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Kamelets でのアプリケーションの統合

Red Hat Integration 2021.Q4

アプリケーションの統合を簡素化するコネクターの設定

概要

Kamelets は、アプリケーション統合の代替アプローチを提供します。Camel コンポーネントを直接使用する代わりに、Kamelets(独断的なルートテンプレート)を設定して接続を作成できます。

前書き

Kamelets は、外部システムに接続するデータパイプライン作成の複雑さを隠す、再利用可能なルートコンポーネントです。

多様性を受け入れるオープンソースの強化

Red Hat では、コード、ドキュメント、Web プロパティーにおける配慮に欠ける用語の置き換えに取り組んでいます。まずは、マスター (master)、スレーブ (slave)、ブラックリスト (blacklist)、ホワイトリスト (whitelist) の 4 つの用語の置き換えから始めます。この取り組みは膨大な作業を要するため、今後の複数のリリースで段階的に用語の置き換えを実施して参ります。詳細は、Red Hat CTO である Chris Wright のメッセージをご覧ください。

第1章 Kamelets の概要

Kamelets は、イベント駆動型のアーキテクチャーソリューションでビルディングブロックとして使用できる高レベルのコネクターです。これらは OpenShift クラスターにインストールし、Camel K インテグレーションで使用できるカスタムリソースです。Kamelets は開発作業を加速します。これらは、データソース (イベントを出力する) およびデータシンク (イベントを消費する) の接続を単純化します。コードを記述するのではなく Kamelet パラメーターを設定するため、Kamelets を使用するのに Camel DSL を理解する必要はありません。

Kamelets を使用して、アプリケーションとサービスを相互に直接接続することができます。あるいは、以下の項目に接続することができます。

1.1. Kamelets について

Kamelets は、Camel インテグレーションでコネクターとして動作するルートコンポーネント (カプセル化されたコード) です。Kamelets は、データの消費元(ソース)およびデータの送信先(シンク)を定義してデータパイプラインをアセンブルできるテンプレートとみなすことができます。Kamelets は、データのフィルタリング、マスク、および単純な計算ロジックを実行することもできます。

Kamelets には、以下の 3 つのタイプがあります。

  • ソース: データを作成するルート。ソース Kamelet を使用してコンポーネントからデータを取得します。
  • シンク: データを消費するルート。シンク Kamelet を使用して、データをコンポーネントに送信します。
  • アクション: データに対してアクションを実行するルート。アクション Kamelet を使用して、ソース Kamelet からシンク Kamelet にデータを渡す際に、データを操作できます。

1.1.1. Kamelets を使用する理由

マイクロサービス および イベント駆動型アーキテクチャーソリューションでは、Kamelets はイベントを生成するソースおよびイベントを消費するシンク用のビルディングブロックとして機能します。

Kamelets は、抽象化 (外部システムへの接続の複雑さを隠します) および再利用性 (コードを再利用し、異なるユースケースに適用する簡単な方法です) を提供します。

使用例を以下に示します。

  • アプリケーションが Telegram からイベントを消費するようにするには、Kamelets を使用して Telegram ソースをイベントのチャネルにバインドできます。後に、それらのイベントに反応するように、アプリケーションをそのチャネルに接続できます。
  • アプリケーションが Salesforce を直接 Slack に接続することを希望します。

Kamelets を使用すると、統合開発チームの効率が高くなります。Kamelets を再利用し、特定のニーズに合わせてインスタンスを構成できるチームメンバーと共有できます。基礎となる Camel K Operator はさまざまな作業を行います。これは Kamelet で定義されたインテグレーションをコンパイルし、ビルドし、パッケージ化し、デプロイします。

1.1.2. Kamelets を使用するユーザー

Kame を使用すると、Camel インテグレーションに必要なコーディングの量を減らすことができるため、Camel DSL に精通していない開発者に適しています。Kamelets は、Camel 以外の開発者の学習曲線を円滑化することができます。Camel を稼働させるのに、別のフレームワークまたは言語を学ぶ必要はありません。

Kamelets は、複雑な Camel 統合ロジックを再利用可能な Kamelet にカプセル化し、他のユーザーと共有したい経験のある Camel 開発者にも便利です。

1.1.3. Kamelets を使用するための前提条件

Kamelets を使用するには、以下の環境を設定する必要があります。

  • 適切なアクセスレベルで OpenShift 4.6 (またはそれ以降の) クラスターにアクセスできること。この場合、プロジェクトの作成および Operator のインストールができること。また、OpenShift および Camel K CLI ツールをローカルシステムにインストールできること。
  • Installing Camel」で説明されているように、namespace またはクラスター全体に Camel K Operator がインストールされている。
  • OpenShift コマンドライン (cc) インターフェースツールがインストールされている。
  • 必要に応じて、VS コードまたは別の開発ツールを Camel K プラグインと共にインストールしている。Camel ベースのツールエクステンションには、埋め込み Kamelet Catalog に基づく Camel URI の自動補完などの機能が含まれます。詳細は、『Getting Started with Camel K』の「Camel K development tooling」セクションを参照してください。

    注記: Visual Studio (VS) Code Tooling エクステンションはコミュニティーのみです。

1.1.4. Kamelets の使用方法

Kamelet を使用する場合には通常、再利用可能なルートスニペットを定義する Kamelet 自体と、1 つ以上の Kamelets を参照してバインドする Kamelet Binding という 2 つのコンポーネントが必要です。Kamelet Binding は OpenShift リソース(KameletBinding)です。

Kamelet Binding リソース内では、以下を実行できます。

  • シンクまたはソース Kamelet を、Kafka トピックまたは Knative 宛先(チャネルまたはブローカー)のイベントチャネルに接続します。
  • シンク Kamelet を直接 Camel Uniform Resource Identifier (URI)に接続します。URI およびシンク Kamelet の接続は最も一般的なユースケースであるものの、ソース Kamelet を Camel URI に接続することもできます。
  • イベントのチャネルを中間層として使用せずに、シンクおよびソース Kamelet を直接相互に接続します。
  • 同じ Kamelet Binding で同じ Kamelet を複数回参照します。
  • ソース Kamelet からシンク Kamelet にデータを渡す際にデータを操作する、アクション Kamelet を追加します。
  • イベントデータの送受信時に失敗した場合に Camel K が何を行うべきかを指定する、エラー処理ストラテジーを定義します。

実行時に、Camel K Operator は Kamelet Binding を使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。

注記:Camel DSL の開発者は Camel K インテグレーションで Kamelets を直接使用できますが、Kamelets を実装する簡単な方法は、Kamelet Binding リソースを指定して高レベルのイベントフローを構築することです。

1.2. ソースおよびシンクの接続

2 つ以上のコンポーネント(外部アプリケーションまたはサービス)を接続する場合は Kamelets を使用します。各 Kamelet は基本的に設定プロパティーを持つルートテンプレートです。データの取得元となるコンポーネント (ソース) およびデータの送信先となるコンポーネント (シンク) を知っている必要があります。図1.1で説明されているように、ソースおよびシンクコンポーネントを接続するには、Kamelet Binding に Kamelets を追加します。

ソースからシンクへの Kamelet Binding

図 1.1: ソースからシンクへの Kamelet Binding

以下は、Kamelet Bindingで Kamelets を使用する手順の概要です。

  1. Camel K Operator をインストールします。これには、OpenShift プロジェクトのリソースとしての Kamelets のカタログが含まれます。
  2. Kamelet Bindingを作成します。Kamelet Binding内で接続するサービスまたはアプリケーションを決定します。
  3. Kamelet Catalog を表示して、使用するソースおよびシンクコンポーネントの Kamelets を検索します。
  4. Kamelet Bindingに追加する各 Kamelet について、設定が必要な設定プロパティーを決定します。
  5. Kamelet Binding コードで、各 Kamelet への参照を追加し、必要なプロパティーを設定します。
  6. Kamelet Bindingを OpenShift プロジェクトのリソースとして適用します。

Camel K Operator は Kamelet Binding を使用してインテグレーションを生成し、実行します。

1.2.1. Camel K のインストール

OperatorHub から OpenShift クラスターで Red Hat Integration - Camel K Operator をインストールできます。OperatorHub は OpenShift Container Platform Web コンソールから使用でき、クラスター管理者が Operator を検出およびインストールするためのインターフェースを提供します。

Camel K Operator のインストール後に、コマンドラインですべての Camel K 機能にアクセスする Camel K CLI ツールをインストールできます。

前提条件

  • 適切なアクセスレベルで OpenShift 4.6 (またはそれ以降の) クラスターにアクセスできること。この場合、プロジェクトの作成および Operator のインストールができること。また、CLI ツールをローカルシステムにインストールできること。

    注記

    OpenShift OperatorHub から Camel K をインストールする場合は、プルシークレットを作成する必要はありません。Camel K Operator は OpenShift クラスターレベルの認証を自動的に再利用して、registry.redhat.io から Camel K イメージをプルします。

  • コマンドラインで OpenShift クラスターと対話できるように OpenShift CLI ツール (oc) をインストールしていること。OpenShift CLI のインストール方法の詳細は、「Installing the OpenShift CLI」を参照してください。

手順

  1. OpenShift Container Platform Web コンソールで、クラスター管理者権限を持つアカウントを使用してログインします。
  2. 新しい OpenShift プロジェクトを作成します。

    1. 左側のナビゲーションメニューで、Home > Project > Create Project とクリックします。
    2. プロジェクト名 (例: my-camel-k-project) を入力し、Create をクリックします。
  3. 左側のナビゲーションメニューで、Operators > OperatorHub とクリックします。
  4. Filter by keyword テキストボックスに Camel K を入力し、Red Hat Integration - Camel K Operator カードをクリックします。
  5. Operator に関する情報を確認し、続いて Install をクリックします。Operator インストールページが開きます。
  6. 以下のサブスクリプション設定を選択します。

    • Update Channel > 1.6.x
    • Installation Mode > A specific namespace on the cluster > my-camel-k-project
    • Approval Strategy > Automatic

      注記

      ご使用の環境で必要な場合は Installation mode > All namespaces on the cluster および Approval Strategy > Manual 設定も使用できます。

  7. Install をクリックし、その後 Camel K Operator が使用できるようになるまでしばらく待ちます。
  8. Camel K CLI ツールをダウンロードし、インストールします。

    1. OpenShift Web コンソールの上部にある Help メニュー (?) から、Command line tools を選択します。
    2. kamel - Red Hat Integration - Camel K - Command Line Interface セクションまでスクロールダウンします。
    3. ローカルのオペレーティングシステム (Linux、Mac、Windows) のバイナリーをダウンロードするためのリンクをクリックします。
    4. CLI を展開してシステムパスにインストールします。
    5. Kamel K CLI にアクセスできることを確認するには、コマンドウィンドウを開き、以下のコマンドを入力します。

      kamel --help

      このコマンドは、Camel K CLI コマンドに関する情報を表示します。

次のステップ

(任意ステップ) Specifying Camel K resource limits

1.2.2. Kamelet カタログの表示

Camel K Operator をインストールする場合、Camel K インテグレーションで使用できる Kamelets のカタログが含まれます。

前提条件

Installing Camel」で説明されているように、作業用 namespace またはクラスター全体に Camel K Operator がインストールされている。

手順

Camel K Operator でインストールされた Kamelets の一覧を表示するには、以下を実行します。

  1. ターミナルウィンドウで、OpenShift クラスターにログインします。
  2. 利用可能な Kamelets の一覧を表示する方法は、Camel K Operator のインストール方法(特定の namespace またはクラスターモード)によって異なります。

