Kinesis und Kafka: Vergleich von Leistung, Funktionen und Kosten

Weltraummissionen, Satelliten, Aktienmärkte und Sportübertragungen übertragen seit mehreren Jahrzehnten Daten mit geringer oder keiner wahrnehmbaren Verzögerung. Die Bereitstellung dieser Streaming-Lösungen war jedoch in der Vergangenheit für die meisten Unternehmen unerschwinglich kostspielig.

Heute bieten Streaming-Plattformen wie Apache Kafka und Amazon Kinesis ermöglichen es Unternehmen, Datenströme in Echtzeit zu senden, zu empfangen und zu analysieren — ohne teure Infrastruktur oder hohen Wartungsaufwand.

In diesem Artikel präsentieren wir einen unvoreingenommenen Vergleich dieser beiden Streaming-Plattformen und helfen Ihnen bei der Auswahl der richtigen Lösung für Ihre Bedürfnisse.

Aufführung

Die Leistung einer Streaming-Plattform berücksichtigt, wie viele Daten (Durchsatz) und wie schnell (Latenz) Sie durch eine Pipeline übertragen können. Höhere Durchsatzraten und niedrigere Latenzzeiten führen zu einer skalierbareren Streaming-Plattform in Echtzeit.

Kafka hat einen leichten Leistungsvorteil gegenüber Kinesis, da es weiter an Ihre individuellen Bedürfnisse angepasst werden kann. Es gibt jedoch keine nennenswerten Leistungsunterschiede zwischen den beiden Plattformen.

Kinese:

Kinesis als vollständig verwalteter Pay-per-Use-Service schneidet gut ab. Seine Basisdurchsatzeinheiten heißen Scherben. Jeder Kinesis-Shard bietet eine Kapazität von 1 MB pro Sekunde an Eingabedaten, 2 MB pro Sekunde an Ausgabedaten und bis zu 1.000 PutRecords pro Sekunde. Abhängig von Ihrer Arbeitslast skaliert Kinesis die Anzahl der Shards nach Bedarf.

Kafka:

Als Kafka auf drei günstigen Servern vor Ort getestet wurde, lieferte 2 Millionen Schreibvorgänge pro Sekunde mit einem Gipfel Durchsatz von 193 MB pro Sekunde und einem Durchschnitt p99-Latenz von 3 Millisekunden. Wenn getestet auf verwalteter Cloud-Infrastruktur, sein Spitzendurchsatz betrug 605 MB pro Sekunde bei einer p99-Latenz von 5 Millisekunden.

Einsatz

Der kumulative Aufwand, der erforderlich ist, um diese beiden Streaming-Plattformen wie vorgesehen zum Laufen zu bringen, sollte im Verhältnis zu Ihrer vorhandenen Hardware und DevOps-Kapazität betrachtet werden. Andernfalls riskieren Sie unerwartete Kosten- und Ressourcenüberschreitungen.

Kinesis ist eine leicht einsetzbare Lösung, die besser für Teams mit wenig oder gar keinem DevOps-Fachwissen geeignet ist. Kafka eignet sich besser für DevOps-Teams, die die Bereitstellung manuell einrichten, konfigurieren und optimieren können.

Kinese:

Kinesis kommt mit Vorlagen für automatische Bereitstellungen das kann Ihre Produktionsumgebung in wenigen Stunden einrichten. Da es sich um einen serverlosen Dienst handelt, müssen Sie keine Server manuell einrichten oder konfigurieren — er skaliert die Ressourcen automatisch, um Ihre Arbeitslastspitzen nach Bedarf abzudecken.

Kafka:

Die Bereitstellung von Kafka umfasst mehrere manuelle Schritte. Zunächst müssen Sie Kafka auf dem lokalen oder Cloud-Server Ihrer Wahl konfigurieren und die erforderlichen Ressourcen zuweisen. Als Nächstes müssen Sie Folgendes bereitstellen Zoowärter und ein Kafka-Makler. Zuletzt müssen Sie Knoten, Partitionen und Replikationsregeln manuell einrichten. Das Testen, Optimieren und Feinabstimmen der Bereitstellung an Ihre Bedürfnisse kann viele Tage in Anspruch nehmen.

Fehlertoleranz

Beide Plattformen sind so konzipiert, dass sie äußerst fehlertolerant sind. Kinesis verfügt über vordefinierte Fehlertoleranzeinstellungen, die nicht geändert werden können, wohingegen Sie die Fehlertoleranzeinstellungen von Kafka manuell verbessern oder verschlechtern können.

Kafka und Kinesis tolerieren beide Fehler, indem sie Datenströme in kleinere Einheiten aufteilen und mehrere Replikate jeder Einheit erstellen. Kinesis nutzt die AWS-Infrastruktur von Amazon, um ein hohes Maß an Fehlertoleranz für die meisten Echtzeitanwendungen zu bieten. Unternehmenskritische Apps, die zusätzliche Zuverlässigkeit benötigen, können die Einstellungen von Kafka jedoch für eine höhere Zuverlässigkeit optimieren und sie auf einem Cloud-Server wie AWS oder GCP bereitstellen.

Kinese:

Kinesis speichert automatisch drei Replikate all Ihrer Datensätze, jeweils in einem anderen AWS-Verfügbarkeitszone. Dies gewährleistet die Wiederherstellbarkeit, selbst wenn eine oder zwei Instanzen verloren gehen. Darüber hinaus bietet Kinesis auch einige Wiederherstellungsoptionen falls ein unerwarteter Prozessor-, Anwendungs- oder Instanzausfall auftritt.

