
if urp > 0:
findings.append(Finding(
category="Replication",
metric="under_replicated_partitions",
value=urp,
threshold=0,
severity=Severity.CRITICAL,
recommendation="Partitions sous-repliquees - verifier sante des brokers"
))
# 5. Analyse JVM
heap_usage = metrics.get('heap_used_percent', 0)
if heap_usage > 80:
findings.append(Finding(
category="JVM",
metric="heap_usage",
value=f"{heap_usage}%",
threshold="80%",
severity=Severity.WARNING,
recommendation="Heap eleve - risque de GC pauses"
))
return findings
Grille d'Evaluation Performance
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PERFORMANCE SCORECARD │
├─────────────────┬─────────────┬─────────────┬───────────────────┤
│ Metrique │ Valeur │ Seuil │ Status │
├─────────────────┼─────────────┼─────────────┼───────────────────┤
│ Throughput │ 850K msg/s │ < 1M │ OK │
│ Latency P50 │ 12ms │ < 20ms │ OK │
│ Latency P99 │ 145ms │ < 100ms │ WARNING │
│ Consumer Lag │ 45,000 │ < 10,000 │ WARNING │
│ URP │ 0 │ = 0 │ OK │
│ ISR Shrinks/h │ 2 │ < 1 │ WARNING │
│ Disk Usage │ 72% │ < 80% │ OK │
│ Heap Usage │ 68% │ < 80% │ OK │
├─────────────────┴─────────────┴─────────────┴───────────────────┤
│ SCORE GLOBAL: 7.5/10 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Etape 5 : Analyse de Securite
Checklist Securite
## Checklist Securite Kafka
### Authentification
- [ ] SASL configure (SCRAM, Kerberos, OAuth)
- [ ] Inter-broker authentication active
- [ ] Pas de PLAINTEXT en production
- [ ] Rotation des credentials documentee
### Chiffrement
- [ ] TLS active (listeners SSL/SASL_SSL)
- [ ] Certificats valides et non expires
- [ ] Chiffrement inter-broker
- [ ] Version TLS >= 1.2
### Autorisation (ACLs)
- [ ] ACLs definies (pas de allow.everyone.if.no.acl.found)
- [ ] Principe du moindre privilege respecte
- [ ] Super users limites et documentes
- [ ] ACLs regulierement auditees
### Reseau
- [ ] Isolation reseau (VLAN, VPC)
- [ ] Firewall rules restrictives
- [ ] Pas d'exposition publique directe
- [ ] Segmentation prod/non-prod
### Audit & Conformite
- [ ] Logging des acces active
- [ ] Retention des logs adequat
- [ ] Conformite RGPD si donnees personnelles
- [ ] Procedures de data retention
Matrice de Risques Securite
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECURITY RISK MATRIX │
├─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┤
│ Risque │ Impact │ Probabilite │ Score │ Status │
├─────────────────┼────────┼─────────────┼───────┼────────────────┤
│ Pas de TLS │ Haut │ Certain │ 25 │ CRITIQUE │
│ ACLs manquantes │ Haut │ Probable │ 20 │ CRITIQUE │
│ SASL non config │ Haut │ Probable │ 20 │ CRITIQUE │
│ Certs expires │ Moyen │ Possible │ 9 │ WARNING │
│ Logs non actifs │ Moyen │ Certain │ 15 │ WARNING │
│ Firewall ouvert │ Haut │ Possible │ 15 │ WARNING │
└─────────────────┴────────┴─────────────┴───────┴────────────────┘
Legende: Score = Impact (1-5) x Probabilite (1-5)
- CRITIQUE: Score >= 15
- WARNING: Score 6-14
- OK: Score <= 5
Etape 6 : Analyse Operationnelle
Checklist Operations
## Checklist Operations Kafka
### Monitoring
- [ ] Metriques JMX exposes (JMX Exporter)
- [ ] Dashboards Grafana operationnels
- [ ] Alertes critiques configurees
- [ ] Consumer lag monitore
### Alerting
- [ ] Alertes URP (Under Replicated Partitions)
- [ ] Alertes broker down
- [ ] Alertes disk space
- [ ] Alertes consumer lag
- [ ] Escalation procedure definie
### Backup & Recovery
- [ ] Strategie de backup documentee
- [ ] Backup des configs (topics, ACLs)
- [ ] Procedure de restore testee
- [ ] Backup ZooKeeper (si utilise)
### Maintenance
- [ ] Procedure de rolling restart
- [ ] Procedure d'upgrade documentee
- [ ] Runbooks pour incidents courants
- [ ] Capacite a scaler (ajout brokers)
### Documentation
- [ ] Architecture documentee
- [ ] Contacts et responsabilites claires
- [ ] Inventaire des topics
- [ ] SLAs definis
Evaluation Maturite Operationnelle
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MATURITE OPERATIONNELLE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Niveau 1 - Ad Hoc ████████████████████░░░░░░░░░░ 60% │
│ - Monitoring basique │
│ - Pas de procedures formelles │
│ - Interventions manuelles │
│ │
│ Niveau 2 - Repetable ████████████████░░░░░░░░░░░░░░ 45% │
│ - Dashboards operationnels │
│ - Quelques alertes │
│ - Documentation partielle │
│ │
│ Niveau 3 - Defini ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 25% │
│ - Alerting complet │
│ - Runbooks documentes │
│ - Procedures testees │
│ │
│ Niveau 4 - Gere ████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 10% │
│ - SLOs/SLIs definis │
│ - Automatisation avancee │
│ - Capacity planning │
│ │
│ Niveau 5 - Optimise ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% │
│ - Self-healing │
│ - Predictive maintenance │
│ - Continuous improvement │
│ │
│ SCORE ACTUEL: 2.1 / 5 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Etape 7 : Analyse de Gouvernance
Checklist Gouvernance
## Checklist Gouvernance Kafka
### Nommage et Standards
- [ ] Convention de nommage des topics definie
- [ ] Convention respectee (taux de conformite)
- [ ] Nommage des consumer groups standardise
- [ ] Tags/labels pour classification
### Schema Management
- [ ] Schema Registry deploye
- [ ] Schemas documentes
- [ ] Politique de compatibilite definie
- [ ] Evolution des schemas maitrisee
### Ownership
- [ ] Chaque topic a un owner identifie
- [ ] Contacts techniques documentes
- [ ] Responsabilites claires (prod/cons)
- [ ] Revue periodique des topics orphelins
### Lifecycle Management
- [ ] Politique de retention definie
- [ ] Processus de creation de topics
- [ ] Processus de suppression de topics
- [ ] Archivage des topics inactifs
### Data Quality
- [ ] Validation des donnees en entree
- [ ] Monitoring qualite des donnees
- [ ] Gestion des messages en erreur (DLQ)
- [ ] Traçabilite des donnees
Analyse Conformite Nommage
# naming_analysis.py
import re
from collections import defaultdict
from typing import List, Tuple
# Convention: <domain>.<subdomain>.<entity>.<version>
NAMING_PATTERN = r'^[a-z]+\.[a-z]+\.[a-z-]+\.v\d+$'
def analyze_topic_naming(topics: List[str]) -> dict:
"""Analyse la conformite des noms de topics."""
results = {
"total": len(topics),
"conformant": 0,
"non_conformant": [],
"domains": defaultdict(int),
"issues": []
}
for topic in topics:
# Ignorer les topics systeme
if topic.startswith('_') or topic.startswith('__'):
continue
if re.match(NAMING_PATTERN, topic):
results["conformant"] += 1
domain = topic.split('.')[0]
results["domains"][domain] += 1
else:
results["non_conformant"].append(topic)
results["issues"].append(diagnose_naming_issue(topic))
results["conformance_rate"] = (
results["conformant"] / results["total"] * 100
if results["total"] > 0 else 0
)
return results
def diagnose_naming_issue(topic: str) -> Tuple[str, str]:
"""Diagnostique le probleme de nommage."""
issues = []
if any(c.isupper() for c in topic):
issues.append("Contient des majuscules")
if '_' in topic:
issues.append("Utilise underscore au lieu de tiret")
if not topic.count('.') >= 2:
issues.append("Structure incomplete (manque segments)")
if not re.search(r'\.v\d+$', topic):
issues.append("Pas de version")
return (topic, "; ".join(issues) if issues else "Format non standard")
# Exemple d'utilisation
topics = [
"banking.payments.orders.v1", # OK
"banking.fraud.alerts.v2", # OK
"MyTopic", # NOK
"user_events", # NOK
"marketing.campaigns", # NOK (pas de version)
]
results = analyze_topic_naming(topics)
print(f"Taux de conformite: {results['conformance_rate']:.1f}%")
Etape 8 : Recommandations et Roadmap
Template de Rapport d'Audit
# Rapport d'Audit Kafka
## [Nom Client] - [Date]
### Executive Summary
[Resume en 3-5 points pour la direction]
### Scope de l'Audit
- Environnements audites: [prod, staging, dev]
- Periode d'analyse: [dates]
- Methode: [collecte, interviews, analyse]
### Synthese des Constats
| Domaine | Score | Constats Critiques | Constats Warning |
|--------------|-------|-------------------|------------------|
| Architecture | 7/10 | 1 | 3 |
| Performance | 8/10 | 0 | 2 |
| Securite | 5/10 | 3 | 4 |
| Operations | 6/10 | 1 | 5 |
| Gouvernance | 4/10 | 2 | 3 |
| **Global** | **6/10** | **7** | **17** |
### Constats Detailles
#### Architecture
[Details des constats...]