    • Camel K Operator がクラスターモードでインストールされている場合は、以下のコマンドを使用して、利用可能な Kamelets を表示します。

      oc get kamelet -n openshift-operators

    • Camel K Operator が特定の namespace にインストールされている場合は、以下を行います。

      1. Camel K Operator がインストールされているプロジェクトを開きます。

        oc project <camelk-project>

        たとえば、Camel K Operator が my-camel-k-project プロジェクトにインストールされている場合は、以下のようになります。

        oc project my-camel-k-project

      2. 以下のコマンドを実行します。

        oc get kamelets

注記

Red Hat がサポートする Kamelets の一覧は、『Red Hat Integration Release Notes 』を参照してください。

1.2.2.1. カスタム Kamelet の Kamelet Catalogへの追加

要件に適した Kamelet がカタログに表示されない場合は、Camel DSL の開発者は Apache Camel Kamelets Developers Guide (コミュニティードキュメント)の説明どおりにカスタム Kamelet を作成できます。Kamelet は YAML 形式でコード化され、規則により .kamelet.yaml ファイル拡張子を持ちます。

前提条件

  • Camel DSL 開発者がカスタムの Kamelet ファイルを提供している。
  • Kamelet 名は、Camel K Operator がインストールされている OpenShift namespace で一意である必要があります。

手順

カスタム Kamelet を OpenShift namespace のリソースとして利用可能にするには、以下を実行します。

  1. Kamelet YAML ファイル(custom-sink.kamelet.yamlなど)をローカルフォルダーにダウンロードします。
  2. OpenShift クラスターにログインします。
  3. ターミナルウィンドウで、Camel K Operator がインストールされているプロジェクトを開きます (例: my-camel-k-project)。

    oc project my-camel-k-project

  4. oc apply コマンドを実行して、カスタム Kamelet をリソースとして namespace に追加します。

    oc apply -f <custom-kamelet-filename>

    たとえば、以下のコマンドを使用して、現在のディレクトリーにある custom-sink.kamelet.yaml ファイルを追加します。

    oc apply -f custom-sink.kamelet.yaml

  5. Kamelet がリソースとして利用できることを確認するには、以下のコマンドを使用して現在の namespace のすべての Kamelets のアルファベット順のリストを表示してから、カスタム Kamelet を検索します。

    oc get kamelets

1.2.2.2. Kamelet の設定パラメーターの決定

Kamelet Bindingで Kamelet への参照を追加する場合、Kamelet の名前を指定し、Kamelet のパラメーターを設定します。

前提条件

  • 作業用 namespace またはクラスター全体に Camel K Operator がインストールされている。

手順

Kamelet の名前およびパラメーターを決定するには、以下を実行します。

  1. ターミナルウィンドウで、OpenShift クラスターにログインします。
  2. Kamelet の YAML ファイルを開きます。

    oc describe kamelets/<kamelet-name>

    たとえば、ftp-source Kamelet のコードを表示するには、Camel K Operator が現在の namespace にインストールされている場合は、以下のコマンドを使用します。

    oc describe kamelets/ftp-source

    Camel K Operator が cluster-mode でインストールされている場合は、以下のコマンドを使用します。

    oc describe -n openshift-operators kamelets/ftp-source

  3. YAML ファイルで、spec.definition セクション (JSON-schema 形式で記述される) まで下方向にスクロールし、Kamelet のプロパティーの一覧を表示します。セクションの最後の必須フィールドには、Kamelet を参照する際に設定する必要のあるプロパティーが一覧表示されます。

    たとえば、以下のコードは ftp-source Kamelet の spec.definition セクションからの抜粋です。このセクションは、Kamelet のすべての設定プロパティーの詳細を提供します。この Kamelet に必要なプロパティーは、connectionHostconnectionPortusernamepassword、および directoryName です。

    spec:
      definition:
        title: "FTP Source"
        description: |-
          Receive data from an FTP Server.
        required:
          - connectionHost
          - connectionPort
          - username
          - password
          - directoryName
        type: object
        properties:
          connectionHost:
            title: Connection Host
            description: Hostname of the FTP server
            type: string
          connectionPort:
            title: Connection Port
            description: Port of the FTP server
            type: string
            default: 21
          username:
            title: Username
            description: The username to access the FTP server
            type: string
          password:
            title: Password
            description: The password to access the FTP server
            type: string
            format: password
            x-descriptors:
            - urn:alm:descriptor:com.tectonic.ui:password
          directoryName:
            title: Directory Name
            description: The starting directory
            type: string
          passiveMode:
            title: Passive Mode
            description: Sets passive mode connection
            type: boolean
            default: false
            x-descriptors:
            - 'urn:alm:descriptor:com.tectonic.ui:checkbox'
          recursive:
            title: Recursive
            description: If a directory, will look for files in all the sub-directories as well.
            type: boolean
            default: false
            x-descriptors:
            - 'urn:alm:descriptor:com.tectonic.ui:checkbox'
          idempotent:
            title: Idempotency
            description: Skip already processed files.
            type: boolean
            default: true
            x-descriptors:
            - 'urn:alm:descriptor:com.tectonic.ui:checkbox'

1.2.3. Kamelet Bindingでのソースおよびシンクコンポーネントの接続

Kamelet Binding内で、ソースおよびシンクコンポーネントを接続します。

この手順の例では、図1.2で示されているように、以下の Kamelets を使用しています。

  • ソース Kamelet の例coffee-source という名前です。この簡単な Kamelet は、Web サイトカタログからコーヒーのタイプについて無作為に生成されたデータを取得します。コーヒーのデータを取得する頻度 (秒単位) を決定する 1 つのパラメーター(period: integer 値) があります。デフォルト値 (1000 秒) があるため、このパラメーターは必須ではありません。
  • シンク Kamelet のサンプルの名前は log-sink です。これはデータを取得し、それをログファイルに出力します。log-sink Kamelet は Kamelet Catalog で提供されます。
Kamelet Bindingの例

図 1.2: Kamelet Bindingの例

前提条件

  • Camel K インテグレーションの作成および編集方法を把握している。
  • Installing Camel K」で説明されているように、Red Hat Integration - Camel K Operator が OpenShift namespace またはクラスターにインストールされ、Red Hat Integration Camel K CLI ツールをダウンロードしている。
  • Camel K インテグレーションに追加する Kamelets と必要なインスタンスパラメーターを知っている必要があります。
  • 使用する Kamelets は Kamelet Catalog で利用できます。

    この例では、log-sink Kamelet は Kamelet Catalog で提供されます。この例のソース Kamelet を使用する場合は、coffee coffee-source コードcoffee-source.kamelet.yaml という名前のローカルファイルにコピーして保存し、以下のコマンドを実行して Kamelet Catalog に追加します。

    oc apply -f coffee-source.kamelet.yaml

手順

  1. OpenShift クラスターにログインします。
  2. Camel K Operator がインストールされている作業プロジェクトを開きます。Camel K Operator を cluster-mode でインストールした場合、クラスター上の任意のプロジェクトで利用できます。

    たとえば、my-camel-k-project という名前の既存のプロジェクトを開くには、以下のコマンドを実行します。

    oc project my-camel-k-project

  3. 以下のオプションのいずれかを使用して、新しい Kamelet Bindingを作成します。

    • kamel bind コマンドを使用して Kamelet Binding を作成し、実行します(このオプションは、コマンドライン定義の助けとなる単純な Kamelet Bindingに役に立ちます)
    • YAML ファイルを作成して Kamelet Bindingを定義し、oc apply コマンドを使用して実行します(このオプションは Kamelet Binding設定が複雑である場合に便利です)。

      kamel bind コマンドを使用した新しい Kamelet Bindingの作成

      以下の kamel bind 構文を使用して、ソースおよびシンク Kamelets および設定パラメーターを指定します。

      kamel bind <kamelet-source> -p “<property>=<property-value>” <kamelet-sink> -p “<property>=<property-value>”

      以下は例になります。

      kamel bind coffee-source -p “source.period=5000” log-sink -p "sink.showStreams=true"

      Camel K Operator は KameletBinding リソースを生成し、対応する Camel K インテグレーションを実行します。

      YAML ファイルを使用した新しい Kamelet Bindingの作成

      1. 任意のエディターで、以下の構造で YAML ファイルを作成します。

        apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
        kind: KameletBinding
        metadata:
          name:
        spec:
          source:
          sink:
      2. Kamelet Bindingの名前を追加します。

        この例では、バインディングが coffee-source Kamelet を log-sink Kamelet に接続するため、名前は coffee-to-log になります。

        apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
        kind: KameletBinding
        metadata:
          name: coffee-to-log
        spec:
          source:
          sink:
      3. ソース Kamelet (例: coffee-source) を指定し、Kamelet のパラメーターを設定します。

        注記:この例では、パラメーターは Kamelet Binding の YAML ファイル内に定義されます。または、「Kamelet インスタンスのパラメーターの設定」で説明されているように、プロパティーファイル、ConfigMap、または Secret に Kamelet のパラメーターを設定できます。

        apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
        kind: KameletBinding
        metadata:
          name: coffee-to-log
        spec:
          source:
            ref
              kind: Kamelet
              apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
              name: coffee-source
            properties:
              period: 5000
          sink:
      4. シング Kamelet (例: log-sink) を指定し、Kamelet のパラメーターを設定します。log-sink Kamelet にオプションの showStreams パラメーターを使用してメッセージのボディーを表示します。

        apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
        kind: KameletBinding
        metadata:
          name: coffee-to-log
        spec:
          source:
            ref:
              kind: Kamelet
              apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
              name: coffee-source
            properties:
              period: 5000
          sink:
            ref:
              kind: Kamelet
              apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
              name: log-sink
            properties:
              showStreams: true
      5. YAML ファイルを保存します (例: coffee-to-log.yaml)。
      6. KameletBinding をリソースとして OpenShift namespace に追加します (KameletBinding)。

        oc apply -f <kamelet-binding>.yaml

        以下は例になります。

        oc apply -f coffee-to-log.yaml

        Camel K Operator は、KameletBinding リソースを使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。

  4. Kamelet Binding のステータスを表示するには、以下を実行します。

    oc get kameletbindings

  5. 対応するインテグレーションの状態を表示するには、oc get integrations
  6. 出力を表示するには、以下を実行します。

    • コマンドラインからのログを表示するには、ターミナルのウィンドウを開き、以下のコマンドを入力します。

      kamel log <integration-name>

      たとえば、インテグレーション名が coffee-to-log の場合は、以下のコマンドを使用します。

      kamel log coffee-to-log

    • OpenShift Web コンソールからのログを表示するには、以下を実行します。

      1. Workloads > Pods を選択します。
      2. Camel K インテグレーションの Pod の名前をクリックし、Logs をクリックします。

        以下の例のようなコーヒーイベントの一覧が表示されるはずです。

        INFO  [log-sink-E80C5C904418150-0000000000000001] (Camel (camel-1) thread #0 - timer://tick) {"id":7259,"uid":"a4ecb7c2-05b8-4a49-b0d2-d1e8db5bc5e2","blend_name":"Postmodern Symphony","origin":"Huila, Colombia","variety":"Kona","notes":"delicate, chewy, black currant, red apple, star fruit","intensifier":"balanced"}
  7. インテグレーションを停止するには、Kamelet Bindingを削除します。

    oc delete kameletbindings/<kameletbinding-name>

    以下は例になります。

    oc delete kameletbindings/coffee-to-log

次のステップ

任意で以下を行います。

1.2.4. Kamelet インスタンスのパラメーターの設定

Kamelet を参照する場合は、Kamelet のインスタンスパラメーターを定義する以下のオプションを使用できます。

  • Kamelet URI を指定する Kamelet Bindingに直接以下の例では、Telegram BotFather が提供するボット承認トークンは 123456 です。

    from("kamelet:telegram-source?authorizationToken=123456")

