Elegir la plataforma de transmisión de datos adecuada: profundizar en Kinesis y Kafka

La transmisión de datos se refiere al envío de flujos continuos de registros de datos desde fuentes de datos a una capa de procesamiento y transmisión de datos en tiempo real. Esta arquitectura de transmisión le permite responder inmediatamente a la información recopilada de múltiples fuentes de datos en lugar de tener que esperar hasta que se recopilen todos los datos antes de procesarlos.

Las capacidades clave de Kinesis vs Kafka que las personas deben evaluar al elegir una plataforma de transmisión de datos incluyen:

– Escalabilidad: la capacidad de escalar elásticamente el rendimiento de datos hacia arriba y hacia abajo según demanda;

– Durabilidad: los datos se replican para lograr tolerancia a fallas, evitando cualquier pérdida de datos;

– Baja latencia: los datos se procesan casi en tiempo real con retrasos mínimos;

– Integración: fácil integración con fuentes de datos, herramientas de análisis y capas de visualización.

Amazon Kinesis y Apache Kafka comparten muchas similitudes como plataformas distribuidas de transmisión de datos. Sin embargo, existen algunas diferencias clave en su arquitectura, casos de uso e integraciones que vale la pena considerar.

Amazon Kinesis es un servicio de transmisión de datos en tiempo real totalmente administrado y diseñado para procesar grandes flujos de registros de datos. Kinesis gestiona la infraestructura, el escalado, la capacidad de aprovisionamiento y la replicación para lograr alta disponibilidad. Esto facilita la configuración de canales de transmisión de datos duraderos y escalables sin aprovisionar ni administrar la infraestructura subyacente.

Kinesis transmite datos a través de fragmentos que permiten el procesamiento paralelo y la escalabilidad. Los registros de datos se pueden consumir desde los flujos de Kinesis utilizando Kinesis Client Library (KCL), que controla el progreso para garantizar la tolerancia a fallas. Kinesis se integra de forma nativa con muchos otros servicios de AWS.

Casos de uso: Streaming ETL, análisis en tiempo real, monitoreo de aplicaciones.

Apache Kafka es una plataforma de transmisión de eventos distribuida de código abierto. A diferencia del servicio Kinesis totalmente administrado, el usuario debe implementar, mantener y escalar Kafka en una infraestructura como EC2 o servidores físicos. Kafka transmite datos a través de temas divididos en particiones. Está diseñado como un registro de confirmación distribuido, que proporciona persistencia y tolerancia a fallos.

Kafka tiene conectores que facilitan la transmisión de datos desde muchas fuentes, como bases de datos, servicios en la nube, dispositivos móviles, sensores, etc. También puede exportar flujos procesados ​​a sistemas externos como bases de datos y almacenamiento de archivos. Esto permite la integración de Kafka con la infraestructura existente. Los conectores y la capacidad de Kafka para particionar flujos le permiten escalar para manejar volúmenes de datos crecientes sin problemas. Kafka secuencia y ordena mensajes con precisión para mantener la coherencia al procesar flujos en tiempo real. Esta fortaleza lo hace muy adecuado para aplicaciones de procesamiento de flujo que transforman o analizan flujos de datos en vivo.

Kafka ofrece buenas capacidades para desarrollar aplicaciones de procesamiento de transmisiones directamente utilizando su API Streams. Todas estas características hacen que Kafka sea robusto y versátil para manejar canales de datos comerciales críticos que deben gestionar grandes volúmenes de datos entrantes de manera confiable y segura. Muchas grandes empresas como Uber, Netflix y Spotify utilizan Kafka para monitorear sus aplicaciones principales relacionadas con viajes, videos y música, que generan una gran cantidad de datos en tiempo real a escala. El ecosistema circundante de herramientas de administración, monitoreo y seguridad de Kafka también facilita soluciones de transmisión personalizadas adaptadas a diferentes necesidades.

Casos de uso: mensajería, seguimiento de la actividad del sitio web, recopilación de métricas, agregación de registros.