#### Performance
[Details des constats...]
#### Securite
[Details des constats...]
#### Operations
[Details des constats...]
#### Gouvernance
[Details des constats...]
### Recommandations
#### Quick Wins (< 1 semaine)
1. [Recommendation 1]
2. [Recommendation 2]
#### Court Terme (1-3 mois)
1. [Recommendation 1]
2. [Recommendation 2]
#### Moyen Terme (3-6 mois)
1. [Recommendation 1]
2. [Recommendation 2]
### Roadmap Suggeree
Q1 2025 Q2 2025 Q3 2025 ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ Quick Wins │ ──▶ │ Securite │ ──▶ │ Gouvernance │ │ - Config fix │ │ - TLS │ │ - Schema Reg │ │ - Alerting │ │ - ACLs │ │ - Topic-aaS │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
### Annexes
- A. Donnees collectees
- B. Configuration actuelle
- C. Scripts utilises
- D. References
Priorisation des Recommandations
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MATRICE DE PRIORISATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Impact Eleve │
│ │ │
│ QUICK WINS │ PRIORITE HAUTE │
│ [1,2,3] │ [A,B] │
│ │ │
│ Effort ────────┼──────────────────────────── Effort │
│ Faible │ Eleve │
│ │ │
│ NICE TO HAVE│ PROJETS STRATEGIQUES │
│ [x,y,z] │ [P,Q,R] │
│ │ │
│ Impact Faible │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Legende:
1. Activer min.insync.replicas=2 (Quick Win)
2. Configurer alertes URP (Quick Win)
3. Documenter les topics (Quick Win)
A. Deployer TLS (Priorite Haute)
B. Mettre en place ACLs (Priorite Haute)
P. Migration KRaft (Strategique)
Q. Topic-as-a-Service (Strategique)
Outils Utilises
Stack d'Audit
| Outil | Usage |
|---|---|
| kafka- CLI* | Collecte config et etat |
| Prometheus + Grafana | Metriques et dashboards |
| Python scripts | Analyse automatisee |
| JMX Exporter | Exposition metriques |
| kcat (kafkacat) | Debug et tests |
| Conduktor | Interface visuelle |
Scripts Utiles
# Compter les partitions par broker
kafka-topics.sh --bootstrap-server $BS --describe | \
grep "Leader:" | awk '{print $6}' | sort | uniq -c
# Trouver les topics sans traffic (30 derniers jours)
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server $BS \
--all-groups --describe | grep -E "LAG|TOPIC" | \
awk '$6 == 0 {print $2}' | sort -u
# Verifier la distribution des leaders
kafka-topics.sh --bootstrap-server $BS --describe | \
grep "Leader:" | awk '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -rn
A Retenir
Facteurs de Succes d'un Audit
Preparation
- Definir clairement le perimetre
- Impliquer les bonnes parties prenantes
- Obtenir les acces necessaires en amont
Execution
- Suivre une methodologie structuree
- Documenter tous les constats
- Valider les observations avec les equipes
Livrables
- Rapport actionnable, pas juste descriptif
- Recommandations priorisees
- Roadmap realiste
Les Red Flags a ne Jamais Ignorer
[CRITIQUE] Under-replicated partitions > 0
[CRITIQUE] min.insync.replicas < 2 en prod
[CRITIQUE] Pas d'authentification/autorisation
[CRITIQUE] unclean.leader.election = true
[CRITIQUE] Pas de backup des configurations
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Cet article fait partie d'une serie sur le conseil Kafka. Consultez egalement mon retour d'experience sur 5 ans de Kafka en entreprise et mon guide Topic-as-a-Service.