  • 以下の形式を使用して、Kamelet プロパティーをグローバルに設定します(したがって、URI の値を指定する必要はありません)。

    "camel.kamelet.<kamelet-name>.<property-name>=<value>”

    Developing and Managing Integrations Using Camel K』の「Configuring Camel K integrations」の章で説明されているように、以下のように Kamelet パラメーターを設定できます。

    • プロパティーとしての定義
    • プロパティーファイルでの定義
    • OpenShift ConfigMap またはシークレットでの定義

1.2.5. イベントのチャネルへの接続

Kamelets の最も一般的なユースケースは、Kamelet Bindingを使用して、Kafka トピックまたは Knative 宛先(チャネルまたはブローカー)のイベントチャネルに接続することです。これを実行する利点は、データソースとシンクが独立しており、お互いに「認識しない」ということです。このように切り離することで、ビジネスシナリオのコンポーネントを個別に開発し、管理できます。ビジネスシナリオの一部として複数のデータシンクおよびソースがある場合、さまざまなコンポーネントを分離することがより重要です。たとえば、イベントシンクをシャットダウンする必要がある場合、イベントソースは影響を受けません。さらに、他のシンクが同じソースを使用する場合、それらは影響を受けません。

図 1.3 は、ソースおよびシンク Kamelets をイベントチャネルに接続するフローを示しています。

ソースおよびシンク Kamelets のイベントチャネルへの接続

図 1.3: ソースおよびシンク Kamelets のイベントチャネルへの接続

Apache Kafka の stream-processing フレームワークを使用している場合、Kafka トピックへの接続方法に関する詳細は、「Kamelets を使用した Kafka への接続」を参照してください。

Knative サーバーレスフレームワークを使用する場合、Knative 宛先(チャネルまたはブローカー)への接続方法に関する詳細は、「Kamelets を使用した Knative への接続」を参照してください。

1.2.6. 明示的な Camel URI への接続

Kamelet が明示的な Camel URI との間でイベントを送受信する Kamelet Bindingを作成できます。通常、ソース Kamelet をイベントを受信できる URI にバインドします(つまり、URI をKamelet Bindingのシンクとして指定します)。イベントを受信する Camel URI の例は HTTP または HTTPS エンドポイントです。

また、Mamelet Bindingのソースとして URI を指定することも可能ですが、一般的ではありません。イベントを送信する Camel URI の例は、タイマー、メール、または FTP エンドポイントです。

Kamelet を Camel URI に接続するには、「Kamelet Bindingでのソースおよびシンクコンポーネントの接続」の手順に従い、Kamelet ではなく sink.uri フィールドで明示的な Camel URI を指定します。

以下の例では、シンクの URI は架空の URI (https://mycompany.com/event-service) です。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: coffee-to-event-service
spec:
  source:
    ref:
      kind: Kamelet
      apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
      name: coffee-source
    properties:
      period: 5000
  sink:
    uri: https://mycompany.com/event-service

1.3. コネクション内のデータへの操作の適用

Kamelet とイベントチャネルの間に渡すデータで操作を実行する場合は、Kamelet Binding内の中間ステップとしてアクション Kamelets を使用します。たとえば、アクション Kamelet を使用して、データをシリアライズまたはデシリアライズしたり、データをフィルターしたり、フィールドやメッセージヘッダーを挿入したりできます。

フィールドのフィルタリングや追加などの操作操作は、JSON データ(Content-Type ヘッダーが application/json に設定されている場合)でのみ動作します。イベントデータが JSON 以外の形式 (Avro または Protocol Buffers など) を使用する場合は、操作アクションおよびその後のシリアライズステップ (例: protobuf-deserialize-action または avro-deserialize-action Kamelet を参照する) の前にデシリアライズステップ (例: protobuf-serialize-action または avro-serialize-action Kamelet を参照する) を追加して、データの形式を変換する必要があります。接続のデータ形式を変換する方法は、「データ変換 Kamelets」を参照してください。

アクション Kamelets には以下が含まれます。

1.3.1. Kamelet Bindingへの操作の追加

アクション Kamelet を実装するには、Kamelet Bindingファイルの spec セクションで、ソースセクションとシンクセクションの間に steps セクションを追加します。

前提条件

  • Kamelet Bindingでのソースおよびシンクコンポーネントの接続」で説明されているように、Kamelet Bindingを作成している。
  • Kamelet Bindingに追加するアクション Kamelet とアクション Kamelet に必要なパラメーターを知っている必要があります。

    この手順の例では、predicate-filter-action Kamelet のパラメーターは string タイプの式で、コーヒーデータをフィルターして "deep" taste intensity を持つコーヒーだけをログに記録するための JSON パス式を提供します。predicate-filter-action Kamelet では、Kamelet Bindingに Builder トレイト設定プロパティーを設定する必要があります。

    この例には、イベントデータフォーマットが JSON であるため、この場合はオプションのデシリアライズおよびシリアライズアクションも含まれます。

手順

  1. エディターで KameletBinding ファイルを開きます。

    たとえば、以下は coffee-to-log.yaml ファイルの内容になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffee-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
  2. source セクションの上に integration セクションを追加し、(predicate-filter-action Kamelet で必要とされるように) 以下の Builder トレイト設定プロパティーを指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffee-to-log
    spec:
      integration:
             traits:
               builder:
                 configuration:
                   properties:
                     - "quarkus.arc.unremovable- types=com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper"
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
  3. source セクションと sink セクションの間に steps セクションを追加し、アクション Kamelet を定義します。以下は例になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffee-to-log
      spec:
        integration:
               traits:
                 builder:
                   configuration:
                     properties:
                       - "quarkus.arc.unremovable-types=com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper"
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      steps:
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: json-deserialize-action
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: predicate-filter-action
        properties:
          expression: "@.intensifier =~ /.*deep/"
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: json-serialize-action
      sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
  4. 変更を保存します。
  5. 以下のように、oc apply コマンドを使用して KameletBinding リソースを更新します。

    oc apply -f coffee-to-log.yaml

    Camel K Operator は再生成し、更新された KameletBinding リソースに基づいて生成する CamelK インテグレーションを実行します。

  6. Kamelet Binding のステータスを表示するには、以下を実行します。

    oc get kameletbindings

  7. 対応するインテグレーションのステータスを表示するには、次のコマンドを実行します。

    oc get integrations

  8. インテグレーションのログファイルの出力を表示するには、以下を実行します。

    kamel logs <integration-name>

    たとえば、インテグレーション名が coffee-to-log の場合は、以下のコマンドを使用します。

    kamel logs coffee-to-log

  9. インテグレーションを停止するには、Kamelet Bindingを削除します。

    oc delete kameletbindings/<kameletbinding-name>

    以下は例になります。

    oc delete kameletbindings/coffee-to-log

1.3.2. アクション kamelets

1.3.2.1. データフィルタリング Kamelets

たとえば、機密データの漏えいや不要なネットワーク課金の生成を防ぐためやに、ソースとシンクコンポーネント間で渡されるデータをフィルタリングすることができます。

以下の基準に基づいてデータをフィルターできます。

  • Kafka トピック名: Topic Name Matches Filter Action Kamelet (topic-name-matches-filter-action) を設定して、指定の Java 正規表現に一致する名前を持つ Kafka トピックのイベントをフィルターします。詳細は、「特定の Kafka トピックのイベントデータの絞り込み」を参照してください。
  • ヘッダーキー: Header Filter Action Kamelet (has-header-filter-action) を設定して、特定のメッセージヘッダーを持つイベントをフィルターします。
  • null 値: Tombstone Filter Action Kamelet (is-tombstone-filter-action) を設定して、null ペイロードを持つイベントであるトゥームストーンイベントをフィルターします。
  • 述語: Predicate Filter Action Kamelet (predicate-filter-action) を設定して、指定の JSON パス式に基づいてイベントをフィルターします。predicate-filter-action Kamelet では、Kamelet Bindingに Builder トレイト 設定プロパティーを設定する必要があります。

    spec:
      integration:
        traits:
          builder:
            configuration:
              properties:
               - "quarkus.arc.unremovable-types=com.fasterxml.
                    jackson.databind.ObjectMapper"
注記

データフィルタリング Kamelets は、JSON データ(つまり、Content-Type ヘッダーが application/json に設定されている場合)で追加設定なしで機能します。イベントデータが JSON 以外の形式を使用する場合は、操作アクションおよびその後のシリアライズステップ (例: protobuf-deserialize-action または avro-deserialize-action) の前にデシリアライズステップ (例: protobuf-serialize-action または avro-serialize-action) を追加して、データの形式を変換する必要があります。接続のデータ形式を変換する方法は、「データ変換 Kamelets」を参照してください。

1.3.2.2. データ変換 Kamelets

以下のデータ変換 Kamelets を使用すると、ソースコンポーネントとシンクコンポーネント間で渡すデータの形式をシリアライズおよびデシリアライズできます。データ変換は、イベントデータのペイロード (キーまたはヘッダーではない) に適用されます。

  • Avro: Apache Hadoop 用のデータのシリアライズおよびデータ交換サービスを提供するオープンソースプロジェクト。

    • Avro デシリアライザーアクション Kamelet (avro-deserialize-action)
    • Avro シリアライザーアクション Kamelet (avro-deserialize-action)
  • プロトコルバッファー: 内部で使用する Google が開発した高パフォーマンスのコンパクトなバイナリーワイヤ形式で、内部ネットワークサービスと通信できます。

    • Protobuf Deserialize Action Kamelet (protobuf-deserialize-action)
    • Protobuf Serialize Action Kamelet (protobuf-serialize-action)
  • JSON (JavaScript Object Notation): JavaScript プログラミング言語のサブセットをベースとしたデータ変換形式。JSON は、言語にまったく依存しないテキスト形式です。

    • JSON Deserialize Action Kamelet (json-deserialize-action)
    • JSON Serialize Action Kamelet (json-serialize-action)
注記

Avro および Protobuf のシリアライズ/デシリアライズ Kamelets で、スキーマ(JSON 形式を使用した単一行)を指定する必要があります。JSON のシリアライズ/デシリアライズ Kamelets には、その指定は必要ありません。

1.3.2.3. データ変更 Kamelets

以下のデータ変更 Kamelets を使用すると、ソースコンポーネントとシンクコンポーネント間で渡すデータに対して簡単な操作を実行できます。

  • フィールドの抽出: extract-field-action Kamelet を使用して、データのボディーからフィールドをプルし、データの本文全体を抽出したフィールドに置き換えます。
  • フィールドの抽出: hoist-field-action Kamelet を使用して、データの本文を 1 つのフィールドにラップします。
  • ヘッダーの挿入: insert-header-action Kamelet を使用して、静的データまたはレコードメタデータのいずれかを使用してヘッダーフィールドを追加します。
  • フィールドの挿入: insert-field-action Kamelet を使用して、静的データまたはレコードメタデータのいずれかを使用してフィールド値を追加します。
  • mask フィールドのマスク: mask-field-action Kamelet を使用して、フィールド値をフィールドタイプの有効な null 値(0、空の文字列など)または特定の置換値(置換値は空でない文字列または数値である必要があります)に置き換えます。

    たとえば、リレーショナルデータベースからデータをキャプチャーして Kafka に送信し、このデータには保護されている (PCI / PII) 情報が含まれる場合、Kafka クラスターがまだ認定されていないため、保護されている情報をマスクする必要があります。

