Кафка проти Кінесіса - Топ-5 відмінностей, які можна вивчити за допомогою інфографіки

Різниця між Кафкою і Кінезісом

Apache Kafka - це програмне забезпечення для обробки потоку з відкритим кодом, розроблене LinkedIn (а пізніше подароване Apache) для ефективного управління своїми зростаючими даними та переходу на обробку в режимі реального часу з пакетної обробки. Він написаний на Scala та Java та базується на моделі публікації та підписки повідомлень. Kinesis - це керована платформа, розроблена Amazon для збору та обробки великих потоків записів даних у режимі реального часу. Він моделюється за Apache Kafka. Він, як відомо, неймовірно швидкий, надійний і простий в експлуатації. Кінезис Kafka Vs є надзвичайно дивовижними.

Порівняння «голова до голови» між Кафкою і Кінесісом (Інфографіка)

Нижче наведено 5 найкращих відмінностей між Кафкою і Кінезісом:

Ключові відмінності між Кафкою і Кінезісом

Основні відмінності між Кафкою та Кінесісом згадуються нижче:

Kafka - це відкрите джерело розповсюдження повідомлень, тоді як Kinesis - це керована платформа, пропонована Amazon. У Kafka ви відповідаєте за встановлення та керування кластерами, а також відповідальні за забезпечення високої доступності, довговічності та відновлення відмов. Якщо ви використовуєте Kinesis, вам не доведеться займатися розміщенням програмного забезпечення та ресурсів. Ви можете навчитися Kafka легко, встановивши її у вашій місцевій системі, тоді як це не те саме для Kinesis.
Ціни в Kinesis залежать від кількості використовуваних осколків. Також вам доведеться платити додаткові гроші, якщо ви плануєте зберігати повідомлення протягом тривалого часу. У випадку з Kafka вартість насамперед залежить від кількості брокерів, якими ви користуєтесь. Kafka додатково потребує команди DevOps для технічного обслуговування, яке в рази коштує. Але з Kafka ви можете зберігати повідомлення довше, не платячи зайвих грошей, доки у вас не буде місця для зберігання.
Хоча і Kafka, і Kinesis складаються з виробників, виробники Kafka пишуть повідомлення на тему, тоді як виробники Kinesis записують дані в KDS. Kinesis також встановлює певні обмеження щодо розміру повідомлення та рівня споживання повідомлень. Максимальний розмір повідомлення в Kinesis - 1 Мб, тоді як повідомлень Kafka може бути більшим. У Kinesis ви можете споживати 5 разів на секунду і до 2 Мб на осколок, що в свою чергу може записувати лише 1000 записів в секунду. Кафка не встановлює явних обмежень, тому тарифи визначаються базовим обладнанням.
На фронті безпеки Kafka пропонує безліч функцій захисту на стороні клієнта, такі як шифрування даних, аутентифікація клієнта та авторизація клієнта, тоді як Kinesis забезпечує шифрування на стороні сервера за допомогою головних ключів AWS KMS для шифрування даних, що зберігаються у вашому потоці даних. Шифрування на стороні сервера має такі переваги:

Важко застосувати шифрування на стороні клієнта.
Шифрування на стороні сервера забезпечує другий рівень захисту поверх шифрування на стороні клієнта.

Таблиця порівняння Кафки проти Кінезіса

Давайте обговоримо 5 найкращих різниць між Кафкою і Кінесісом:

Основи порівняння Кафка - Кінесіс	Кафка	Кінезис
Значення	1. Це програмне забезпечення з відкритим кодом потокового програмного забезпечення. 2. Його можна встановити та запустити у вашій локальній машині. 3. Ви можете зберігати дані стільки днів, скільки потрібно.	1. Це платна платформа для збору та обробки великих потоків даних. 2. Це хмарний сервіс, і його не можна запускати локально. 3. Kinesis зберігає дані за 24 години за замовчуванням, які можна збільшити до 7 днів, змінивши певну конфігурацію.
Вартість	1. Він (додаток Kafka) доступний безкоштовно. 2. Початкова вартість установки величезна. 3. Вартість пропорційна кількості брокерів. 4. Запуск кластеру Kafka - це більше фіксована вартість. Ви, безумовно, можете додати більше посередників, якщо це потрібно, але ви не збираєтесь закривати брокера, оскільки ви знаходитесь в низькій точці.	1. Вам потрібно вибрати AWS (що є платною послугою), щоб користуватися Kinesis. 2. Вартість налаштування низька. 3. Вартість пропорційна кількості осколків, які ви використовуєте. 4. Ви зміните кількість осколків для оптимізації витрат на основі попиту. Наприклад, якщо у вас низький бал протягом дня, ви можете знизитися до менших осколків і заощадити гроші.
Архітектура	1. Основними компонентами екосистеми Kafka є виробники, споживачі та теми. 2. Виробники підштовхують повідомлення до тем, які, у свою чергу, складаються з розділів. 3. Тема - це розділений журнал записів, в якому кожен розділ упорядковується та змінюється.	1. Основними компонентами AWS кинезису є виробники, споживачі та кінезисні потоки даних (KDS). 2. Виробники передають повідомлення в KDS, яке, в свою чергу, складається з клаптів. 3. Кожен фрагмент має послідовність записів даних. Записи даних складаються з порядкового номера, ключа розділу та блоку даних (до 1 МБ), який є незмінною послідовністю байтів.
Операції	1. Ви повинні самостійно керувати та підтримувати свій кластер Kafka, і для цього потрібно багато людських ресурсів. 2. Ви повинні подбати про тиражування та масштабування. 3. Якщо кластер має достатньо ресурсів, масштабування просто означає додавання більше розділів. Якщо у вашому кластері Kafka недостатньо ресурсів, вам потрібно буде встановити та налаштувати іншого брокера, а потім додати більше розділів.	1. Оскільки Kinesis є керованою платформою, зусилля щодо обслуговування є меншими. 2. Вам не потрібно сильно турбуватися щодо тиражування та масштабування. 3. У Kinesis вам просто потрібно викликати API, щоб збільшити кількість черепків.
Безпека	1. Kafka підтримує функції захисту клієнта, такі як: Ø Шифруйте передачу даних між вашими програмами та брокерами Kafka. Ø Аутентифікація клієнта. Ø Авторизація клієнта.	1. Для безпеки даних ви можете використовувати шифрування на стороні сервера за допомогою головних клавіш AWS KMS для шифрування даних, що зберігаються у вашому потоці даних. AWS KMS дозволяє використовувати головні ключі KMS, створені AWS для шифрування, або, якщо вам зручніше, ви можете ввести свій власний головний ключ у AWS KMS. Нарешті, ви можете використовувати власні бібліотеки шифрування для шифрування даних на стороні клієнта, перш ніж вносити дані в Kinesis.

Висновок

І Kafka, і Kinesis забезпечують хорошу платформу для обробки даних в режимі реального часу, це залежить від організації, якій саме вона віддає перевагу. Якщо організації не вистачає експертів Apache Kafka / Людських ресурсів, вона повинна враховувати Kinesis. Але якщо бажає зберігати повідомлення у своїх кластерах і на більш тривалий термін, воно піде з Кафкою.