Unterschied zwischen Kafka vs Kinesis
Apache Kafka ist eine Open-Source-Stream-Verarbeitungssoftware, die von LinkedIn entwickelt (und später an Apache gespendet) wurde, um die wachsenden Daten effektiv zu verwalten und von der Stapelverarbeitung zur Echtzeitverarbeitung überzugehen. Es ist in Scala und Java geschrieben und basiert auf dem Publish-Subscribe-Modell von Messaging. Kinesis ist eine verwaltete Plattform, die von Amazon entwickelt wurde, um große Datenströme in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten. Es ist Apache Kafka nachempfunden. Es ist unglaublich schnell, zuverlässig und einfach zu bedienen. Kafka Vs Kinesis sind beide effektiv erstaunlich.
Head to Head Vergleich zwischen Kinesis und Kafka (Infografik)
Hier sind die 5 wichtigsten Unterschiede zwischen Kafka und Kinesis:
Hauptunterschiede zwischen Kafka und Kinesis
Die wichtigsten Unterschiede zwischen Kafka und Kinesis sind nachfolgend aufgeführt:
- Kafka ist eine Open-Source-Lösung für verteiltes Messaging, während Kinesis eine von Amazon angebotene verwaltete Plattform ist. In Kafka sind Sie für die Installation und Verwaltung von Clustern sowie für die Gewährleistung von Hochverfügbarkeit, Beständigkeit und Fehlerbehebung verantwortlich. Wenn Sie Kinesis verwenden, müssen Sie sich nicht mit dem Hosten der Software und der Ressourcen befassen. Sie können Kafka leicht erlernen, indem Sie es in Ihrem lokalen System installieren, während es bei Kinesis nicht dasselbe ist.
- Die Preisgestaltung in Kinesis hängt von der Anzahl der verwendeten Shards ab. Sie müssen auch extra Geld bezahlen, wenn Sie die Nachrichten über einen längeren Zeitraum aufbewahren möchten. Bei Kafka hängen die Kosten in erster Linie von der Anzahl der von Ihnen verwendeten Broker ab. Kafka benötigt zusätzlich ein DevOps-Team für die zeitweise kostspielige Wartung. Mit Kafka können Sie Ihre Nachrichten jedoch länger aufbewahren, ohne dafür zusätzliches Geld zu zahlen, solange Ihnen nicht der Speicherplatz ausgeht.
- Obwohl sowohl Kafka als auch Kinesis aus Produzenten bestehen, schreiben Kafka-Produzenten Nachrichten zu einem Thema, während Kinesis-Produzenten Daten an KDS schreiben. Kinesis legt auch bestimmte Einschränkungen für die Nachrichtengröße und die Verbrauchsrate von Nachrichten fest. Die maximale Nachrichtengröße in Kinesis beträgt 1 MB, während Kafka-Nachrichten größer sein können. In Kinesis können Sie 5-mal pro Sekunde und bis zu 2 MB pro Shard verbrauchen, wodurch wiederum nur 1000 Datensätze pro Sekunde geschrieben werden können. Kafka unterwirft keine impliziten Einschränkungen, daher werden die Raten von der zugrunde liegenden Hardware bestimmt.
- Im Bereich Sicherheit bietet Kafka viele clientseitige Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Clientauthentifizierung und Clientautorisierung, während Kinesis serverseitige Verschlüsselung mit AWS KMS-Hauptschlüsseln zur Verschlüsselung der in Ihrem Datenstrom gespeicherten Daten bietet. Die serverseitige Verschlüsselung bietet folgende Vorteile:
- Es ist schwierig, clientseitige Verschlüsselung durchzusetzen.
- Die serverseitige Verschlüsselung bietet zusätzlich zur clientseitigen Verschlüsselung eine zweite Sicherheitsebene.