Kafka:

Kafka-Geschäfte so viele Repliken standardmäßig nach Bedarf Ihrer Datensätze an verschiedenen Serverstandorten. Die Ausführung von Kafka auf einem lokalen Server bietet Ihnen jedoch nicht den Vorteil mehrerer Standorte, den Kinesis bietet. Im Gegensatz zu Kinesis können Sie mit Kafka jedoch die Anzahl der Datenreplikate nach Bedarf erhöhen oder verringern. Es ermöglicht Ihnen auch, Regeln festzulegen, wie ein Replikat wird ausgewählt im Falle eines Fehlers.

Überwachung

Wenn Sie die aktuellen Nutzungsmuster verstehen, können Sie die Auswirkungen der jüngsten Änderungen, Ressourcenengpässe und unnötiger Lastspitzen erkennen. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Sicherheitslücken und den unbefugten Ressourcenverbrauch zu reduzieren. Berücksichtigen Sie also die Überwachungskosten, um diese beiden Streaming-Plattformen zu optimieren und zu sichern.

Kinesis erfordert keine externe Überwachung. Sie müssen Ihre Kafka-Bereitstellung jedoch ständig auf Fehler in der Datenpipeline, Sicherheitslücken und Ausfallrisiken überwachen. Teams, die es sich nicht leisten können, zusätzliches Personal oder Überwachungstools einzuplanen, sollten sich besser für Kinesis oder eine verwaltete Kafka-Distribution entscheiden. Kafka eignet sich besser für Teams, die bereits über DevOps-Fachwissen und Überwachungsinfrastruktur verfügen.

Kinese:

Amazon überwacht intern die gesamte Kinesis-Infrastruktur. Sie müssen sich also keine Gedanken über die Einrichtung einer Lösung zur Überwachung der Anwendungsleistung (APM) oder zur Datenbeobachtung machen.

Kafka:

Ihre Infrastruktur und Bereitstellung von Kafka müssen jedoch ständig überwacht werden. Daher müssen Sie möglicherweise in zusätzliches DevOps-Personal sowie in ein Überwachungs- oder Beobachtbarkeitstool investieren.

Kosten

Kafka ist eine Open-Source-Plattform, für die keine Softwarelizenzgebühren anfallen, aber mit hohen Implementierungskosten verbunden sind. Kinesis hat zusätzlich zur Pay-per-Use-Gebühr nur geringe oder keine Implementierungskosten.

Kafka-Bereitstellungen vor Ort bieten einen enormen Kostenvorteil für Teams, die konsistent große Mengen an Echtzeitdaten streamen müssen. Dies sollte jedoch gegen die DevOps-Kosten und das Risiko von Serverausfällen abgewogen werden. Für Teams, die keine Bereitstellung vor Ort verwalten möchten, bietet Kinesis bessere Preise als die vollständig verwaltete Kafka-Cloud-Distribution von Confluent.

Kinese:

Kinesis hat praktisch keine Implementierungskosten, aber es Pay-per-Use-Preismodell hat stündliche Kosten von 0,04$ pro Datenstream. Die Aufnahme (Dateneingang) kostet 0,08 USD pro GB an Daten pro Stunde, einschließlich Speicher für die ersten 24 Stunden. Eine Datenspeicherung zwischen einem und sieben Tagen kostet jeden Monat 0,10 USD pro GB. Und nach Ablauf von sieben Tagen sinken die Speicherkosten jeden Monat auf 0,023 USD pro GB. Der Abruf (Datenausgang) kostet 0,04 USD pro GB pro Stunde. Verbesserte Fan-Out-Abrufe kostet 0,05$ pro GB pro Stunde.

Kafka:

Kafka hat keine Softwarekosten. Aber wie bereits erwähnt, kann es je nach Ihren Bedürfnissen zwischen einigen Tagen und einigen Wochen dauern, bis Techniker eine Kafka-Umgebung für Ihre Geschäftsanforderungen einrichten, konfigurieren, bereitstellen und optimieren. Zusätzlich zu diesen Personalkosten müssen Sie auch die Kosten für die lokale Infrastruktur oder die Cloud-Infrastruktur berücksichtigen.

Confluents verwaltete Cloud-Distribution von Kafka gibt uns einen Hinweis darauf, wie viel diese Managementkomponente Teams kosten könnte. Der bezahlte Grundpreis beginnt bei 1,50$ pro Nutzungsstunde, und Partitionen kosten nach den ersten 500 kostenlosen Partitionen 0,0015 $/Partition/Stunde. Darüber hinaus kostet es zwischen 0,04 und 0,13 USD pro GB eingehender oder ausgehender Daten und 0,10 USD pro GB monatlichem Speicher.

Streamen Sie Daten mit Kafka oder Kinesis, ohne Code zu schreiben

Sowohl Kafka als auch Kinesis bieten kostengünstige, skalierbare Streaming-Optionen mit niedriger Latenz. Als verwaltete Lösung eignet sich Kinesis besser für kleine Teams, die über sehr wenig oder gar keine DevOps-Kapazität verfügen, wohingegen die offene Konfigurierbarkeit von Kafka besser für größere Teams mit komplexeren Streaming-Anforderungen geeignet ist.

Beim Aufbau Ihrer Streaming-Architektur könnten Sie erwägen, eine Customer Data Platform zu nutzen, um die clientseitige Erfassung von Ereignissen und das Event-Streaming abzuwickeln. Wenn Sie ein CDP zusammen mit Kafka oder Kinesis verwenden, können Sie Kundendaten schnell in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, sodass Sie die Personalisierung in Echtzeit vorantreiben und die Modelle für maschinelles Lernen auf dem neuesten Stand halten können.