Kafka vs Kinesis - Topp 5 skillnader att lära sig med Infographics

Skillnaden mellan Kafka vs Kinesis

Apache Kafka är en strömbearbetningsprogramvara med öppen källkod utvecklad av LinkedIn (och senare donerad till Apache) för att effektivt hantera deras växande data och byta till realtidsbehandling från batchbehandling. Det är skrivet i Scala och Java och baserat på publiceringsprenumerationsmodellen för meddelanden. Kinesis är en hanterad plattform utvecklad av Amazon för att samla in och bearbeta stora strömmar av dataposter i realtid. Den är modellerad efter Apache Kafka. Det är känt för att vara oerhört snabbt, pålitligt och enkelt att använda. Kafka mot Kinesis är båda effektivt fantastiska.

Jämförelse mellan head-to-head mellan Kafka och Kinesis (Infographics)

Nedan visas topp 5 skillnader mellan Kafka vs Kinesis:

Viktiga skillnader mellan Kafka vs Kinesis

De viktigaste skillnaderna mellan Kafka och Kinesis nämns nedan:

Kafka är en open source distribuerad meddelandelösning medan Kinesis är en hanterad plattform som erbjuds av Amazon. I Kafka är du ansvarig för att installera och hantera kluster, och du är också ansvarig för att säkerställa hög tillgänglighet, hållbarhet och återhämtning av fel. Om du använder Kinesis, behöver du inte vara intresserad av att vara värd för programvaran och resurserna. Du kan lära dig Kafka enkelt genom att installera det i ditt lokala system medan det inte är detsamma för Kinesis.
Prissättning i Kinesis beror på antalet skär du använder. Du måste också betala extra pengar om du planerar att behålla meddelandena under en längre tid. För Kafka beror kostnaden främst på antalet mäklare du använder. Kafka kräver dessutom ett DevOps-team för underhåll som är kostsamt ibland. Men med Kafka kan du behålla dina meddelanden längre utan att betala extra pengar så länge du inte har slut på lagringsutrymme.
Även om både Kafka och Kinesis består av producenter, skriver Kafka-producenter meddelanden till ett ämne medan Kinesis-producenter skriver data till KDS. Kinesis inför också vissa begränsningar för meddelandestorleken och konsumtionshastigheten för meddelanden. Den maximala meddelandestorleken i Kinesis är 1 MB medan Kafka-meddelanden kan vara större. I Kinesis kan du konsumera 5 gånger per sekund och upp till 2 MB per skärv, vilket i sin tur bara kan skriva 1000 poster per sekund. Kafka sätter inte några implicita begränsningar, så priserna bestäms av den underliggande hårdvaran.
På säkerhetsfronten erbjuder Kafka många säkerhetsfunktioner på klientsidan som datakryptering, klientautentisering och klientautorisation medan Kinesis tillhandahåller kryptering på serversidan med AWS KMS-huvudnycklar för att kryptera data lagrade i din dataström. Server-sides kryptering har följande fördelar:

Det är svårt att verkställa kryptering på klientsidan.
Server-sida-kryptering ger ett andra lager av säkerhet ovanför klientsidan-kryptering.

Kafka vs Kinesis jämförelsetabell

Låt oss diskutera topp 5-skillnaden mellan Kafka vs Kinesis:

Grund för jämförelse mellan Kafka vs Kinesis	Kafka	Kinesis
Menande	1. Det är en öppen källkod för strömbearbetningsprogramvara. 2. Det kan installeras och köras i din lokala maskin. 3. Du kan lagra data i så många dagar som krävs.	1. Det är en betald plattform för att samla in och bearbeta stora dataströmmar. 2. Det är en molntjänst och kan inte köras lokalt. 3. Kinesis lagrar data i 24 timmar som standard som kan ökas till upp till 7 dagar genom att ändra någon konfiguration.
Kosta	1. Det (Kafka-applikationen) är gratis tillgängligt. 2. Den initiala installationskostnaden är enorm. 3. Kostnaden är proportionell mot antalet mäklare. 4. Att driva ett Kafka-kluster är mer än en fast kostnad. Du kan definitivt lägga till fler mäklare om det behövs men du tänker inte stänga av en mäklare eftersom du är på en låg punkt.	1. Du måste välja AWS (som är en betald tjänst) för att kunna använda Kinesis. 2. Inställningskostnaden är låg. 3. Kostnaden är proportionell mot antalet skär du använder. 4. Du kommer att ändra antalet skär för att optimera kostnaderna baserat på efterfrågan. Om du till exempel hade en låg punkt under dagen kan du gå ner till mindre skärvor och spara pengar.
Arkitektur	1. De viktigaste komponenterna i Kafka Ecosystem inkluderar producenter, konsumenter, ämnen. 2. Producenter driver meddelanden till ämnen som i sin tur består av partitioner. 3. Ett ämne är en partitionerad logg med poster där varje partition är ordnad och oföränderlig.	1. De viktigaste komponenterna i AWS-kinesis är producenter, konsumenter och Kinesis-dataströmmar (KDS). 2. Producenter skjuter meddelanden till KDS som i sin tur består av skärvor. 3. Varje skärv har en sekvens av dataposter. Dataposter består av ett sekvensnummer, en partitionsnyckel och en datablob (upp till 1 MB), som är en immutabel sekvens av byte.
Operationer	1. Du måste själv hantera och underhålla ditt Kafka-kluster och det kräver mycket mänskliga resurser. 2. Du måste ta hand om replikering och skalning. 3. Om klustret har tillräckligt med resurser innebär att skala upp helt enkelt lägga till fler partitioner. Om ditt Kafka-kluster inte har tillräckligt med resurser måste du installera och konfigurera en annan mäklare och sedan lägga till fler partitioner.	1. Eftersom Kinesis är en hanterad plattform är ansträngningarna för underhåll mycket mindre. 2. Du behöver inte bry dig mycket om replikering och skalning. 3. I Kinesis behöver du bara ringa ett API för att öka antalet skär.
säkerhet	1. Kafka stöder säkerhetsfunktioner på klientsidan som: Ø Kryptera dataöverföring mellan dina applikationer och Kafka mäklare. Ø Klientautentisering. Ø Kundtillstånd.	1. För datasäkerhet kan du använda serversidan-kryptering med AWS KMS-huvudnycklar för att kryptera data lagrade i din dataström. Med AWS KMS kan du använda AWS-genererade KMS-huvudnycklar för kryptering, eller om du föredrar kan du ta med din egen huvudnyckel till AWS KMS. Slutligen kan du använda dina egna krypteringsbibliotek för att kryptera data på klientsidan innan du lägger in data i Kinesis.

Slutsats

Både Kafka och Kinesis är en bra plattform för databehandling i realtid, det beror på organisationen vilken man föredrar. Om en organisation inte har tillräckligt med Apache Kafka-experter / mänskliga resurser bör den överväga Kinesis. Men om de vill hålla meddelanden inom sina kluster och under en längre tid kommer det att gå med Kafka.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Kafka vs Kinesis. Här diskuterar vi skillnaden mellan Kafka vs Kinesis, tillsammans med viktiga skillnader, infografik & jämförelsetabell. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer–