Kafka vs Kinesis - Top 5 verschillen om te leren met infographics

Verschil tussen Kafka en Kinesis

Apache Kafka is een open-source stream-processing software ontwikkeld door LinkedIn (en later gedoneerd aan Apache) om hun groeiende gegevens effectief te beheren en over te schakelen naar real-time verwerking van batchverwerking. Het is geschreven in Scala en Java en gebaseerd op het publish-subscribe-model voor berichtenuitwisseling. Kinesis is een beheerd platform ontwikkeld door Amazon om grote stromen gegevensrecords in realtime te verzamelen en te verwerken. Het is gemodelleerd naar Apache Kafka. Het staat bekend als ongelooflijk snel, betrouwbaar en gemakkelijk te bedienen. Kafka versus Kinesis zijn beide effectief geweldig.

Head to Head-vergelijking tussen Kafka en Kinesis (infographics)

Hieronder staan de top 5 verschillen tussen Kafka en Kinesis:

Belangrijkste verschillen tussen Kafka en Kinesis

De belangrijkste verschillen tussen Kafka en Kinesis worden hieronder vermeld:

Kafka is een open-source gedistribueerde berichtoplossing, terwijl Kinesis een beheerd platform is dat wordt aangeboden door Amazon. In Kafka bent u verantwoordelijk voor het installeren en beheren van clusters en bent u ook verantwoordelijk voor het garanderen van een hoge beschikbaarheid, duurzaamheid en foutherstel. Als u Kinesis gebruikt, hoeft u zich geen zorgen te maken over het hosten van de software en de bronnen. U kunt Kafka gemakkelijk leren door het in uw lokale systeem te installeren, terwijl het niet hetzelfde is voor Kinesis.
Prijzen in Kinesis zijn afhankelijk van het aantal scherven dat u gebruikt. U zult ook extra geld moeten betalen als u van plan bent om de berichten voor een langere duur te bewaren. In het geval van Kafka hangen de kosten voornamelijk af van het aantal makelaars dat u gebruikt. Kafka vereist bovendien een DevOps-team voor onderhoud dat soms kostbaar is. Maar met Kafka kunt u uw berichten langer bewaren zonder extra geld te betalen, zolang u niet genoeg opslagruimte heeft.
Hoewel zowel Kafka als Kinesis producenten omvatten, schrijven Kafka-producenten berichten over een onderwerp, terwijl Kinesis-producenten gegevens naar KDS schrijven. Kinesis legt ook bepaalde beperkingen op aan berichtgrootte en consumptiesnelheid van berichten. De maximale berichtgrootte in Kinesis is 1 MB, terwijl Kafka-berichten groter kunnen zijn. In Kinesis kunt u 5 keer per seconde en tot 2 MB per scherf consumeren, die op zijn beurt slechts 1000 records per seconde kan schrijven. Kafka legt geen impliciete beperkingen op, dus tarieven worden bepaald door de onderliggende hardware.
Op het gebied van beveiliging biedt Kafka veel beveiligingsfuncties op de client, zoals gegevenscodering, clientverificatie en clientautorisatie, terwijl Kinesis server-side codering biedt met AWS KMS-hoofdsleutels om gegevens te coderen die zijn opgeslagen in uw gegevensstroom. Server-side encryptie heeft de volgende voordelen:

Het is moeilijk om client-side encryptie af te dwingen.
Server-side encryptie biedt een tweede beveiligingslaag bovenop client-side encryptie.

