Apache Kafka – przewodnik po Disaster Recovery i architekturach opartych o wiele regionów

Fri, 17 Apr 2026 09:16:00 +0000
Architecture, Kafka, Apache Kafka, Data Streaming

Nowoczesne systemy informatyczne często są oparte na zdarzeniach (event-driven), działają w czasie rzeczywistym i wymagają globalnego rozproszenia. Dla wielu organizacji Apache Kafka to nie tylko kolejny komponent, lecz fundament przepływu danych pomiędzy usługami, zespołami i regionami.

Kiedy Kafka przestaje działać, często zatrzymuje się biznes:

płatności nie są przetwarzane,

zamówienia nie są wysyłane,

procesy wykrywania oszustw stają w miejscu,

powiadomienia dla klientów nie docierają,

analityka przestaje nadążać.

W branżach silnie regulowanych awarie mogą oznaczać nie tylko straty operacyjne, ale i kosztowne kary finansowe.

Dlatego disaster recovery dla Kafki i architektura multi-region to nie „miły dodatek”. To kluczowe elementy strategii ciągłości działania (Business Continuity Plan).

Kafka - krytyczny element infrastruktury

W wielu architekturach Kafka znajduje się w samym centrum:

komunikacji między mikroserwisami,

systemów event sourcing,

pipeline’ów CDC (change data capture),

analityki czasu rzeczywistego,

warstw zasilających platformy danych,

procesów generowania cech dla modeli ML (feature pipelines).

Ta centralna rola sprawia, że Kafka jest niezwykle potężnym narzędziem, ale jednocześnie staje się krytycznym punktem awarii (Single Point of Failure). Jeśli jeden region przestanie działać, a klaster nie posiada odpowiednio skonfigurowanej replikacji, skutki dla całej organizacji mogą być katastrofalne.

Projektowanie systemów odpornych na awarie (odpornych na przestoje) wymaga odpowiedzi na zestaw trudnych pytań:

Co się stanie, jeśli padnie cała strefa dostępności (AZ)?

Co jeśli cały region geograficzny stanie się niedostępny?

Jak zachowa się system, gdy klaster będzie działał, ale nastąpi segmentacja sieci (network partition) między regionami?

Co w przypadku błędu ludzkiego – np. przypadkowego usunięcia topicu lub uszkodzenia danych?

Skuteczna architektura Disaster Recovery (DR) dla Kafki musi brać pod uwagę każdy z tych scenariuszy, balansując między spójnością danych a ich dostępnością.

Dlaczego DR (Disaster Recovery) i multi-region dla Kafki są ważne

Wiele zespołów polega wyłącznie na replikacji wewnątrz klastra, zakładając, że to w zupełności wystarczy.

To ryzykowne założenie.

Standardowa replikacja w Kafce (np. przy współczynniku replication.factor=3) skutecznie chroni przed:

awarią pojedynczego brokera,

uszkodzeniem dysku,

chwilową niedostępnością pojedynczego węzła.

Nie stanowi jednak zabezpieczenia w przypadku:

awarii całego centrum danych (Data Center),

całkowitego paraliżu regionu geograficznego,

poważnych incydentów sieciowych (np. problemów z routingiem u dostawcy),

kaskadowych awarii usług regionalnych po stronie dostawcy chmury.

Właśnie dlatego w krytycznych systemach wdrożenie architektury multi-region nie jest luksusem, lecz koniecznością. Pozwala ona na przetrwanie scenariuszy, w których tracimy kontrolę nad całym obszarem infrastruktury.

Rzeczywisty koszt przestoju

Projektowanie architektury multi-region należy zacząć od analizy wpływu biznesowego i odpowiedzi na kluczowe pytania:

Ile przychodu tracimy z każdą minutą przestoju?

Na jakie kary umowne (SLA) oraz straty wizerunkowe jesteśmy narażeni?

Ile danych możemy bezpowrotnie utracić (RPO – Recovery Point Objective)?

Czy systemy typu downstream tolerują ponowne przetworzenie danych (replay)?

Jakie restrykcje prawne i regulacyjne (np. RODO, DORA) musimy spełnić?

Wymagania będą się różnić w zależności od krytyczności systemu:

Dla systemów o niższym priorytecie: Kilkusekundowa utrata danych może być akceptowalna, a przywrócenie sprawności w ciągu 15–30 minut (RTO – Recovery Time Objective) jest wystarczające.

Dla systemów krytycznych (Mission Critical): Utrata danych musi być bliska zeru (Zero Data Loss), proces przełączania na region zapasowy (failover) musi być w pełni zautomatyzowany, a sama awaria powinna być...