Kafka vs Kinesis Vergleichstabelle
Lassen Sie uns den Top-5-Unterschied zwischen Kafka und Kinesis diskutieren:
| Basierend auf dem Vergleich zwischen Kafka und Kinesis | Kafka | Kinesis |
| Bedeutung | 1. Es handelt sich um eine Open-Source-Stream-Processing-Softwareplattform. 2. Es kann auf Ihrem lokalen Computer installiert und ausgeführt werden. 3. Sie können Daten für beliebig viele Tage speichern. | 1. Es ist eine kostenpflichtige Plattform, um große Datenströme zu sammeln und zu verarbeiten. 2. Es ist ein Cloud-Dienst und kann nicht lokal ausgeführt werden. 3. Kinesis speichert Daten standardmäßig 24 Stunden lang. Diese können durch Ändern einer bestimmten Konfiguration auf bis zu 7 Tage erhöht werden. |
| Kosten | 1. Es (Kafka-Anwendung) ist kostenlos verfügbar. 2. Die anfänglichen Einrichtungskosten sind enorm. 3. Die Kosten sind proportional zur Anzahl der Makler. 4. Der Betrieb eines Kafka-Clusters ist eher ein Fixpreis. Sie können bei Bedarf definitiv weitere Broker hinzufügen, aber Sie werden keinen Broker schließen, weil Sie sich an einem Tiefpunkt befinden. | 1. Sie müssen sich für AWS (einen kostenpflichtigen Dienst) entscheiden, um Kinesis nutzen zu können. 2. Die Einrichtungskosten sind niedrig. 3. Die Kosten sind proportional zur Anzahl der von Ihnen verwendeten Shards. 4. Sie ändern die Anzahl der Shards, um die Kosten je nach Bedarf zu optimieren. Wenn Sie zum Beispiel tagsüber einen Tiefpunkt hatten, könnten Sie zu kleineren Scherben gehen und Geld sparen. |
| Die Architektur | 1. Die Hauptkomponenten des Kafka-Ökosystems sind Hersteller, Verbraucher und Themen. 2. Produzenten pushen Nachrichten in Themen, die wiederum aus Partitionen bestehen. 3. Ein Thema ist ein partitioniertes Protokoll von Datensätzen, wobei jede Partition geordnet und unveränderlich ist. | 1. Die Hauptkomponenten von AWS kinesis sind Producers, Consumers und Kinesis Data Streams (KDS). 2. Produzenten senden Nachrichten an KDS, die wiederum aus Shards bestehen. 3. Jeder Shard hat eine Folge von Datensätzen. Datensätze bestehen aus einer Folgenummer, einem Partitionsschlüssel und einem Daten-Blob (bis zu 1 MB), einer unveränderlichen Folge von Bytes. |
| Operationen | 1. Sie müssen Ihren Kafka-Cluster selbst verwalten und warten. Dies erfordert viel Personal. 2. Sie müssen sich um die Replikation und Skalierung kümmern. 3. Wenn der Cluster über genügend Ressourcen verfügt, müssen beim Hochskalieren einfach weitere Partitionen hinzugefügt werden. Wenn Ihr Kafka-Cluster nicht über genügend Ressourcen verfügt, müssen Sie einen anderen Broker installieren und konfigurieren und anschließend weitere Partitionen hinzufügen. | 1. Da Kinesis eine verwaltete Plattform ist, ist der Wartungsaufwand viel geringer. 2. Sie müssen sich nicht viel um Replikation und Skalierung kümmern. 3. In Kinesis müssen Sie nur eine API aufrufen, um die Anzahl der Shards zu erhöhen. |
| Sicherheit | 1. Kafka unterstützt clientseitige Sicherheitsfunktionen wie: Ø Verschlüsseln Sie die Datenübertragung zwischen Ihren Anwendungen und Kafka-Brokern. Ø Clientauthentifizierung. Ø Kundenautorisierung. | 1. Zur Datensicherheit können Sie serverseitige Verschlüsselung mit AWS KMS-Hauptschlüsseln verwenden, um in Ihrem Datenstrom gespeicherte Daten zu verschlüsseln. Mit AWS KMS können Sie von AWS generierte KMS-Hauptschlüssel für die Verschlüsselung verwenden oder Ihren eigenen Hauptschlüssel in AWS KMS einbringen. Zuletzt können Sie Ihre eigenen Verschlüsselungsbibliotheken verwenden, um Daten auf der Clientseite zu verschlüsseln, bevor Sie die Daten in Kinesis speichern. |
Fazit
Sowohl Kafka als auch Kinesis bieten eine gute Plattform für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Dies hängt von der Organisation ab, die sie bevorzugt. Wenn eine Organisation nicht über genügend Apache Kafka-Experten / Personal verfügt, sollte Kinesis in Betracht gezogen werden. Aber wenn Nachrichten länger in ihren Clustern bleiben sollen, wird es mit Kafka gehen.
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