Kinesis aumenta y reduce automáticamente la capacidad según la carga agregando o eliminando fragmentos sin problemas y sin límites de infraestructura. Esto le permite manejar picos de rendimiento sin intervención manual. Kafka requiere escalar manualmente la infraestructura hacia arriba o hacia abajo a medida que cambian los volúmenes de datos, pero su modelo de partición autoadministrado permite una escalabilidad casi ilimitada, aunque la sobrecarga de operaciones es mayor.

Kafka implementa garantías de ordenación de datos más sólidas y admite la semántica de procesamiento exactamente una vez a través de su arquitectura de registro de confirmación distribuida y protocolos como Kafka Transactions. Kinesis solo admite el ordenamiento de mejor esfuerzo por fragmento y la semántica de procesamiento al menos una vez, lo que significa una menor coherencia de los datos.

Tanto Kinesis como Kafka proporcionan alta disponibilidad y durabilidad mediante replicación y redundancia de datos. Kinesis replica datos en 3 zonas de disponibilidad para una durabilidad de 11 nueves con conmutación por error rápida. Kafka ofrece capacidades adicionales como replicación geográfica entre regiones y zonas de disponibilidad junto con capacidades de conmutación por error más rápidas, lo que permite tiempos de recuperación de segundos en lugar de minutos.

Kafka tiene abundantes API de conectores disponibles gracias a su comunidad de código abierto que admite una integración perfecta con varios almacenes de datos externos, herramientas de análisis y aplicaciones posteriores. Sin embargo, Kinesis proporciona integración nativa con muchos otros servicios de AWS, lo que facilita la ingesta, el procesamiento y la visualización de datos en streaming aprovechando las ofertas de AWS como Redshift, S3, EMR y QuickSight.

Kinesis, listo para usar, brinda más visibilidad sobre el estado de la canalización de transmisión con métricas y paneles a nivel de fragmento que requieren esfuerzos de configuración mínimos. Las capacidades de monitoreo de código abierto de Kafka tienen inicialmente una curva de aprendizaje más pronunciada, pero brindan máxima flexibilidad para personalizar visualizaciones, métricas y seguimiento para clústeres de Kafka a escala.

Kinesis se integra estrechamente con la gestión de acceso e identidad de AWS para controlar el acceso y el cifrado, aprovechando las mejores prácticas de AWS. Kafka se basa en SASL, ACL y separación de organizaciones a través de temas/particiones para implementar modelos de seguridad multiinquilino, pero permite flexibilidad en la integración de sistemas de autenticación externos.

Los precios de Kinesis siguen el modelo de pago por uso de AWS, cobrando según la cantidad de fragmentos y la capacidad de rendimiento, lo que permite la optimización pero puede resultar costoso a gran escala. Kafka tiene considerables gastos operativos dada su infraestructura autogestionada, pero esto permite un mayor control sobre el TCO y lograr menores costos generales a gran escala.

Al elegir Kinesis vs Kafka, algunos de los factores clave a considerar son:

– Preferencias totalmente administradas frente a preferencias autoadministradas – Kinesis elimina la sobrecarga operativa, a diferencia de Kafka

– Habilidades de desarrollador existentes: Kafka proporciona más flexibilidad de programación, mientras que Kinesis es ideal para paradigmas sin servidor.

– Necesidades de procesamiento de datos – Kinesis para ETL más simple; Kafka es mejor para integración y flujos de datos complejos

– Costo: Kinesis tiene costos de transmisión de datos más altos pero menores gastos de DevOps

– Nube versus nube híbrida o multinube: Kinesis está alineado con el ecosistema de AWS, mientras que Kafka puede unir otros entornos

– Herramientas disponibles y monitoreo: Kafka tiene amplias herramientas de código abierto, mientras que Kinesis proporciona información llave en mano.

Entonces, ¿qué plataforma de transmisión de datos debería elegir? No existe una respuesta única, ya que cada una tiene sus pros y sus contras. Es más fácil empezar con Kinesis, pero alcanza los límites de escalabilidad antes que Kafka. Kafka ofrece un mayor control para canalizaciones de datos de misión crítica a gran escala que requieren garantías de enrutamiento y entrega más avanzadas. Kinesis se integra mejor en AWS, mientras que la flexibilidad de Kafka permite unir otros entornos de datos. Evalúe las opciones según su caso de uso, estrategia de nube y preferencias de implementación.