Kafka vs Kinesis - Top 5 forskelle at lære med Infographics

Forskellen mellem Kafka vs Kinesis

Apache Kafka er en open-source stream-behandlingssoftware udviklet af LinkedIn (og senere doneret til Apache) for effektivt at styre deres voksende data og skifte til realtidsbehandling fra batch-behandling. Det er skrevet i Scala og Java og er baseret på publicerings-abonnementsmodellen for meddelelser. Kinesis er en administreret platform udviklet af Amazon til at indsamle og behandle store strømme af dataposter i realtid. Det er modelleret efter Apache Kafka. Det er kendt for at være utroligt hurtigt, pålideligt og let at betjene. Kafka mod Kinesis er begge effektivt fantastiske.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Kafka vs Kinesis (Infografik)

Nedenfor er Top 5 forskelle mellem Kafka vs Kinesis:

Vigtige forskelle mellem Kafka vs Kinesis

De vigtigste forskelle mellem Kafka og Kinesis er nævnt nedenfor:

Kafka er en open-source distribueret messaging-løsning, mens Kinesis er en administreret platform, der tilbydes af Amazon. I Kafka er du ansvarlig for installation og styring af klynger, og du er også ansvarlig for at sikre høj tilgængelighed, holdbarhed og gendannelse af fejl. Hvis du bruger Kinesis, behøver du ikke være bekymret for hosting af softwaren og ressourcerne. Du kan nemt lære Kafka ved at installere den i dit lokale system, mens det ikke er det samme for Kinesis.
Prisfastsættelse i Kinesis afhænger af antallet af skår, du bruger. Du bliver også nødt til at betale ekstra bukke, hvis du planlægger at bevare meddelelserne i en længere varighed. I tilfælde af Kafka afhænger omkostningerne primært af antallet af mæglere, du bruger. Kafka kræver desuden et DevOps-team til vedligeholdelse, der til tider er dyrt. Men med Kafka kan du opbevare dine beskeder i længere varighed uden at betale ekstra penge, så længe du ikke går tom for lagerplads.
Selvom både Kafka og Kinesis består af producenter, skriver Kafka-producenter beskeder til et emne, mens Kinesis-producenter skriver data til KDS. Kinesis pålægger også visse begrænsninger for meddelelsestørrelse og forbrugshastighed for meddelelser. Den maksimale meddelelsesstørrelse i Kinesis er 1 MB, mens Kafka-meddelelser kan være større. I Kinesis kan du forbruge 5 gange pr. Sekund og op til 2 MB pr. Shard, hvilket igen kun kan skrive 1000 poster pr. Sekund. Kafka pålægger ikke implicit begrænsninger, så satserne bestemmes af den underliggende hardware.
På sikkerhedsfronten tilbyder Kafka mange klientsidesikkerhedsfunktioner som datakryptering, klientautentificering og klientautorisering, hvorimod Kinesis leverer kryptering på serversiden med AWS KMS-mastertaster til at kryptere data, der er gemt i din datastrøm. Server-side-kryptering har følgende fordele:

Det er svært at håndhæve kryptering på klientsiden.
Server-side-kryptering giver et andet lag af sikkerhed oven på klientsiden-kryptering.

Kafka vs Kinesis sammenligningstabel

Lad os diskutere top 5-forskellen mellem Kafka vs Kinesis:

Grundlag for sammenligning mellem Kafka vs Kinesis	Kafka	Kinesis
Betyder	1. Det er en open source-stream-behandlingssoftwareplatform. 2. Det kan installeres og køres på din lokale maskine. 3. Du kan gemme data i så mange dage som krævet.	1. Det er en betalt platform til at indsamle og behandle store strømme af data. 2. Det er en skytjeneste og kan ikke køres lokalt. 3. Kinesis gemmer data i 24 timer som standard, som kan øges til op til 7 dage ved at ændre en eller anden konfiguration.
Koste	1. It (Kafka-applikation) er gratis tilgængelig. 2. De oprindelige installationsomkostninger er enorme. 3. Omkostningerne står i forhold til antallet af mæglere. 4. At køre en Kafka-klynge er mere en fast pris. Du kan bestemt tilføje flere mæglere, hvis nødvendigt, men du vil ikke lukke en mægler ned, fordi du er på et lavt punkt.	1. Du skal vælge AWS (som er en betalt tjeneste) for at bruge Kinesis. 2. Opsætningsomkostningerne er lave. 3. Omkostninger er proportionale med antallet af skår, du bruger. 4. Du ændrer antallet af skår for at optimere omkostningerne baseret på efterspørgsel. For eksempel, hvis du havde et lavt punkt i løbet af dagen, kunne du gå ned til mindre skår og spare penge.
Arkitektur	1. De vigtigste komponenter i Kafka økosystem inkluderer producenter, forbrugere, emner. 2. Producenter skubber beskeder ind i emner, der igen består af partitioner. 3. Et emne er en partitioneret log med poster, hvor hver partition er ordnet og uforanderlig.	1. De vigtigste komponenter i AWS-kinesis er producenter, forbrugere og Kinesis-datastrømme (KDS). 2. Producenter skubber beskeder ind i KDS, der igen består af skær. 3. Hver skår har en sekvens af dataposter. Dataposter er sammensat af et sekvensnummer, en partitionstast og en dataklods (op til 1 MB), som er en uforanderlig række af bytes.
operationer	1. Du skal selv styre og vedligeholde din Kafka-klynge, og dette kræver en masse menneskelige ressourcer. 2. Du skal passe på replikation og skalering. 3. Hvis klyngen har ressourcer nok, betyder opskalering simpelthen tilføjelse af flere partitioner. Hvis din Kafka-klynge ikke har nok ressourcer, skal du installere og konfigurere en anden mægler og derefter tilføje flere partitioner.	1. Da Kinesis er en administreret platform, er indsatsen for vedligeholdelse langt mindre. 2. Du behøver ikke bekymre dig meget om replikering og skalering. 3. I Kinesis skal du bare ringe til en API for at øge antallet af skår.
Sikkerhed	1. Kafka understøtter sikkerhedsfunktioner på klientsiden som: Ø Krypter dataovergang mellem dine applikationer og Kafka mæglere. Ø Klientgodkendelse. Ø Klientgodkendelse.	1. Til datasikkerhed kan du bruge serversiden-kryptering med AWS KMS-mastertaster til at kryptere data, der er gemt i din datastrøm. AWS KMS giver dig mulighed for at bruge AWS-genererede KMS-mastertaster til kryptering, eller hvis du foretrækker det, kan du bringe din egen hovednøgle ind i AWS KMS. Til sidst kan du bruge dine egne krypteringsbiblioteker til at kryptere data på klientsiden, inden du sætter dataene i Kinesis.

Konklusion

Både Kafka og Kinesis er en god platform til databehandling i realtid, det afhænger af den organisation, hvilken den foretrækker. Hvis en organisation ikke har nok Apache Kafka-eksperter / menneskelige ressourcer, bør den overveje Kinesis. Men hvis de ønsker at holde beskeder inden for sine klynger og i en længere varighed, går det sammen med Kafka.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Kafka vs Kinesis. Her diskuterer vi forskellen mellem Kafka vs Kinesis sammen med nøgleforskelle, infografik & sammenligningstabel. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere–