Kafka vs Kinesis - Topp 5 forskjeller å lære med Infographics

Innholdsfortegnelse:

Anonim

Forskjellen mellom Kafka vs Kinesis

Apache Kafka er en åpen kildekode-stream-prosesseringsprogramvare utviklet av LinkedIn (og senere donert til Apache) for å effektivt administrere deres voksende data og gå over til sanntidsbehandling fra batch-prosessering. Det er skrevet i Scala og Java og er basert på publiseringsabonnement-meldingsmodellen. Kinesis er en administrert plattform utviklet av Amazon for å samle og behandle store strømmer av dataposter i sanntid. Den er modellert etter Apache Kafka. Det er kjent for å være utrolig rask, pålitelig og enkel å betjene. Kafka mot Kinesis er begge effektivt fantastiske.

Sammenligning fra topp til hodet mellom Kafka vs Kinesis (Infographics)

Nedenfor er Topp 5 forskjeller mellom Kafka vs Kinesis:

Viktige forskjeller mellom Kafka vs Kinesis

De viktigste forskjellene mellom Kafka og Kinesis er nevnt nedenfor:

  • Kafka er en open source distribuert meldingsløsning mens Kinesis er en administrert plattform som tilbys av Amazon. I Kafka er du ansvarlig for å installere og administrere klynger, og du er også ansvarlig for å sikre høy tilgjengelighet, holdbarhet og gjenoppretting av feil. Hvis du bruker Kinesis, trenger du ikke å være opptatt av å være vert for programvaren og ressursene. Du kan lære Kafka enkelt ved å installere det i ditt lokale system, mens det ikke er det samme for Kinesis.
  • Priser i Kinesis avhenger av antall skjær du bruker. Du må også betale ekstra dollar hvis du planlegger å holde meldingene i lengre tid. Når det gjelder Kafka, avhenger kostnadene først og fremst av antall meglere du bruker. Kafka krever i tillegg et DevOps-team for vedlikehold som er kostbart til tider. Men med Kafka kan du beholde meldingene dine i lengre tid uten å betale ekstra penger så lenge du ikke går tom for lagringsplass.
  • Selv om både Kafka og Kinesis består av produsenter, skriver Kafka-produsenter meldinger til et emne mens Kinesis produsenter skriver data til KDS. Kinesis pålegger også visse begrensninger for meldingsstørrelse og forbruksgrad for meldinger. Maksimal meldingsstørrelse i Kinesis er 1 MB, mens Kafka-meldinger kan være større. I Kinesis kan du konsumere 5 ganger i sekundet og opptil 2 MB per skjort, som igjen bare kan skrive 1000 poster i sekundet. Kafka pålegger ikke implisitte begrensninger, så prisene bestemmes av den underliggende maskinvaren.
  • På sikkerhetsfronten tilbyr Kafka mange sikkerhetsfunksjoner på klientsiden som datakryptering, klientautentisering og klientautorisering, mens Kinesis gir kryptering på serversiden med AWS KMS-hovednøkler for å kryptere data som er lagret i datastrømmen. Server-side-kryptering har følgende fordeler:
  1. Det er vanskelig å håndheve kryptering på klientsiden.
  2. Server-side-kryptering gir et andre lag med sikkerhet på toppen av klientsiden-kryptering.

Kafka vs Kinesis sammenligningstabell

La oss diskutere topp 5-forskjellen mellom Kafka vs Kinesis:

Grunnlag for sammenligning mellom Kafka vs Kinesis Kafka Kinesis
Betydning1. Det er en åpen kildekode-programvare for prosessering av strømforedling.
2. Den kan installeres og kjøres på din lokale maskin.
3. Du kan lagre data i så mange dager som nødvendig.		1. Det er en betalt plattform for å samle inn og behandle store datastrømmer.
2. Det er en skytjeneste og kan ikke kjøres lokalt.
3. Kinesis lagrer data i 24 timer som standard som kan økes til opptil 7 dager ved å endre noen konfigurasjoner.
Koste1. Den (Kafka-applikasjonen) er gratis tilgjengelig.
2. Opprinnelige installasjonskostnader er enorme.
3. Kostnaden er proporsjonal med antall meglere.
4. Å drive en Kafka-klynge er mer av en fast kostnad. Du kan definitivt legge til flere meglere om nødvendig, men du har ikke tenkt å slå av megleren fordi du er på et lavt punkt.		1. Du må velge AWS (som er en betalt tjeneste) for å kunne bruke Kinesis.
2. Oppsettskostnadene er lave.
3. Kostnaden er proporsjonal med antall skjerver du bruker.
4. Du vil endre antall skjær for å optimalisere kostnadene basert på etterspørsel. Hvis du for eksempel hadde et lavt punkt i løpet av dagen, kan du gå ned til mindre skjerver og spare penger.
Arkitektur1. De viktigste komponentene i Kafka økosystem inkluderer produsenter, forbrukere, emner.
2. Produsenter skyver meldinger inn i emner som igjen består av partisjoner.
3. Et emne er en partisjonert logg over poster hvor hver partisjon er ordnet og uforanderlig.		1. De viktigste komponentene i AWS kinesis er produsenter, forbrukere og Kinesis datastrømmer (KDS).
2. Produsenter skyver meldinger inn i KDS som igjen består av skjær.
3. Hver skjort har en sekvens med dataposter. Dataposter er sammensatt av et sekvensnummer, en partisjonstast og en dataklasse (opptil 1 MB), som er en uforanderlig sekvens med byte.
operasjoner1. Du må administrere og vedlikeholde Kafka-klyngen din selv, og dette krever mye menneskelige ressurser.
2. Du må ta vare på replikering og skalering.
3. Hvis klyngen har nok ressurser, betyr oppskalering ganske enkelt å legge til flere partisjoner. Hvis din Kafka-klynge ikke har nok ressurser, må du installere og konfigurere en annen megler, og deretter legge til flere partisjoner.		1. Siden Kinesis er en administrert plattform, er innsatsen for vedlikehold langt mindre.
2. Du trenger ikke bry deg mye om replikering og skalering.
3. I Kinesis trenger du bare å ringe en API for å øke antall skjær.
Sikkerhet1. Kafka støtter sikkerhetsfunksjoner fra klientsiden som:
Ø Krypter dataovergang mellom applikasjonene dine og Kafka meglere.
Ø Klientautentisering.
Ø Klientfullmakt.		1. For datasikkerhet kan du bruke kryptering på serversiden med AWS KMS-hovednøkler for å kryptere data som er lagret i datastrømmen. AWS KMS lar deg bruke AWS-genererte KMS-masternøkler for kryptering, eller hvis du foretrekker det, kan du ta med din egen hovednøkkel til AWS KMS. Til slutt kan du bruke dine egne krypteringsbiblioteker til å kryptere data på klientsiden før du legger dataene i Kinesis.

Konklusjon

Både Kafka og Kinesis gir en god plattform for sanntids databehandling, det avhenger av organisasjonen hvilken den foretrekker. Hvis en organisasjon ikke har nok Apache Kafka-eksperter / menneskelige ressurser, bør den vurdere Kinesis. Men hvis de ønsker å holde meldinger innenfor sine klynger og over lengre tid, vil det gå med Kafka.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Kafka vs Kinesis. Her diskuterer vi forskjellen mellom Kafka vs Kinesis, sammen med viktige forskjeller, infografikk og sammenligningstabell. Du kan også gå gjennom de andre relaterte artiklene våre for å lære mer–

  1. Data vs informasjon
  2. Data Scientist vs Big Data
  3. Kafka vs Spark
  4. Informatica vs Datastage