Kafka vs Kinesis - Le 5 principali differenze da imparare con l'infografica

Differenza tra Kafka vs Kinesis

Apache Kafka è un software di elaborazione di flussi open source sviluppato da LinkedIn (e successivamente donato ad Apache) per gestire efficacemente i loro dati in crescita e passare all'elaborazione in tempo reale dall'elaborazione batch. È scritto in Scala e Java e si basa sul modello di messaggistica di pubblicazione e sottoscrizione. Kinesis è una piattaforma gestita sviluppata da Amazon per raccogliere ed elaborare grandi flussi di record di dati in tempo reale. È modellato su Apache Kafka. È noto per essere incredibilmente veloce, affidabile e facile da usare. Kafka Vs Kinesis sono entrambi sorprendentemente efficaci.

Confronto testa a testa tra Kafka vs Kinesis (infografica)

Di seguito sono riportate le 5 principali differenze tra Kafka e Kinesis:

Differenze chiave tra Kafka e Kinesis

Le differenze chiave tra Kafka e Kinesis sono menzionate di seguito:

Kafka è una soluzione di messaggistica distribuita open source mentre Kinesis è una piattaforma gestita offerta da Amazon. In Kafka, sei responsabile dell'installazione e della gestione dei cluster e sei anche responsabile di garantire alta disponibilità, durata e ripristino degli errori. Se stai usando Kinesis, non devi preoccuparti di ospitare il software e le risorse. Puoi imparare facilmente Kafka installandolo nel tuo sistema locale mentre non è lo stesso per Kinesis.
Il prezzo in Kinesis dipende dal numero di frammenti che stai usando. Dovrai anche pagare dollari extra se hai intenzione di conservare i messaggi per una durata prolungata. Nel caso di Kafka, il costo dipende principalmente dal numero di broker che stai utilizzando. Kafka richiede inoltre un team DevOps per la manutenzione, che a volte è costosa. Ma con Kafka, puoi conservare i tuoi messaggi per una durata più lunga senza pagare soldi extra finché non esaurisci lo spazio di archiviazione.
Sebbene sia Kafka che Kinesis comprendano produttori, i produttori di Kafka scrivono messaggi su un argomento mentre i produttori di Kinesis scrivono dati su KDS. Kinesis impone inoltre alcune restrizioni sulla dimensione dei messaggi e sulla percentuale di consumo dei messaggi. La dimensione massima dei messaggi in Kinesis è di 1 MB, mentre i messaggi di Kafka possono essere più grandi. In Kinesis puoi consumare 5 volte al secondo e fino a 2 MB per frammento, che a sua volta può scrivere solo 1000 record al secondo. Kafka non impone alcuna restrizione implicita, quindi le tariffe sono determinate dall'hardware sottostante.
Sul fronte della sicurezza, Kafka offre molte funzionalità di sicurezza sul lato client come la crittografia dei dati, l'autenticazione del client e l'autorizzazione del client, mentre Kinesis fornisce la crittografia sul lato server con le chiavi master AWS KMS per crittografare i dati memorizzati nel flusso di dati. La crittografia lato server presenta i seguenti vantaggi:

È difficile applicare la crittografia sul lato client.
La crittografia lato server offre un secondo livello di sicurezza oltre alla crittografia lato client.

Tabella comparativa Kafka vs Kinesis

Discutiamo la differenza 5 principale tra Kafka vs Kinesis:

Base di confronto tra Kafka vs Kinesis	Kafka	Kinesis
Senso	1. È una piattaforma software di elaborazione di flussi open source. 2. Può essere installato ed eseguito nel tuo computer locale. 3. È possibile memorizzare i dati per tutti i giorni richiesti.	1. È una piattaforma a pagamento per raccogliere ed elaborare grandi flussi di dati. 2. È un servizio cloud e non può essere eseguito localmente. 3. Kinesis memorizza i dati per 24 ore per impostazione predefinita, che possono essere aumentati fino a 7 giorni modificando alcune configurazioni.
Costo	1. It (applicazione Kafka) è disponibile gratuitamente. 2. Il costo di installazione iniziale è enorme. 3. Il costo è proporzionale al numero di broker. 4. L'esecuzione di un cluster Kafka ha un costo maggiore. Puoi sicuramente aggiungere più broker se necessario, ma non hai intenzione di chiudere un broker perché sei a un punto basso.	1. Devi usare AWS (che è un servizio a pagamento) per usare Kinesis. 2. Il costo di installazione è basso. 3. Il costo è proporzionale al numero di frammenti in uso. 4. Modificherai il numero di frammenti per ottimizzare i costi in base alla domanda. Ad esempio, se hai avuto un punto basso durante il giorno, potresti passare a frammenti minori e risparmiare denaro.
Architettura	1. I componenti chiave dell'ecosistema Kafka includono produttori, consumatori, argomenti. 2. I produttori inseriscono i messaggi in argomenti che a loro volta sono costituiti da partizioni. 3. Un argomento è un registro partizionato di record con ogni partizione ordinata e immutabile.	1. I componenti chiave di AWS kinesis sono Producers, Consumers e Kinesis Data Streams (KDS). 2. I produttori inseriscono i messaggi in KDS che a sua volta è costituito da frammenti. 3. Ogni frammento ha una sequenza di set di dati. I set di dati sono composti da un numero di sequenza, una chiave di partizione e un BLOB di dati (fino a 1 MB), che è una sequenza immutabile di byte.
operazioni	1. Devi gestire e mantenere tu stesso il tuo cluster Kafka e questo richiede molte risorse umane. 2. Devi occuparti della replica e del ridimensionamento. 3. Se il cluster ha risorse sufficienti, scalare significa semplicemente aggiungere più partizioni. Se il tuo cluster Kafka non ha abbastanza risorse, dovrai installare e configurare un altro broker, quindi aggiungere più partizioni.	1. Poiché Kinesis è una piattaforma gestita, gli sforzi per la manutenzione sono molto inferiori. 2. Non devi preoccuparti molto della replica e del ridimensionamento. 3. In Kinesis, devi solo chiamare un'API per aumentare il numero di frammenti.
Sicurezza	1. Kafka supporta funzionalità di sicurezza lato client come: Ø Crittografa i dati in transito tra le tue applicazioni e i broker Kafka. Ø Autenticazione client. Ø Autorizzazione del cliente.	1. Per la sicurezza dei dati, è possibile utilizzare la crittografia lato server con le chiavi master KMS AWS per crittografare i dati memorizzati nel flusso di dati. AWS KMS ti consente di utilizzare le chiavi master KMS generate da AWS per la crittografia o, se preferisci, puoi portare la tua chiave master in AWS KMS. Infine, è possibile utilizzare le proprie librerie di crittografia per crittografare i dati sul lato client prima di inserirli in Kinesis.

Conclusione

Sia Kafka che Kinesis forniscono una buona piattaforma per l'elaborazione dei dati in tempo reale, dipende dall'organizzazione che preferisce. Se un'organizzazione non ha abbastanza esperti Apache Kafka / Risorse umane, dovrebbe prendere in considerazione Kinesis. Ma se desidera mantenere i messaggi all'interno dei suoi cluster e per una durata più lunga, andrà con Kafka.

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