Kafka vs Kinesis - 5 principales différences à apprendre avec l'infographie

Différence entre Kafka et Kinesis

Apache Kafka est un logiciel de traitement de flux open source développé par LinkedIn (et plus tard donné à Apache) pour gérer efficacement leurs données croissantes et passer au traitement en temps réel du traitement par lots. Il est écrit en Scala et Java et basé sur le modèle de messagerie publication-abonnement. Kinesis est une plate-forme gérée développée par Amazon pour collecter et traiter de grands flux d'enregistrements de données en temps réel. Il est calqué sur Apache Kafka. Il est connu pour être incroyablement rapide, fiable et facile à utiliser. Kafka Vs Kinesis sont tous deux incroyablement efficaces.

Comparaison directe entre Kafka et Kinesis (Infographie)

Voici les 5 principales différences entre Kafka et Kinesis:

Différences clés entre Kafka et Kinesis

Les principales différences entre Kafka et Kinesis sont mentionnées ci-dessous:

Kafka est une solution de messagerie distribuée open source tandis que Kinesis est une plate-forme gérée proposée par Amazon. Dans Kafka, vous êtes responsable de l'installation et de la gestion des clusters, et vous êtes également responsable de garantir la haute disponibilité, la durabilité et la reprise après incident. Si vous utilisez Kinesis, vous n'avez pas à vous soucier de l'hébergement du logiciel et des ressources. Vous pouvez apprendre Kafka facilement en l'installant dans votre système local alors que ce n'est pas la même chose pour Kinesis.
Les prix dans Kinesis dépendent du nombre de fragments que vous utilisez. Vous devrez également payer des dollars supplémentaires si vous prévoyez de conserver les messages pendant une durée prolongée. Dans le cas de Kafka, le coût dépend principalement du nombre de courtiers que vous utilisez. Kafka nécessite en outre une équipe DevOps pour la maintenance, ce qui est parfois coûteux. Mais avec Kafka, vous pouvez conserver vos messages plus longtemps sans payer d'argent supplémentaire tant que vous ne manquez pas d'espace de stockage.
Bien que Kafka et Kinesis comprennent des producteurs, les producteurs de Kafka écrivent des messages sur un sujet tandis que les producteurs de Kinesis écrivent des données dans KDS. Kinesis impose également certaines restrictions sur la taille des messages et le taux de consommation des messages. La taille maximale des messages dans Kinesis est de 1 Mo, tandis que les messages Kafka peuvent être plus volumineux. Dans Kinesis, vous pouvez consommer 5 fois par seconde et jusqu'à 2 Mo par fragment, ce qui à son tour ne peut écrire que 1000 enregistrements par seconde. Kafka n'impose aucune restriction implicite, les tarifs sont donc déterminés par le matériel sous-jacent.
Sur le plan de la sécurité, Kafka propose de nombreuses fonctionnalités de sécurité côté client telles que le chiffrement des données, l'authentification client et l'autorisation client, tandis que Kinesis fournit un chiffrement côté serveur avec des clés principales AWS KMS pour chiffrer les données stockées dans votre flux de données. Le chiffrement côté serveur présente les avantages suivants:

Il est difficile d'appliquer le chiffrement côté client.
Le chiffrement côté serveur fournit une deuxième couche de sécurité en plus du chiffrement côté client.

Tableau de comparaison Kafka vs Kinesis

Laissez-nous discuter de la différence du top 5 entre Kafka vs Kinesis:

Base de comparaison entre Kafka et Kinesis	Kafka	Kinesis
Sens	1. Il s'agit d'une plate-forme logicielle de traitement de flux open source. 2. Il peut être installé et exécuté sur votre machine locale. 3. Vous pouvez stocker des données pendant autant de jours que nécessaire.	1. C'est une plate-forme payante pour collecter et traiter de grands flux de données. 2. Il s'agit d'un service cloud et ne peut pas être exécuté localement. 3. Kinesis stocke les données pendant 24 heures par défaut, ce qui peut être augmenté jusqu'à 7 jours en modifiant une configuration.
Coût	1. Il (application Kafka) est disponible gratuitement. 2. Le coût d'installation initial est énorme. 3. Le coût est proportionnel au nombre de courtiers. 4. L'exécution d'un cluster Kafka est plus un coût fixe. Vous pouvez certainement ajouter plus de courtiers si nécessaire, mais vous ne fermerez pas un courtier parce que vous êtes à un point bas.	1. Vous devez opter pour AWS (qui est un service payant) pour utiliser Kinesis. 2. Le coût d'installation est faible. 3. Le coût est proportionnel au nombre de fragments que vous utilisez. 4. Vous allez modifier le nombre de fragments pour optimiser les coûts en fonction de la demande. Par exemple, si vous aviez un point bas pendant la journée, vous pourriez descendre à des éclats moindres et économiser de l'argent.
Architecture	1. Les principaux composants de l'écosystème de Kafka comprennent les producteurs, les consommateurs et les sujets. 2. Les producteurs insèrent des messages dans des sujets qui à leur tour sont constitués de partitions. 3. Un sujet est un journal des enregistrements partitionné, chaque partition étant ordonnée et immuable.	1. Les composants clés d'AWS kinesis sont les producteurs, les consommateurs et les flux de données Kinesis (KDS). 2. Les producteurs envoient des messages dans KDS qui à son tour se compose de fragments. 3. Chaque fragment a une séquence d'enregistrements de données. Les enregistrements de données sont composés d'un numéro de séquence, d'une clé de partition et d'un blob de données (jusqu'à 1 Mo), qui est une séquence immuable d'octets.
Les opérations	1. Vous devez gérer et maintenir votre cluster Kafka vous-même et cela nécessite beaucoup de ressources humaines. 2. Vous devez prendre soin de la réplication et de la mise à l'échelle. 3. Si le cluster a suffisamment de ressources, la mise à l'échelle signifie simplement ajouter plus de partitions. Si votre cluster Kafka ne dispose pas de suffisamment de ressources, vous devrez installer et configurer un autre courtier, puis ajouter plus de partitions.	1. Kinesis étant une plate-forme gérée, les efforts de maintenance sont bien moindres. 2. Vous n'avez pas besoin de vous soucier de la réplication et de la mise à l'échelle. 3. Dans Kinesis, il vous suffit d'appeler une API pour augmenter le nombre de fragments.
Sécurité	1. Kafka prend en charge les fonctionnalités de sécurité côté client telles que: Ø Chiffrer les données en transit entre vos applications et les courtiers Kafka. Ø Authentification client. Ø Autorisation du client.	1. Pour la sécurité des données, vous pouvez utiliser le chiffrement côté serveur avec les clés principales AWS KMS pour chiffrer les données stockées dans votre flux de données. AWS KMS vous permet d'utiliser les clés principales KMS générées par AWS pour le chiffrement, ou si vous préférez, vous pouvez apporter votre propre clé principale dans AWS KMS. Enfin, vous pouvez utiliser vos propres bibliothèques de chiffrement pour chiffrer les données côté client avant de les placer dans Kinesis.

Conclusion

Kafka et Kinesis fournissent une bonne plate-forme pour le traitement des données en temps réel, cela dépend de l'organisation qu'elle préfère. Si une organisation ne dispose pas d'assez d'experts Apache Kafka / ressources humaines, elle devrait envisager Kinesis. Mais si souhaite garder des messages dans ses clusters et pour une durée plus longue, il ira avec Kafka.

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