  • フィールドの置き換え: replace-field-action Kamelet を使用して、フィールドをフィルターまたは名前に変更します。名前を変更するフィールド、無効にするフィールド(exclude)、有効にするフィールド(include)を指定できます。
  • 値/キー:(Kafka の場合) value-to-key-action Kamelet を使用して、レコードキーをペイロードのフィールドのサブセットから作成した新しいキーに置き換えます。イベントキーを、データが Kafka に書き込まれる前に、イベント情報に基づく値に設定できます。たとえば、データベーステーブルからレコードを読み取る場合、顧客 ID に基づいて Kafka のレコードをパーティションできます。

1.4. コネクション内でのエラーの処理

イベントデータの送受信時に実行中のインテグレーションで障害が発生した場合に Camel K Operatorが実行することを指定するには、任意で以下のエラー処理ポリシーのいずれかを Kamelet Binding に追加します。

  • エラーハンドラーなし - インテグレーションで発生する障害を無視します。
  • ログエラーハンドラー: ログメッセージを標準出力に送信します。
  • デッドレターチャネルエラーハンドラー: 障害のあるイベントを、障害発生イベントで特定のロジックを実行できる別のコンポーネント(サードパーティー URI、キュー、別の Kamelet など)にリダイレクトします。また、デッドレターエンドポイントに送信する前に、複数の回数メッセージエクスチェンジの再配信の試行にも対応しています。
  • Bean エラーハンドラー - エラーの処理にカスタム Bean を使用するように指定します。
  • Ref エラーハンドラー - エラーの処理に Bean を使用するように指定します。Bean は実行時に Camel レジストリーで利用可能である必要があります。

1.4.1. エラー処理ポリシーの Kamelet Bindingへの追加

ソースとシンク接続間のイベントデータの送受信時のエラーを処理するには、エラーハンドラーポリシーを Kamelet Bindingに追加します。

前提条件

  • 使用するエラーハンドラーポリシーのタイプを知っている必要があります。
  • 既存の KameletBinding YAML ファイルがある。

手順

Kamelet Bindingにエラー処理を実装するには、以下を実行します。

  1. エディターで KameletBinding YAML ファイルを開きます。
  2. sink 定義の後に、エラーハンドラーセクションを spec セクションに追加します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: example-kamelet-binding
    spec:
      source:
       ...
      sink:
       ...
      errorHandler: ...

    たとえば、coffee-to-log Kamelet Bindingで、ログハンドラーを追加して、エラーがログファイルに送信される最大回数を指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffee-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
      errorHandler:
        log:
          parameters:
            maximumRedeliveries: 3
  3. ファイルを保存します。

1.4.2. エラーハンドラー

1.4.2.1. エラーハンドラーなし

インテグレーションで発生した失敗を無視する場合はKamelet Bindingに errorHandler セクションが含まれないようにするか、以下の例に示すように none に設定します。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: my-kamelet-binding
spec:
  source:
...
  sink:
...
  errorHandler:
    none:

1.4.2.2. ログエラーハンドラー

障害を処理するデフォルトの動作では、ログメッセージを標準出力に送信することです。オプションで、以下の例のように、ログエラーハンドラーを使用して再配信や遅延ポリシーなどの他の動作を指定できます。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: my-kamelet-binding
spec:
  source:
...
  sink:
...
  errorHandler:
    log:
      parameters:
        maximumRedeliveries: 3
        redeliveryDelay: 2000

1.4.2.3. デッドレターチャネルエラーハンドラー

デッドレターチャネルを使用すると、以下の例のように、失敗したイベントを、失敗したイベントの処理方法を定義できる他のコンポーネント(サードパーティーの URI、キュー、別の Kamelet など)にリダイレクトすることができます。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: my-kamelet-binding
spec:
  source:
  ...
  sink:
  ...
  errorHandler:
    dead-letter-channel:
      endpoint:
        ref: 1
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: error-handler
        properties: 2
          message: "ERROR!"
          ...
      parameters: 3
        maximumRedeliveries: 1
  1. endpoint には、ref または uri を使用できます。Camel K Operator は、kindapiVersion、および name の値に応じて ref を解釈します。任意のKamelet、Kafka Topic チャネル、または Knative 宛先を使用できます。
  2. エンドポイントに属するプロパティー(この例では error-handlerという名前の Kamelet へ)。
  3. dead-letter-channel エラーハンドラータイプに属する Parameters

1.4.2.4. Bean エラーハンドラー

Bean エラーハンドラーでは、エラーを処理するカスタム Bean を指定して、Error Handler の機能を拡張できます。type には、ErrorHandlerBuilder の完全修飾名 ErrorHandlerBuilder を指定します。properties では、type に仕様した ErrorHandlerBuilder が必要とするプロパティーを設定します。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: my-kamelet-binding
spec:
  source:
...
  sink:
...
  errorHandler:
    bean:
      type: "org.apache.camel.builder.DeadLetterChannelBuilder"
      properties:
        deadLetterUri: log:error

1.4.2.5. Ref エラーハンドラー

Ref エラーハンドラーを使用すると、ランタイム時に Camel レジストリーで利用可能になることが予想される Bean を使用できます。以下の例では、my-custom-builder は実行時に検索する Bean の名前です。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: KameletBinding
metadata:
  name: my-kamelet-binding
spec:
  source:
   ...
  sink:
   ...
  errorHandler:
    ref: my-custom-builder

第2章 Kamelets を使用した Kafka への接続

Apache Kafka は、耐障害性のあるリアルタイムデータフィードを作成する、オープンソースの分散型 publish/subscribe メッセージングシステムです。Kafka は多数のコンシューマー (外部コネクション) 用にデータを素早く保存およびレプリケートします。

Kafka は、ストリーミングイベントを処理するソリューションの構築に役立ちます。分散されたイベント駆動型のアーキテクチャーでは、イベントをキャプチャーし、通信し、処理するのに役立つ「バックボーン」が必要です。Kafka は、データソースとイベントをアプリケーションに接続する通信バックボーンとして機能します。

Kamelets を使用して、Kafka と外部リソース間の通信を設定できます。Kamelets を使用すると、コードを作成せずに、Kafka stream-processing フレームワークでデータをあるエンドポイントから別のエンドポイントに移動する方法を設定できます。Kamelets は、パラメーター値を指定して設定するルートテンプレートです。

たとえば、Kafka はデータをバイナリー形式で保存します。Kamelets を使用して、外部接続との間で送受信するデータをシリアライズおよびデシリアライズできます。Kamelets を使用すると、スキーマを検証し、データに追加、フィルタリング、マスクなどの変更を加えることができます。Kamelet はエラーを対処および処理できます。

2.1. Kamelets を使用した Kafka への接続の概要

Apache Kafka のストリーム処理フレームワークを使用する場合は、Kamelets を使用してサービスおよびアプリケーションを Kafka トピックに接続できます。Kamelet Catalog は、特にKafka トピックへの接続のために以下の Kamelets を提供します。

  • kafka-sink: データプロデューサーから Kafka トピックにイベントを移動します。Kamelet Bindingでは、kafka-sink Kamelet をシンクとして指定します。
  • kafka-source: Kafka トピックからデータコンシューマーにイベントを移動します。Kamelet Bindingでは、kafka-source Kamelet をソースとして指定します。

図 2.1 は、ソースおよびシンク Kamelets をKafkaトピックに接続するフローを示しています。

kafkafow generic

図 2.1: Kamelets と Kafka トピックのデータフロー

以下は、Kamelets および Kamelet Bindingsを使用してアプリケーションとサービスを Kafka トピックに接続する基本的な手順の概要です。

  1. Kafka を設定します。

    1. 必要な OpenShift Operator をインストールします。

      • OpenShift Streams for Apache Kafka の場合は、Camel K Operator、Camel K CLI、および Red Hat OpenShift Application Services (RHOAS) CLI をインストールします。
      • AMQ Streamsの場合は、Camel K および AMQ Streams Operator ならびに Camel K CLI をインストールします。
    2. Kafka インスタンスを作成します。Kafka インスタンスはメッセージブローカーとして動作します。ブローカーにはトピックが含まれ、ストレージとメッセージの渡しをオーケストレーションします。
    3. Kafka トピックを作成します。トピックは、データの保存先を提供します。
    4. Kafka 認証クレデンシャルを取得します。
  2. Kafka トピックに接続するサービスまたはアプリケーションを決定します。
  3. Kamelet Catalog を表示して、インテグレーションに追加するソースおよびシンクコンポーネントの Kamelets を検索します。また、使用する各 Kamelet に必要な設定パラメーターを決定します。
  4. Kamelet Bindingを作成します。

    • データソース (データを生成するコンポーネント) を Kafka トピックに接続する Kamelet Bindingを作成します (kafka-sink Kamelet を使用します)。
    • kafka-source Kamelet を使用して)kafka トピックをデータシンク(データを使用するコンポーネント)に接続する Kamelet Bindingを作成します。
  5. 必要に応じて、Kamelet Binding 内で 1 つ以上のアクション Kamelets を中間ステップとして追加して、Kafka トピックとデータソースまたはシンク間で渡すデータを操作します。
  6. 必要に応じて、Kamelet Binding内でエラーを処理する方法を定義します。
  7. Kamelet Bindingをリソースとしてプロジェクトに適用します。

    Camel K Operator は、Kamelet Bindingごとに個別の Camel K インテグレーションを生成します。

2.2. Kafka の設定

Kafka を設定するには、必要な OpenShift Operator のインストール、Kafka インスタンスの作成、Kafka トピックの作成が必要になります。

以下の Red Hat 製品のいずれかを使用して Kafka を設定します。

  • Red Hat Advanced Message Queuing (AMQ) ストリーム: 自己管理の Apache Kafka オファリング。AMQ Streams はオープンソースの Strimzi をベースとしており、Red Hat Integration の一部として組み込まれています。AMQ Streams は、パブリッシュ/サブスクライブメッセージングブローカーが含まれる Apache Kafka をベースとした分散型でスケーラブルなストリーミングプラットフォームです。Kafka Connect は、Kafka ベースのシステムを外部システムと統合するフレームワークを提供します。Kafka Connect を使用すると、外部システムと Kafka ブローカーとの間で双方向にデータをストリーミングするように ソースおよびシンクコネクターを設定できます。
  • Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka - Apache Kafka の実行プロセスを簡素化するマネージドクラウドサービスです。これにより、新しいクラウドネイティブアプリケーションを構築、デプロイ、およびスケーリングする際、または既存システムを現代化する際に、効率的な開発者エクスペリエンスが提供されます。

2.2.1. AMQ Streams を使用した Kafka の設定

AMQ Streams は、OpenShift クラスターで Apache Kafka を実行するプロセスを簡素化します。

2.2.1.1. AMQ Streams の OpenShift クラスターの準備

Camel K または Kamelets および Red Hat AMQ Streams を使用するには、以下の Operator およびツールをインストールする必要があります。

  • Red Hat Integration - AMQ Streams Operator: OpenShift Cluster と AMQ Streams for Apache Kafka インスタンスの間の通信を管理します。
  • Red Hat Integration - Camel K Operator: Camel K (OpenShift のクラウドでネイティブに実行される軽量なインテグレーションフレームワーク) をインストールし、管理します。
  • Camel K CLI ツール: すべての Camel K 機能にアクセスできます。

前提条件

  • Apache Kafka の概念を理解している。
  • 適切なアクセスレベルで OpenShift 4.6 (またはそれ以降の) クラスターにアクセスできること。この場合、プロジェクトの作成および Operator のインストールができること。また、OpenShift および Camel K CLI をローカルシステムにインストールできること。
  • コマンドラインで OpenShift クラスターと対話できるように OpenShift CLI ツール (oc) をインストールしていること。

