Diferencia entre Kafka vs Kinesis
Apache Kafka es un software de procesamiento de flujo de código abierto desarrollado por LinkedIn (y luego donado a Apache) para administrar de manera efectiva sus datos crecientes y pasar al procesamiento en tiempo real del procesamiento por lotes. Está escrito en Scala y Java y se basa en el modelo de mensajería de publicación-suscripción. Kinesis es una plataforma administrada desarrollada por Amazon para recopilar y procesar grandes flujos de registros de datos en tiempo real. Está modelado a partir de Apache Kafka. Se sabe que es increíblemente rápido, confiable y fácil de operar. Kafka Vs Kinesis son realmente sorprendentes.
Comparación cabeza a cabeza entre Kafka y Kinesis (infografía)
A continuación se presentan las 5 principales diferencias entre Kafka y Kinesis:
Diferencias clave entre Kafka vs Kinesis
Las diferencias clave entre Kafka y Kinesis se mencionan a continuación:
- Kafka es una solución de mensajería distribuida de código abierto, mientras que Kinesis es una plataforma administrada ofrecida por Amazon. En Kafka, usted es responsable de instalar y administrar clústeres, y también es responsable de garantizar una alta disponibilidad, durabilidad y recuperación de fallas. Si está utilizando Kinesis, no tiene que preocuparse por alojar el software y los recursos. Puede aprender Kafka fácilmente instalándolo en su sistema local, mientras que no es lo mismo para Kinesis.
- El precio en Kinesis depende de la cantidad de fragmentos que esté utilizando. También tendrá que pagar dólares adicionales si planea conservar los mensajes durante un período prolongado. En el caso de Kafka, el costo depende principalmente de la cantidad de Brokers que esté utilizando. Kafka también requiere un equipo de DevOps para el mantenimiento, que a veces es costoso. Pero con Kafka, puede mantener sus mensajes por más tiempo sin pagar dinero extra siempre y cuando no se quede sin espacio de almacenamiento.
- Aunque tanto Kafka como Kinesis forman parte de Productores, los productores de Kafka escriben mensajes sobre un tema, mientras que los Productores de Kinesis escriben datos en KDS. Kinesis también impone ciertas restricciones en el tamaño del mensaje y la tasa de consumo de mensajes. El tamaño máximo de mensaje en Kinesis es de 1 MB, mientras que los mensajes de Kafka pueden ser más grandes. En Kinesis, puede consumir 5 veces por segundo y hasta 2 MB por fragmento, que a su vez puede escribir solo 1000 registros por segundo. Kafka no impone restricciones implícitas, por lo que las tasas están determinadas por el hardware subyacente.
- En el frente de la seguridad, Kafka ofrece muchas características de seguridad del lado del cliente, como el cifrado de datos, la autenticación del cliente y la autorización del cliente, mientras que Kinesis proporciona cifrado del lado del servidor con las claves maestras de AWS KMS para cifrar los datos almacenados en su flujo de datos. El cifrado del lado del servidor tiene las siguientes ventajas:
- Es difícil aplicar el cifrado del lado del cliente.
- El cifrado del lado del servidor proporciona una segunda capa de seguridad además del cifrado del lado del cliente.
Tabla de comparación de Kafka vs Kinesis
Discutamos las 5 principales diferencias entre Kafka y Kinesis:
| Bases de comparación entre Kafka vs Kinesis | Kafka | Kinesis |
| Sentido | 1. Es una plataforma de software de procesamiento de flujo de código abierto. 2. Se puede instalar y ejecutar en su máquina local. 3. Puede almacenar datos durante tantos días como sea necesario. | 1. Es una plataforma de pago para recopilar y procesar grandes flujos de datos. 2. Es un servicio en la nube y no se puede ejecutar localmente. 3. Kinesis almacena los datos durante 24 horas de forma predeterminada, que se pueden aumentar hasta 7 días cambiando algunas configuraciones. |
| Costo | 1. It (aplicación Kafka) está disponible de forma gratuita. 2. El costo de configuración inicial es enorme. 3. El costo es proporcional al número de corredores. 4. Ejecutar un clúster de Kafka es más un costo fijo. Definitivamente puedes agregar más corredores si es necesario, pero no vas a cerrar un corredor porque estás en un punto bajo. | 1. Tiene que optar por AWS (que es un servicio pago) para usar Kinesis. 2. El costo de instalación es bajo. 3. El costo es proporcional a la cantidad de fragmentos que está utilizando. 4. Cambiará la cantidad de fragmentos para optimizar los costos según la demanda. Por ejemplo, si tuvo un punto bajo durante el día, podría bajar a fragmentos menores y ahorrar dinero. |
| Arquitectura | 1. Los componentes clave del Ecosistema Kafka incluyen Productores, Consumidores, Temas. 2. Los productores envían mensajes a temas que a su vez consisten en particiones. 3. Un tema es un registro particionado de registros con cada partición ordenada e inmutable. | 1. Los componentes clave de AWS kinesis son Productores, Consumidores y Kinesis Data Streams (KDS). 2. Los productores envían mensajes a KDS que a su vez consiste en fragmentos. 3. Cada fragmento tiene una secuencia de registros de datos. Los registros de datos se componen de un número de secuencia, una clave de partición y un blob de datos (hasta 1 MB), que es una secuencia inmutable de bytes. |
| Operaciones | 1. Debe administrar y mantener su clúster Kafka usted mismo y esto requiere muchos recursos humanos. 2. Debe cuidar la replicación y el escalado. 3. Si el clúster tiene suficientes recursos, ampliar simplemente significa agregar más particiones. Si su clúster Kafka no tiene suficientes recursos, necesitará instalar y configurar otro intermediario, luego agregar más particiones. | 1. Como Kinesis es una plataforma administrada, los esfuerzos de mantenimiento son mucho menores. 2. No necesita preocuparse mucho por la replicación y el escalado. 3. En Kinesis, solo necesita llamar a una API para aumentar la cantidad de fragmentos. |
| Seguridad | 1. Kafka admite características de seguridad del lado del cliente como: Ø Cifre datos en tránsito entre sus aplicaciones y los corredores de Kafka. Ø Autenticación del cliente. Ø Autorización del cliente. | 1. Para la seguridad de los datos, puede usar el cifrado del lado del servidor con las claves maestras de AWS KMS para cifrar los datos almacenados en su flujo de datos. AWS KMS le permite utilizar las claves maestras KMS generadas por AWS para el cifrado, o si lo prefiere, puede traer su propia clave maestra a AWS KMS. Por último, puede usar sus propias bibliotecas de cifrado para cifrar datos en el lado del cliente antes de poner los datos en Kinesis. |
Conclusión
Tanto Kafka como Kinesis proporcionan una buena plataforma para el procesamiento de datos en tiempo real, depende de la organización que prefiera. Si una organización no tiene suficientes expertos de Apache Kafka / Recursos humanos, entonces debería considerar Kinesis. Pero si desea mantener los mensajes dentro de sus grupos y durante más tiempo, irá con Kafka.
Artículos recomendados
Esta es una guía de Kafka vs Kinesis. Aquí discutimos la diferencia entre Kafka vs Kinesis, junto con las diferencias clave, la infografía y la tabla de comparación. También puede consultar nuestros otros artículos relacionados para obtener más información:
- Datos vs información
- Data Scientist vs Big Data
- Kafka vs Spark
- Informatica vs Datastage