Kafka Resource Analyzer

Verschaff dir einen Überblick über das Chaos in deinem Kafka-Cluster — ohne dich mit ihm zu verbinden.

Füge den Output deiner Topic- und ACL-Dumps ein und erhalte sofort eine Analyse: Topic-Hierarchie, Partitions- und Replication-Konsistenz, Config-Audit und ein interaktiver Zugriffsgraph deiner ACLs.

Alles läuft zu 100 % lokal in deinem Browser — deine Daten verlassen deinen Rechner nicht. Keine Cluster-Verbindung, kein Upload, keine Installation. Das vorgeladene Beispiel ist die (komplett fiktive) Kafka-Plattform eines Windpark-Betreibers — ersetze es einfach durch deine eigenen Dumps.

Topics leer

Rohe Namensliste, kafka-topics.sh --describe-Output oder Strimzi-KafkaTopic-YAML — wird automatisch erkannt.

Apache Kafka bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server broker:9092 --describe
Strimzi kubectl get kafkatopics -n <namespace> -o yaml

ACLs leer

kafka-acls.sh --list-Output oder Strimzi-KafkaUser-YAML — wird automatisch erkannt.

Apache Kafka bin/kafka-acls.sh --bootstrap-server broker:9092 --list
Strimzi kubectl get kafkausers -n <namespace> -o yaml
100 % lokal — deine Daten verlassen den Browser nicht

Was du siehst

  • Topic-Hierarchie — deine Topic-Namen, an ihren Trennzeichen zerlegt und als aufklappbarer Baum dargestellt. Namenskonventionen (und ihre Verletzungen) auf einen Blick.

  • Konsistenz — wie viele Topics mit wie vielen Partitionen und welche Replication Factors im Einsatz sind. Hoffentlich nur einer.

  • Config-Audit — jede gesetzte Topic-Config mit ihrer Werteverteilung. Zum Beispiel: cleanup.policy — 10× compact, 5× delete, 20× nicht gesetzt. Jeder Wert aufklappbar, damit du die Übeltäter siehst.

  • ACL-Analyse — wer darf was: pro Principal, pro Resource, Operations-Verteilung und ein interaktiver Zugriffsgraph.

  • Cross-Check — lade Topics und ACLs zusammen und finde Topics ohne ACL sowie ACL-Patterns, die ins Leere zeigen.

Über die Beispieldaten

Das vorgeladene Beispiel ist die komplett fiktive Kafka-Plattform eines Windpark-Betreibers: SCADA-Telemetrie fließt herein, Kafka-Streams-Anwendungen erkennen Anomalien und prognostizieren die Einspeisung, dahinter hängen Alerting, Wartung, Abrechnung und ERP-Integration. Drei Generationen von Teams haben ihre Spuren hinterlassen — mit Absicht: Fast jede Warnung, die der Analyzer kennt, hat hier ein Anschauungsexemplar. Vom test-turbine-data-Topic mit Replication Factor 2 bis zum Legacy-SCADA-Account mit Wildcard-ACLs.