手順

AMQ Streams を使用して Kafka を設定するには、以下を行います。

  1. OpenShift クラスターの Web コンソールにログインします。
  2. インテグレーションを作成する予定のプロジェクト (例: my-camel-k-kafka) を作成または開きます。
  3. Installing Camel K」の説明に従って、Camel K Operatorおよび Camel K CLI をインストールします。
  4. AMQ Streams Operator をインストールします。

    1. 任意のプロジェクトから Operators > OperatorHub を選択します。
    2. Filter by Keyword フィールドに AMQ Streams を入力します。
    3. Red Hat Integration - AMQ Streams カードをクリックしてから Install をクリックします。

      Install Operator ページが開きます。

    4. デフォルトを受け入れ、Install をクリックします。
  5. Operators > Installed Operators を選択し、Camel K および AMQ Streams Operator がインストールされていることを確認します。

2.2.1.2. AMQ Streams を使用した Kafka トピックの設定

Kafka トピックは、Kafka インスタンスのデータの保存先を提供します。データを送信する前に、Kafka トピックを設定する必要があります。

前提条件

  • OpenShift クラスターにアクセスできる。
  • OpenShift クラスターの準備」の説明どおりに、Red Hat Integration - Camel K および Red Hat Integration - AMQ Streams Operator がインストールされている。
  • OpenShift CLI (oc) および Camel K CLI (kamel) をインストールしている。

手順

AMQ Streams を使用して Kafka トピックを設定するには、以下を行います。

  1. OpenShift クラスターの Web コンソールにログインします。
  2. Projects を選択してから、Red Hat Integration - AMQ Streams Operator をインストールしたプロジェクトをクリックします。たとえば、my-camel-k-kafka プロジェクトをクリックします。
  3. Operators > Installed Operators の順に選択し、Red Hat Integration - AMQ Streams をクリックします。
  4. Kafka クラスターを作成します。

    1. Kafka で、Create instance をクリックします。
    2. kafka-test などクラスターの名前を入力します。
    3. その他のデフォルトを受け入れ、Create をクリックします。

      Kafka インスタンスを作成するプロセスの完了に数分かかる場合があります。

      ステータスが ready になったら、次のステップに進みます。

  5. Kafka トピックを作成します。

    1. Operators > Installed Operators の順に選択し、Red Hat Integration - AMQ Streams をクリックします。
    2. Kafka TopicCreate Kafka Topic をクリックします。
    3. トピックの名前を入力します (例: test-topic)。
    4. その他のデフォルトを受け入れ、Create をクリックします。

2.2.2. OpenShift Streams を使用した Kafka の設定

Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka は、Apache Kafka の実行プロセスを簡素化する管理クラウドサービスです。

OpenShift Streams for Apache Kafka を使用するには、Red Hat アカウントにログインする必要があります。

2.2.2.1. OpenShift Streams の OpenShift クラスターの準備

Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka 管理クラウドサービスを使用するには、以下の Operator およびツールをインストールする必要があります。

  • OpenShift Application Services (RHOAS) CLI: ターミナルからアプリケーションサービスを管理できます。
  • Red Hat Integration - Camel K Operator は、Camel K (OpenShift のクラウドでネイティブに実行される軽量なインテグレーションフレームワーク) をインストールし、管理します。
  • Camel K CLI ツール: すべての Camel K 機能にアクセスできます。

前提条件

  • Apache Kafka の概念を理解している。
  • 適切なアクセスレベルで OpenShift 4.6 (またはそれ以降の) クラスターにアクセスできること。この場合、プロジェクトの作成および Operator のインストールができること。また、OpenShift および Apache Camel K CLI をローカルシステムにインストールできること。
  • コマンドラインで OpenShift クラスターと対話できるように OpenShift CLI ツール (oc) をインストールしていること。

手順

  1. クラスター管理者アカウントで OpenShift Web コンソールにログインします。
  2. Camel K または Kamelets アプリケーションの OpenShift プロジェクトを作成します。

    1. Home > Projects を選択します。
    2. Create Project をクリックします。
    3. プロジェクトの名前 (例: my-camel-k-kafka) を入力し、続いて Create をクリックします。
  3. Getting started with the rhoas CLI』の説明に従って、RHOAS CLI をダウンロードし、インストールします。
  4. Installing Camel K」の説明に従って、Camel K Operatorおよび Camel K CLI をインストールします。
  5. Red Hat Integration - Camel K Operator がインストールされていることを確認するには、Operators > Installed Operators の順にクリックします。

2.2.2.2. RHOAS を使用した Kafka トピックの設定

Kafka は トピック に関するメッセージを整理します。各トピックには名前があります。アプリケーションは、トピックにメッセージを送信し、トピックからメッセージを取得します。Kafka トピックは、Kafka インスタンスのデータの保存先を提供します。データを送信する前に、Kafka トピックを設定する必要があります。

前提条件

  • 適切なアクセスレベルで OpenShift クラスターにアクセスできること。この場合、プロジェクトの作成および Operator のインストールができること。また、OpenShift および Camel K CLI をローカルシステムにインストールできること。
  • OpenShift クラスターの準備」の手順に従って、OpenShift CLI (oc)、Camel K CLI (kamel)、および RHOAS CLI (rhoas) ツールをインストールしている。
  • OpenShift クラスターの準備」の説明どおりに、Red Hat Integration - Camel K Operator がインストールされている。
  • Red Hat Cloud サイト にログインしている。

手順

Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka を使用して Kafka トピックを設定するには、以下を行います。

  1. コマンドラインから OpenShift クラスターにログインします。
  2. プロジェクトを開きます。以下に例を示します。

    oc project my-camel-k-kafka

  3. Camel K Operator がプロジェクトにインストールされていることを確認します。

    oc get csv

    結果には、Red Hat Camel K Operator が表示され、それが Succeeded フェーズにあることを示します。

  4. Kafka インスタンスを準備し、RHOAS に接続します。

    1. 以下のコマンドを使用して RHOAS CLI にログインします。

      rhoas login

    2. kafka-test などの kafka インスタンスを作成します。

      rhoas kafka create kafka-test

      Kafka インスタンスを作成するプロセスの完了に数分かかる場合があります。

  5. Kafka インスタンスのステータスを確認するには、以下を実行します。

    rhoas status

    Web コンソールでステータスを表示することもできます。

    https://cloud.redhat.com/application-services/streams/kafkas/

    ステータスが ready になったら、次のステップに進みます。

  6. 新しい Kafka トピックを作成します。

    rhoas kafka topic create --name test-topic

  7. Kafka インスタンス (クラスター) を Openshift Application Services インスタンスに接続します。

    rhoas cluster connect

  8. クレデンシャルトークンを取得するスクリプトの手順に従います。

    以下のような出力が表示されるはずです。

    Token Secret "rh-cloud-services-accesstoken-cli" created successfully
    Service Account Secret "rh-cloud-services-service-account" created successfully
    KafkaConnection resource "kafka-test" has been created
    KafkaConnection successfully installed on your cluster.

2.2.2.3. Kafka クレデンシャルの取得

アプリケーションまたはサービスを Kafka インスタンスに接続するには、まず以下の Kafka クレデンシャルを取得する必要があります。

  • ブートストラップ URL を取得します。
  • クレデンシャル (ユーザー名とパスワード) を使用してサービスアカウントを作成します。

OpenShift Streams では、認証プロトコルは SASL_SSL です。

前提条件

  • Kafka インスタンスを作成し、ステータスが ready である。
  • Kafka トピックを作成している。

手順

  1. Kafka ブローカーの URL (ブートストラップ URL) を取得します。

    rhoas status

    コマンドは、以下のような出力を返します。

      Kafka
      ---------------------------------------------------------------
      ID:                     1ptdfZRHmLKwqW6A3YKM2MawgDh
      Name:                   my-kafka
      Status:                 ready
      Bootstrap URL:        my-kafka--ptdfzrhmlkwqw-a-ykm-mawgdh.kafka.devshift.org:443
  2. ユーザー名とパスワードを取得するには、以下の構文を使用してサービスアカウントを作成します。

    rhoas service-account create --name "<account-name>" --file-format json

    注記

    サービスアカウントの作成時に、ファイル形式および場所を選択して認証情報を保存できます。詳細は、rhoas service-account create --help コマンドを参照してください。

    以下は例になります。

    rhoas service-account create --name "my-service-acct" --file-format json

    サービスアカウントが作成され、JSON ファイルに保存されます。

  3. サービスアカウントの認証情報を確認するには、credentials.json ファイルを表示します。

    cat credentials.json

    コマンドは、以下のような出力を返します。

    {"clientID":"srvc-acct-eb575691-b94a-41f1-ab97-50ade0cd1094", "password":"facf3df1-3c8d-4253-aa87-8c95ca5e1225"}
  4. Kakfa トピックとの間でメッセージを送受信する権限を付与します。以下のコマンドを使用します。ここで、clientID は(ステップ 3 からの)credentials.json ファイルで指定される値に置き換えます。

    rhoas kafka acl grant-access --producer --consumer --service-account $CLIENT_ID --topic test-topic --group all

    以下は例になります。

    rhoas kafka acl grant-access --producer --consumer --service-account srvc-acct-eb575691-b94a-41f1-ab97-50ade0cd1094 --topic test-topic --group all

2.3. Kamelet Bindingでのデータソースの Kafka トピックへの接続

データソースを Kafka トピックに接続するには、図 2.2で説明されているように Kamelet Bindingを作成します。

Connecting a data source to a Kafka topic 図 2.2 データソースの Kafka トピックへの接続

前提条件

  • イベントの送信先となる Kafka トピックの名前を知っておく必要があります。

    この手順の例では、イベントを受信するために test-topic を使用します。

  • Kafka インスタンスの以下のパラメーターの値を知っている必要があります。

    • bootstrapServers: Kafka Broker URL のコンマ区切りリスト
    • password: Kafka に対して認証を行うためのパスワード。OpenShift Streams では、これは credentials.json ファイル passwordです。AMQ Streams の認証されていない kafka インスタンスでは、任意の空でない文字列を指定できます。
    • user: Kafka に対して認証するユーザー名。OpenShift Streams では、これは credentials.json ファイル clientIDです。AMQ Streams の認証されていない kafka インスタンスでは、任意の空でない文字列を指定できます。

      OpenShift Streams の使用時にこれらの値を取得する方法は、「Kafka クレデンシャルの取得」を参照してください。

    • securityProtocol: Kafka ブローカーと通信するためのセキュリティープロトコルを知っている必要があります。OpenShift Streams の Kafka クラスターでは、SASL_SSL (デフォルト) です。AMQ Streams上の Kafka クラスターでは、PLAINTEXT になります。
  • Camel K インテグレーションに追加する Kamelets と必要なインスタンスパラメーターを知っている必要があります。

    この手順の Kamelets の例は次のとおりです。

    • coffee-source Kamelet:各イベントを送信する頻度を指定するオプションのパラメーター period があります。ソース Kamelet の例 のコードを、coffee-source.kamelet.yaml ファイルという名前のファイルにコピーしてから、以下のコマンドを実行してこれをリソースとして namespace に追加できます。

      oc apply -f coffee-source.kamelet.yaml

    • Kamelet Catalog で提供される kafka-sink Kamelet。Kafka トピックがこのバインディングでデータ(データコンシューマー)を受信しているため、kafka-sink Kamelet を使用します。