Kafka vs Kinesis vergelijkingstabel

Laten we het top 5-verschil tussen Kafka en Kinesis bespreken:

Vergelijkingsbasis tussen Kafka en Kinesis	Kafka	Kinesis
Betekenis	1. Het is een open-source softwareplatform voor stroomverwerking. 2. Het kan worden geïnstalleerd en op uw lokale machine worden uitgevoerd. 3. U kunt gegevens voor zoveel dagen opslaan als nodig.	1. Het is een betaald platform om grote gegevensstromen te verzamelen en te verwerken. 2. Het is een cloudservice en kan niet lokaal worden uitgevoerd. 3. Kinesis slaat gegevens standaard 24 uur op, die kunnen worden verhoogd tot 7 dagen door een bepaalde configuratie te wijzigen.
Kosten	1. Het (Kafka-applicatie) is gratis beschikbaar. 2. De initiële installatiekosten zijn enorm. 3. De kosten zijn evenredig aan het aantal makelaars. 4. Het runnen van een Kafka-cluster is meer vaste kosten. U kunt zeker meer makelaars toevoegen als dat nodig is, maar u gaat een makelaar niet afsluiten omdat u zich op een dieptepunt bevindt.	1. U moet kiezen voor AWS (een betaalde service) om Kinesis te gebruiken. 2. De installatiekosten zijn laag. 3. De kosten zijn evenredig aan het aantal scherven dat u gebruikt. 4. U wijzigt het aantal scherven om de kosten te optimaliseren op basis van de vraag. Als je bijvoorbeeld overdag een dieptepunt had, zou je naar kleinere scherven kunnen gaan en geld kunnen besparen.
architectuur	1. De belangrijkste componenten van het Kafka Ecosysteem zijn producenten, consumenten, onderwerpen. 2. Producenten pushen berichten in onderwerpen die op hun beurt uit partities bestaan. 3. Een onderwerp is een gepartitioneerd logboek met records waarbij elke partitie geordend en onveranderlijk is.	1. De belangrijkste componenten van AWS kinesis zijn producenten, consumenten en Kinesis-gegevensstromen (KDS). 2. Producenten pushen berichten in KDS die op zijn beurt uit scherven bestaat. 3. Elke scherf heeft een reeks gegevensrecords. Gegevensrecords bestaan uit een volgnummer, een partitiesleutel en een gegevensblok (maximaal 1 MB), wat een onveranderlijke reeks bytes is.
Activiteiten	1. U moet uw Kafka-cluster zelf beheren en onderhouden en dit vereist veel personeel. 2. Je moet zorgen voor replicatie en schaling. 3. Als het cluster voldoende bronnen heeft, betekent schaalvergroting eenvoudigweg het toevoegen van meer partities. Als uw Kafka-cluster niet voldoende bronnen heeft, moet u een andere broker installeren en configureren en vervolgens meer partities toevoegen.	1. Omdat Kinesis een beheerd platform is, zijn de inspanningen voor onderhoud veel minder. 2. U hoeft zich niet druk te maken over replicatie en schaling. 3. In Kinesis hoeft u alleen maar een API aan te roepen om het aantal scherven te vergroten.
Veiligheid	1. Kafka ondersteunt client-side beveiligingsfuncties zoals: Ø Versleutel data-in-transit tussen uw applicaties en Kafka-makelaars. Ø Client authenticatie. Ø Klantmachtiging.	1. Voor gegevensbeveiliging kunt u server-side encryptie met AWS KMS-hoofdsleutels gebruiken om gegevens te versleutelen die in uw gegevensstroom zijn opgeslagen. Met AWS KMS kunt u door AWS gegenereerde KMS-mastersleutels gebruiken voor codering of, als u wilt, kunt u uw eigen mastersleutel meenemen naar AWS KMS. Ten slotte kunt u uw eigen coderingsbibliotheken gebruiken om gegevens aan de clientzijde te coderen voordat u de gegevens in Kinesis plaatst.

Conclusie

Zowel Kafka als Kinesis bieden een goed platform voor realtime gegevensverwerking, het hangt af van de organisatie welke het verkiest. Als een organisatie niet genoeg Apache Kafka-experts / Human resources heeft, moet ze Kinesis overwegen. Maar als berichten binnen zijn clusters en voor een langere duur wil bewaren, gaat het met Kafka.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor Kafka vs Kinesis. Hier bespreken we het verschil tussen Kafka en Kinesis, samen met de belangrijkste verschillen, infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen lezen voor meer informatie–