手順

データソースを Kafka トピックに接続するには、Kamelet Bindingを作成します。

  1. 任意のエディターで、以下の基本構造で YAML ファイルを作成します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name:
    spec:
      source:
      sink:
  2. Kamelet Bindingの名前を追加します。この例では、バインディングが coffee-source Kamelet を kafka-sink Kamelet に接続するため、名前は coffees-to-kafka になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-kafka
    spec:
      source:
      sink:
  3. Kamelet Bindingのソースの場合は、データソース Kamelet を指定し (たとえば、coffee-source Kamelet はコーヒーに関するデータが含まれるイベントを生成します)、Kamelet のパラメーターを設定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-kafka
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
  4. Kamelet Binding のシンクの場合は、kafka-sink Kamelet およびその必要なプロパティを指定します。

    たとえば、Kafka クラスターが OpenShift Streams にある場合:

    • user プロパティーに clientID を指定します(例: srvc -acct-eb575691-b94a-41f1-ab97-50ade0cd1094)。
    • password プロパティーに、パスワード を指定します(例: facf3df1-3c8d-4253-aa87-8c95ca5e1225)。
    • securityProtocol プロパティーを設定する必要はありません。

      apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
      kind: KameletBinding
      metadata:
        name: coffees-to-kafka
      spec:
        source:
          ref:
            kind: Kamelet
            apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
            name: coffee-source
          properties:
            period: 5000
        sink:
          ref:
            kind: Kamelet
            apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
            name: kafka-sink
          properties:
            bootstrapServers: "my-kafka--ptdfzrhmlkwqw-a-ykm-mawgdh.kafka.devshift.org:443"
            password: "facf3df1-3c8d-4253-aa87-8c95ca5e1225"
            topic: "test-topic"
            user: "srvc-acct-eb575691-b94a-41f1-ab97-50ade0cd1094"

      別の例として、Kafka クラスターが AMQ Streams にある場合は、security Protocol プロパティー"PLAINTEXT" に設定します。

      apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
      kind: KameletBinding
      metadata:
        name: coffees-to-kafka
      spec:
        source:
          ref:
            kind: Kamelet
            apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
            name: coffee-source
          properties:
            period: 5000
        sink:
          ref:
            kind: Kamelet
            apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
            name: kafka-sink
          properties:
            bootstrapServers: "broker.url:9092"
            password: "testpassword"
            topic: "test-topic"
            user: "testuser"
            securityProtocol: "PLAINTEXT"
  5. YAML ファイルを保存します(例:coffees-to-kafka.yaml)。
  6. OpenShift プロジェクトにログインします。
  7. Kamelet Binding をリソースとして OpenShift namespace に追加します。

    oc apply -f <kamelet binding filename>

    以下は例になります。

    oc apply -f coffees-to-kafka.yaml

    Camel K Operator は、KameletBinding リソースを使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。ビルドに数分かかる場合があります。

  8. KameletBinding リソースのステータスを表示するには、次のコマンドを実行します。

    oc get kameletbindings

  9. インテグレーションの状態を表示するには、以下を実行します。

    oc get integrations

  10. インテグレーションのログを表示するには、以下を実行します。

    kamel logs <integration> -n <project>

    以下は例になります。

    kamel logs coffees-to-kafka -n my-camel-k-kafka

2.4. Kamelet BindingでのKafka トピックのデータシンクへの接続

Kafka トピックをデータシンクに接続するには、図 2.3 にあるように Kamelet Bindingを作成します。

Connecting a Kafka topic to a data sink 図 2.3 Kafka トピックのデータシンクへの接続

前提条件

  • イベントの送信元となる Kafka トピックの名前を知っておく必要があります。この手順の例では、イベントを受信するために test-topic を使用します。これは、「Kamelet Bindingでのデータソースの Kafka トピックへの接続」でコーヒーソースからイベントを受信するのに使用したトピックと同じです。
  • Kafka インスタンスの以下のパラメーターの値を知っている必要があります。

    • bootstrapServers: Kafka Broker URL のコンマ区切りリスト
    • password: Kafka に対して認証を行うためのパスワード。
    • user: Kafka に対して認証するユーザー名。

      OpenShift Streams の使用時にこれらの値を取得する方法は、「Kafka クレデンシャルの取得」を参照してください。

  • Kafka ブローカーとの通信のセキュリティープロトコルを把握している。OpenShift Streams の Kafka クラスターでは、SASL_SSL (デフォルト) です。AMQ Streams上の Kafka クラスターでは、PLAINTEXT になります。
  • Camel K インテグレーションに追加する Kamelets と必要なインスタンスパラメーターを知っている必要があります。この手順の Kamelets の例は、Katmelet Catalog に記載されています。

    • kafka-source Kamelet: このバインディングでは Kafka トピックがデータを送信するため (データプロデューサー)、kafka-source Kamelet を使用します。必須パラメーターの値の例は次のとおりです。

      • bootstrapServers - "broker.url:9092"
      • password - "testpassword"
      • user - "testuser"
      • topic - "test-topic"
      • securityProtocol: OpenShift Streams の Kafka クラスターの場合には、SASL_SSL がデフォルト値であるため、このパラメーターを設定する必要はありません。AMQ ストリームの Kafka クラスターの場合は、このパラメーターの値は ”PLAINTEXT” です。
    • log-sink Kamelet: log-sink を使用して、kafka-source Kamelet から受信するデータをログに記録します。必要に応じて、showStreams パラメーターを指定して、データのメッセージボディーを表示します。log-sink Kamelet は、デバッグに役立ちます。

手順

Kafka トピックをデータシンクに接続するには、Kamelet Bindingを作成します。

  1. 任意のエディターで、以下の基本構造で YAML ファイルを作成します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name:
    spec:
      source:
      sink:
  2. Kamelet Bindingの名前を追加します。この例では、バインディングが kafka-source Kameletを log-sink Kamelet に接続するため、名前は kafka-to-log になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: kafka-to-log
    spec:
      source:
      sink:
  3. Kamelet Bindingのソースの場合は、kafka-source Kamelet を指定し、そのパラメーターを設定します。

    たとえば、Kafka クラスターが OpenShift Streams にある場合(securityProtocol パラメーターを設定する必要はありません)。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: kafka-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: kafka-source
        properties:
          bootstrapServers: "broker.url:9092"
          password: "testpassword"
          topic: "test-topic"
          user: "testuser"
      sink:

    たとえば、Kafka クラスターが AMQ Streams にある場合は、securityProtocol パラメーターを "PLAINTEXT" に設定する必要があります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: kafka-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: kafka-source
        properties:
          bootstrapServers: "broker.url:9092"
          password: "testpassword"
          topic: "test-topic"
          user: "testuser"
          securityProtocol: "PLAINTEXT"
      sink:
  4. Kamelet Bindingのシンクでは、データコンシューマー Kamelet (例: log-sink Kamelet) を指定し、Kamelet のパラメーターを設定します。以下に例を示します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: kafka-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: kafka-source
        properties:
          bootstrapServers: "broker.url:9092"
          password: "testpassword"
          topic: "test-topic"
          user: "testuser"
          securityProtocol: "PLAINTEXT" // only for AMQ streams
      sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
        properties:
          showStreams: true
  5. YAML ファイルを保存します (例: kafka-to-log.yaml)。
  6. OpenShift プロジェクトにログインします。
  7. Kamelet Binding をリソースとして OpenShift namespace に追加します。

    oc apply -f <kamelet binding filename>

    以下は例になります。

    oc apply -f kafka-to-log.yaml

    Camel K Operator は、KameletBinding リソースを使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。ビルドに数分かかる場合があります。

  8. KameletBinding リソースのステータスを表示するには、次のコマンドを実行します。

    oc get kameletbindings

  9. インテグレーションの状態を表示するには、以下を実行します。

    oc get integrations

  10. インテグレーションのログを表示するには、以下を実行します。

    kamel logs <integration> -n <project>

    以下は例になります。

    kamel logs kafka-to-log -n my-camel-k-kafka

    この出力では、以下の例のようにコーヒーイベントが表示されるはずです。

    INFO  [log-sink-E80C5C904418150-0000000000000001] (Camel (camel-1) thread #0 - timer://tick) {"id":7259,"uid":"a4ecb7c2-05b8-4a49-b0d2-d1e8db5bc5e2","blend_name":"Postmodern Symphony","origin":"Huila, Colombia","variety":"Kona","notes":"delicate, chewy, black currant, red apple, star fruit","intensifier":"balanced"}
  11. 実行中のインテグレーションを停止するには、関連付けられた Kamelet Bindingリソースを削除します。

    oc delete kameletbindings/<kameletbinding-name>

    以下は例になります。

    oc delete kameletbindings/kafka-to-log

2.5. Kafka 接続内でのデータへの操作の適用

Kamelet と Kafka トピック間で渡されるデータで操作を実行する場合は、Kamelet Binding内の中間ステップとして、アクション Kamelets を使用します。

2.5.1. 異なる宛先トピックへのイベントデータのルーティング

Kafka インスタンスへのコネクションを設定する場合、イベントが異なる Kafka トピックにルーティングされるように、オプションでイベントデータからのトピック情報を変換できます。以下の変換アクション Kamelets のいずれかを使用します。

  • Regex Router: 正規表現と代替文字列を使用してメッセージのトピックを変更します。たとえば、トピック接頭辞を削除する場合は、接頭辞を追加するか、トピック名の一部を削除します。Regex Router Action Kamelet (regex-router-action) を設定します。
  • TimeStamp: 元のトピックとメッセージのタイムスタンプに基づいてメッセージのトピックを変更します。たとえば、タイムスタンプに基づいて異なるテーブルまたはインデックスに書き込む必要があるシンクを使用する場合などです。たとえば、Kafka から Elasticsearch にイベントを書きみ、各イベントはイベント自体の情報に基づいて異なるインデックスに移動する必要がある場合。Timestamp Router Action Kamelet(timestamp-router-action)を設定します。
  • Message TimeStamp: 元のトピック値とメッセージ値フィールドからのタイムスタンプフィールドに基づいてメッセージのトピックを変更します。Message Timestamp Router Action Kamelet(message-timestamp-router-action)を設定します。
  • 述語: Predicate Filter Action Kamelet (predicate-filter-action) を設定して、指定の JSON パス式に基づいてイベントをフィルターします。

前提条件

手順

宛先トピックを変更するには、Kamelet Binding内の中間ステップとして変更アクションKameletsの 1 つを使用します。

アクション Kamelet を Kamelet Bindingに追加する方法は、「Kamelet Bindingへの操作の追加」を参照してください。

2.5.2. 特定の Kafka トピックのイベントデータの絞り込み

多くの異なる Kafka トピックにレコードを生成するソース Kamelet を使用し、レコードを 1 つの Kafka トピックに絞り込む場合は、Kamelet Bindingの中間ステップとして topic-name-matches-filter-action Kamelet を追加します。

前提条件

  • YAML ファイルに Kamelet Bindingを作成している。
  • イベンデータを絞り込む Kafka トピックの名前を知っておく必要があります。

手順

  1. Kamelet Bindingを編集して、ソースとシンク Kamelets の間の中間ステップとして topic-name-matches-filter-action Kamelet を追加します。

    通常、ソース Kamelet として kafka-source Kamelet を使用し、トピックを必要な topic パラメーターの値として指定します。

    以下の Kamelet Binding の例では、kafka-source Kamelet は test-topic、test-topic-2、および test-topic-3 Kafka トピックを指定し、topic-name-matches-filter-action Kamelet は、topic-test トピックからイベントデータをフィルターするように指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: kafka-to-log-by-topic
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: kafka-source
        properties:
          bootstrapServers: "broker.url:9092"
          password: "testpassword"
          topic: "test-topic, test-topic-2, test-topic-3"
          user: "testuser"
          securityProtocol: "PLAINTEXT" // only for AMQ streams
    steps:
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: topic-name-matches-filter-action
        properties:
          regex:  "test-topic"
    sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
        properties:
            showStreams: true

    kafka-source Kamelet 以外のソース Kamelet からのトピックをフィルタリングする場合は、Kafka トピック情報を指定する必要があります。以下の例のように、insert-header-action Kamelet を使用して、Kamelet Bindingの topic-name-matches-filter-action ステップの前に Kafka トピックフィールドを中間ステップとして追加できます。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffee-to-log-by-topic
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
    steps:
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: insert-header-action
        properties:
          name:  "KAFKA.topic"
          value:  "test-topic"
      - ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: topic-name-matches-filter-action
        properties:
          regex:  "test-topic"
    sink:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: log-sink
        properties:
          showStreams: true
  2. Kamelet Binding YAML ファイルを保存します。

第3章 Kamelets を使用した Knative への接続

Kamelets を Knative 宛先 (チャネルまたはブローカー) に接続することができます。Red Hat OpenShift Serverless はオープンソースの Knative プロジェクト をベースとし、エンタープライズレベルのサーバーレスプラットフォームを有効にすることで、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境における移植性と一貫性をもたらします。OpenShift Serverless には、Knative Eventing および Knative Serving コンポーネントのサポートが含まれます。

Red Hat OpenShift Serverless、Knative Eventing、および Knative Serving では、サーバーレスアプリケーションと共に イベント駆動型のアーキテクチャー を使用し、パブリッシュサブスクライブまたはイベントストリーミングモデルを使用してイベントプロデューサーとコンシューマー間の関係を切り離すことができます。Knative Eventing は、標準の HTTP POST リクエストを使用してイベントプロデューサーとコンシューマー間でイベントを送受信します。これらのイベントは CloudEvents 仕様 に準拠しており、すべてのプログラミング言語でのイベントの作成、解析、および送受信を可能にします。

Kamelets を使用して CloudEvents を Knative に送信し、Knative からイベントコンシューマーに送信できます。Kamelets はメッセージを CloudEvents に変換し、それらを使用して CloudEvents 内のデータの事前処理および後処理を適用できます。

3.1. Kamelets を使用した Knative への接続の概要

Knative stream-processing フレームワークを使用する場合は、Kamelets を使用してサービスおよびアプリケーションを Knative 宛先 (チャネルまたはブローカー) に接続することができます。

図 3.1 は、ソースとシンク Kamelets を Knative 宛先に接続するフローを示します。

Kamelets と Knative デスティネーションによるデータフロー

図 3.1: Kamelets と Knative チャネルによるデータフロー

以下は、Kamelets および Kamelet Bindingsを使用してアプリケーションやサービスを Knative 宛先に接続するための基本的な手順の概要です。

  1. Knative を設定します。

    1. Camel K および OpenShift Serverless Operator をインストールして、OpenShift クラスターを準備します。
    2. 必要な Knative Serving および Eventing コンポーネントをインストールします。
    3. Knative チャネルまたはブローカーを作成します。
  2. Knative チャネルまたはブローカーに接続するサービスまたはアプリケーションを決定します。
  3. Kamelet Catalog を表示して、インテグレーションに追加するソースおよびシンクコンポーネントの Kamelets を検索します。また、使用する各 Kamelet に必要な設定パラメーターを決定します。
  4. Kamelet Bindingを作成します。

    • ソース Kamelet を Knative チャネル (またはブローカー) に接続する Kamelet Bindingを作成します。
    • Knative チャネル (またはブローカー) をシンク Kamelet に接続する Kamelet Bindingを作成します。
  5. オプションとして、Kamelet Binding内の中間ステップとして 1 つまたは複数のアクション Kamelets を追加して、Knative チャネル (またはブローカー) およびデータソース/シンク間で渡されるデータを操作します。
  6. 必要に応じて、Kamelet Binding内でエラーを処理する方法を定義します。
  7. Kamelet Bindingをリソースとしてプロジェクトに適用します。

Camel K Operator は、Kamelet Bindingごとに個別の Camel インテグレーションを生成します。

Kamelet Bindingを Knative チャネルまたはブローカーをイベントのソースとして使用するように設定する場合、Camel K Operator は対応するインテグレーションを Knative Serving サービスとして実現し、Knative が提供する自動スケーリング機能を活用します。

3.2. Knative の設定

Knative を設定するには、必要な OpenShift Operator をインストールし、Knative チャネルを作成します。

3.2.1. OpenShift クラスターの準備

Kamelets および OpenShift Serverless を使用するには、以下の Operator、コンポーネント、および CLI ツールをインストールします。

  • Red Hat Integration - Camel K Operator および CLI ツール: Operator は Camel K (OpenShift のクラウドでネイティブに実行される軽量なインテグレーションフレームワーク) をインストールし、管理します。kamel CLI ツールを使用すると、すべての Camel K 機能にアクセスできます。

    Installing Camel K」のインストール手順を参照してください。

  • OpenShift Serverless Operator:「サーバーレス」を実行するためのコンテナー、マイクロサービス、および機能を有効にする API のコレクションです。Serverless アプリケーションはオンデマンドでスケールアップおよびスケールダウン (ゼロまで) でき、数多くのイベントソースによりトリガーされます。OpenShift Serverless Operator のインストール時に、これは knative-serving namespace (Knative Serving コンポーネントのインストール用) および knative-eventing namespace (Knative Eventing コンポーネントのインストールに必要) を自動的に作成します。
  • Knative Eventing コンポーネント
  • Knative Serving コンポーネント
  • Knative CLI ツール (kn): コマンドラインまたは Shell スクリプトから Knative リソースを作成できます。

3.2.1.1. OpenShift Serverless のインストール

OperatorHub から OpenShift クラスターに OpenShift Serverless Operator をインストールできます。OperatorHub は OpenShift Container Platform Web コンソールから使用でき、クラスター管理者が Operator を検出およびインストールするためのインターフェースを提供します。

OpenShift Serverless Operator は、Knative Serving および Knative Eventing 機能の両方をサポートします。詳細は、「Getting started with OpenShift Serverless」を参照してください。

前提条件

  • Camel K Operator がインストールされている OpenShift プロジェクトにクラスター管理者としてアクセスできる。
  • コマンドラインで OpenShift クラスターと対話できるように OpenShift CLI ツール (oc) をインストールしていること。OpenShift CLI のインストール方法の詳細は、「Installing the OpenShift CLI」を参照してください。

手順

  1. OpenShift Container Platform Web コンソールで、クラスター管理者権限を持つアカウントを使用してログインします。
  2. 左側のナビゲーションメニューで、Operators > OperatorHub とクリックします。
  3. Filter by keyword テキストボックスで Serverless を入力し、OpenShift Serverless Operator を見つけます。
  4. Operator に関する情報を読み、Install をクリックして Operator サブスクリプションページを表示します。
  5. デフォルトのサブスクリプション設定を選択します。

    • Update Channel > (4.9 など、OpenShift バージョンと一致するチャンネルを選択)
    • Installation Mode > All namespaces on the cluster
    • Approval Strategy > Automatic

      注記

      ご使用の環境で必要な場合は Approval Strategy > Manual 設定も使用できます。

  6. Install をクリックし、Operator が使用できるようになるまでしばらく待ちます。
  7. OpenShift ドキュメントの手順に従って、必要な Knative コンポーネントをインストールします。

  8. (任意) OpenShift Serverless CLI ツールをダウンロードし、インストールします。

    1. OpenShift Web コンソールの上部にある Help メニュー (?) から、Command line tools を選択します。
    2. kn - OpenShift Serverless - Command Line Interface セクションまでスクロールダウンします。
    3. ローカルのオペレーティングシステム (Linux、Mac、Windows) のバイナリーをダウンロードするためのリンクをクリックします。
    4. CLI を展開してシステムパスにインストールします。
    5. kn CLI にアクセスできることを確認するには、コマンドウィンドウを開き、以下のコマンドを入力します。

      kn --help

      このコマンドは、OpenShift Serverless CLI コマンドに関する情報を表示します。

      詳細は、OpenShift Serverless CLI のドキュメント を参照してください。

その他のリソース

3.2.2. Knative チャネルの作成

Knative チャネルは、イベントを転送するカスタムリソースです。イベントがイベントソースまたは生成側からチャネルに送信された後に、これらのイベントはサブスクリプションを使用して複数の Knative サービスまたは他のシンクに送信できます。

この例では、開発の目的で OpenShift Serverless で使用する InMemoryChannel チャネルを使用します。InMemoryChannel タイプのチャネルには、以下の制限事項があることに注意してください。

  • イベントの永続性は利用できません。Pod がダウンすると、その Pod のイベントが失われます。
  • InMemoryChannel チャネルはイベントの順序を実装しないため、チャネルで同時に受信される 2 つのイベントはいずれの順序でもサブスクライバーに配信できます。
  • サブスクライバーがイベントを拒否する場合、再配信はデフォルトで試行されません。Subscription オブジェクトの delivery 仕様を変更することで、再配信の試行を設定できます。

前提条件

  • OpenShift Serverless Operator、Knative Eventing、および Knative Serving コンポーネントが OpenShift Container Platform クラスターにインストールされている。
  • *OpenShift Serverless CLI (kn) がインストールされている。
  • OpenShift Container Platform でアプリケーションおよび他のワークロードを作成するために、プロジェクトを作成しているか、適切なロールおよびパーミッションを持つプロジェクトにアクセスできる。

手順

  1. OpenShift クラスターにログインします。
  2. インテグレーションアプリケーションを作成するプロジェクトを開きます。以下は例になります。

    oc project camel-k-knative

  3. Knative (kn) CLI コマンドを使用してチャネルを作成します。

    kn channel create <channel_name> --type <channel_type>

    たとえば、mychannel という名前のチャネルを作成するには、以下を実行します。

    kn channel create mychannel --type messaging.knative.dev:v1:InMemoryChannel

  4. チャネルが存在することを確認するには、以下のコマンドを入力してすべての既存チャネルを一覧表示します。

    kn channel list

    チャネルが一覧に表示されます。

3.2.3. Knative ブローカーの作成

Knative ブローカーは、CloudEvents のプールを収集するためのイベントメッシュを定義するカスタムリソースです。OpenShift Serverless は、kn CLI を使用して作成できるデフォルト Knative ブローカーを提供します。

たとえば、アプリケーションが複数のイベントタイプを処理し、各イベントタイプのチャネルを作成したくない場合は、Kamelet Bindingのブローカーを使用できます。

前提条件

  • OpenShift Serverless Operator、Knative Eventing、および Knative Serving コンポーネントが OpenShift Container Platform クラスターにインストールされている。
  • *OpenShift Serverless CLI (kn) がインストールされている。
  • OpenShift Container Platform でアプリケーションおよび他のワークロードを作成するために、プロジェクトを作成しているか、適切なロールおよびパーミッションを持つプロジェクトにアクセスできる。

手順

  1. OpenShift クラスターにログインします。
  2. インテグレーションアプリケーションを作成するプロジェクトを開きます。以下は例になります。

    oc project camel-k-knative

  3. この Knative (kn) CLI コマンドを使用してブローカーを作成します。

    kn broker create default

  4. ブローカーが存在することを確認するには、以下のコマンドを入力してすべての既存ブローカーを一覧表示します。

    kn ブローカー一覧

デフォルトブローカーが一覧に表示されるはずです。

3.3. Kamelet Bindingでのデータソースの Knative 宛先への接続

データソースを Knative 宛先 (チャネルまたはブローカー) に接続するには、図 3.2 に示されるように Kamelet Bindingを作成します。

Connecting a data source to a Knative destination

図 3.2 データソースの Knative 宛先への接続

Knative 宛先は Knative チャネルまたは Knative ブローカーになります。

データをチャネルに送信する場合、チャネルには 1 つのイベントタイプのみがあります。Kamelet Bindingでチャネルのプロパティー値を指定する必要はありません。

データをブローカーに送信する場合、ブローカーが複数のイベントタイプを処理できるため、Kamelet Binding でブローカーを参照する場合は、タイププロパティーの値を指定する必要があります。

前提条件

  • イベントの送信先となる Knative チャネルまたはブローカーの名前およびタイプを知っている必要があります。

    この手順の例では、mychannel という名前の InMemoryChannel チャネルまたは default という名前のブローカーを使用します。ブローカーのサンプルでは、coffee イベントの type プロパティーが is coffee になります。

  • Camel インテグレーションに追加する Kamelet と必要なインスタンスパラメーターを把握している。

    この手順の Kamelet の例では、coffee-source Kamelet です。各イベントを送信する頻度を指定するオプションのパラメーター period があります。ソース Kamelet の例 のコードを、coffee-source.kamelet.yaml ファイルという名前のファイルにコピーしてから、以下のコマンドを実行してこれをリソースとして namespace に追加できます。

    oc apply -f coffee-source.kamelet.yaml

手順

データソースを Knative 宛先に接続するには、Kamelet Bindingを作成します。

  1. 任意のエディターで、以下の基本構造で YAML ファイルを作成します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name:
    spec:
      source:
      sink:
  2. Kamelet Bindingの名前を追加します。この例では、バインディングが coffee-source Kamelet を Knative 宛先に接続するため、名前は coffees-to-knative になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-knative
    spec:
      source:
      sink:
  3. Kamelet Bindingのソースの場合は、データソース Kamelet を指定し (たとえば、coffee-source Kamelet はコーヒーに関するデータが含まれるイベントを生成します)、Kamelet のパラメーターを設定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-knative
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
  4. Kamelet Bindingのシンクでは、Knative チャネルまたはブローカーおよび必要なパラメーターを指定します。

    以下の例では、Knative チャネルをシンクとして指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-knative
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
        ref:
          apiVersion: messaging.knative.dev/v1
          kind: InMemoryChannel
          name: mychannel

    この例では、Knative ブローカーをシンクとして指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: coffees-to-knative
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Kamelet
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          name: coffee-source
        properties:
          period: 5000
      sink:
          ref:
            kind: Broker
            apiVersion: eventing.knative.dev/v1
            name: default
          properties:
            type: coffee
  5. YAML ファイルを保存します(例: coffees-to-knative.yaml)。
  6. OpenShift プロジェクトにログインします。
  7. Kamelet Binding をリソースとして OpenShift namespace に追加します。

    oc apply -f <kamelet binding filename>

    以下は例になります。

    oc apply -f coffees-to-knative.yaml

    Camel K Operator は、KameletBinding リソースを使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。ビルドに数分かかる場合があります。

  8. KameletBinding のステータスを表示するには、以下を実行します。

    oc get kameletbindings

  9. インテグレーションの状態を表示するには、以下を実行します。

    oc get integrations

  10. インテグレーションのログを表示するには、以下を実行します。

    kamel logs <integration> -n <project>

    以下は例になります。

    kamel logs coffees-to-knative -n my-camel-knative

3.4. Kamelet BindingでのKnative 宛先のデータシンクへの接続

Knative 宛先をデータシンクに接続するには、図 3.3 にあるように Kamelet Bindingを作成します。

Connecting a Knative destination to a data sink

図 3.3 Knative 宛先のデータシンクへの接続

Knative 宛先は Knative チャネルまたは Knative ブローカーになります。

データをチャネルから送信する場合、チャネルには 1 つのイベントタイプのみがあります。Kamelet Bindingでチャネルのプロパティー値を指定する必要はありません。

データをブローカーから送信する場合、ブローカーが複数のイベントタイプを処理できるため、Kamelet Binding でブローカーを参照する場合は、タイププロパティーの値を指定する必要があります。

前提条件

  • イベントの受信元となる Knative チャネルのタイプまたはブローカーの名前を知っている必要があります。ブローカーでは、受信するイベントのタイプも知っている必要があります。

    この手順の例では、mychannel という名前の InMemoryChannel チャネルまたは mybroker という名前のブローカーおよびコーヒーイベント (type プロパティー) を使用します。これらは、「Kamelet Bindingでのデータソースの Knative チャネルへの接続」でコーヒーソースからイベントを受信するのに使用した宛先の例と同じです。

  • Camel インテグレーションに追加する Kamelet と必要なインスタンスパラメーターを把握している。

    この手順の Kamelet の例は、Kamelet Catalog で提供される log-sink Kamelet であり、これはテストおよびデバッグに役立ちます。データのメッセージボディーを表示するために指定された showStreams パラメーター。

手順

Knative チャネルをデータシンクに接続するには、Kamelet Bindingを作成します。

  1. 任意のエディターで、以下の基本構造で YAML ファイルを作成します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name:
    spec:
      source:
      sink:
  2. Kamelet Bindingの名前を追加します。この例では、バインディングが Knative 宛先を log-sink Kamelet に接続するため、名前は knative-to-log になります。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: knative-to-log
    spec:
      source:
      sink:
  3. Kamelet Bindingのソースでは、Knative チャネルまたはブローカーおよび必要なパラメーターを指定します。

    以下の例では、Knative チャネルをソースとして指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: knative-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          apiVersion: messaging.knative.dev/v1
          kind: InMemoryChannel
          name: mychannel
      sink:

    この例では、Knative ブローカーをソースとして指定します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: knative-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          kind: Broker
          apiVersion: eventing.knative.dev/v1
          name: default
        properties:
          type: coffee
    sink:
  4. Kamelet Bindingのシンクでは、データコンシューマー Kamelet (例: log-sink Kamelet) を指定し、Kamelet のパラメーターを設定します。以下に例を示します。

    apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
    kind: KameletBinding
    metadata:
      name: knative-to-log
    spec:
      source:
        ref:
          apiVersion: messaging.knative.dev/v1
          kind: InMemoryChannel
          name: mychannel
      sink:
        ref:
          apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
          kind: Kamelet
          name: log-sink
        properties:
          showStreams: true
  5. YAML ファイルを保存します (例: knative-to-log.yaml)。
  6. OpenShift プロジェクトにログインします。
  7. Kamelet Bindingをリソースとして OpenShift namespace に追加します(oc apply -f <kamelet binding filename>)。

    以下は例になります。

    oc apply -f knative-to-log.yaml

    Camel K Operator は、KameletBinding リソースを使用して Camel K インテグレーションを生成し、実行します。ビルドに数分かかる場合があります。

  8. KameletBinding のステータスを表示するには、以下を実行します。

    oc get kameletbindings

  9. インテグレーションの状態を表示するには、以下を実行します。

    oc get integrations

  10. インテグレーションのログを表示するには、以下を実行します。

    kamel logs <integration> -n <project>

    以下は例になります。

    kamel logs knative-to-log -n my-camel-knative

    この出力では、以下の例のようにコーヒーイベントが表示されるはずです。

    [1] INFO [sink] (vert.x-worker-thread-1) {"id":254,"uid":"8e180ef7-8924-4fc7-ab81-d6058618cc42","blend_name":"Good-morning Star","origin":"Santander, Colombia","variety":"Kaffa","notes":"delicate, creamy, lemongrass, granola, soil","intensifier":"sharp"}
    [1] INFO [sink] (vert.x-worker-thread-2) {"id":8169,"uid":"3733c3a5-4ad9-43a3-9acc-d4cd43de6f3d","blend_name":"Caf? Java","origin":"Nayarit, Mexico","variety":"Red Bourbon","notes":"unbalanced, full, granola, bittersweet chocolate, nougat","intensifier":"delicate"}
  11. 実行中のインテグレーションを停止するには、関連付けられた Kamelet Bindingリソースを削除します。

    oc delete kameletbindings/<kameletbinding-name>

    以下は例になります。

    oc delete kameletbindings/knative-to-log

第4章 Kamelets 参照

4.1. Kamelet 構造

通常、Kamelet は YAML ドメイン固有の言語でコーディングされます。ファイル名の接頭辞は、Kamelet の名前です。たとえば、FTP sink という名前の Kamelet のファイル名は ftp-sink.kamelet.yaml です。

OpenShift では、Kamelet は、(ファイル名ではなく) Kamelet の名前を表すリソースであることに注意してください。

概略では、Kamelet リソースは以下を説明します。

  • Kamelet の ID、および Kamelet のタイプ (sourcesinkaction) 等のその他の情報が含まれるメタデータセクション。
  • Kamelet の設定に使用できるパラメーターセットが含まれる定義 (JSON-schema 仕様)。
  • Kamelet によって想定される入出力に関する情報が含まれるオプションの types セクション。
  • Kamelet の実装を定義する YAML DSL の Camel フロー。

以下の図は、Kamelet とその部分の例を示しています。

Kamelet 構造の例

telegram-text-source.kamelet.yaml
apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: Kamelet
metadata:
  name: telegram-source 1
  annotations: 2
    camel.apache.org/catalog.version: "master-SNAPSHOT"
    camel.apache.org/kamelet.icon: "data:image/..."
    camel.apache.org/provider: "Red Hat"
    camel.apache.org/kamelet.group: "Telegram"
  labels: 3
    camel.apache.org/kamelet.type: "source"
spec:
  definition: 4
    title: "Telegram Source"
    description: |-
        Receive all messages that people send to your telegram bot.
        To create a bot, contact the @botfather account using the
        Telegram app.
        The source attaches the following headers to the messages:
        - chat-id / ce-chatid: the ID of the chat where the
        message comes from
    required:
        - authorizationToken
    type: object
    properties:
        authorizationToken:
          title: Token
          description: The token to access your bot on Telegram, that you
                   can obtain from the Telegram "Bot Father".
          type: string
          format: password
        x-descriptors:
        - urn:alm:descriptor:com.tectonic.ui:password
  types: 5
    out:
      mediaType: application/json
  dependencies:
  - "camel:jackson"
  - "camel:kamelet"
  - "camel:telegram"
  flow: 6
    from:
        uri: telegram:bots
        parameters:
            authorizationToken: "{{authorizationToken}}"
        steps:
        - set-header:
          name: chat-id
          simple: "${header[CamelTelegramChatId]}"
        - set-header:
          name: ce-chatid
          simple: "${header[CamelTelegramChatId]}"
        - marshal:
          json: {}
        - to: "kamelet:sink"
  1. Kamelet ID: Kamelet を参照する場合は Camel K インテグレーションでこの ID を使用します。
  2. アイコンなどのアノテーションは、Kamelet の表示機能を提供します。
  3. ラベルを使用すると、ユーザーは Kamelets にクエリーできます (例:「ソース」、「シンク」、または「アクション」により)。
  4. JSON-schema 仕様形式の Kamelet およびパラメーターの説明。
  5. 出力のメディアタイプ (スキーマを含む)。
  6. Kamelet の動作を定義するルートテンプレート。

4.2. ソース Kamelet の例

以下は、coffee-source Kamelet の例の内容です。

apiVersion: camel.apache.org/v1alpha1
kind: Kamelet
metadata:
  name: coffee-source
  labels:
    camel.apache.org/kamelet.type: "source"
spec:
  definition:
    title: "Coffee Source"
    description: "Retrieve a random coffee from a catalog of coffees"
    properties:
      period:
        title: Period
        description: The interval between two events in seconds
        type: integer
        default: 1000
  types:
    out:
      mediaType: application/json
  flow:
    from:
      uri: timer:tick
      parameters:
        period: "{{period}}"
      steps:
      - to: "https://random-data-api.com/api/coffee/random_coffee"
      - to: "kamelet:sink"