Les missions spatiales, les satellites, les marchés boursiers et les émissions sportives transmettent des données avec peu ou pas de décalage perceptible depuis plusieurs décennies. Cependant, le coût de déploiement de ces solutions de streaming a toujours été prohibitif pour la plupart des entreprises.
Aujourd'hui, les plateformes de streaming comme Apache Kafka et Amazon Kinesis permettent aux entreprises d'envoyer, de recevoir et d'analyser des flux de données en temps réel, sans nécessiter d'infrastructure coûteuse ni d'efforts de maintenance herculéens.
Dans cet article, nous présentons une comparaison objective de ces deux plateformes de streaming et vous aidons à choisir la solution adaptée à vos besoins.
Rendement
Les performances d'une plateforme de streaming tiennent compte de la quantité de données (débit) et de la rapidité (latence) à laquelle vous pouvez les déplacer dans un pipeline. Des débits plus élevés et un temps de latence plus faible se traduisent par une plateforme de streaming plus évolutive et en temps réel.
Kafka présente un léger avantage en termes de performances par rapport à Kinesis, car il peut être encore mieux adapté à vos besoins uniques. Cependant, il n'y a aucune différence de performance notable entre les deux plateformes.
Kinésie :
Kinesis, en tant que service de paiement à l'utilisation entièrement géré, fonctionne bien. Ses unités de débit de base sont appelées éclats. Chaque partition Kinesis fournit une capacité de 1 Mo par seconde de données d'entrée, de 2 Mo par seconde de données de sortie et jusqu'à 1 000 PUTrecords par seconde. En fonction de votre charge de travail, Kinesis adapte le nombre de partitions en fonction de vos besoins.
Kafka :
Lors d'un test sur trois serveurs sur site bon marché, Kafka a livré 2 millions d'écritures par seconde avec une photo débit de 193 Mo par seconde et une moyenne Latence p99 de 3 millisecondes. Lors du test sur l'infrastructure cloud gérée, son débit maximal était de 605 Mo par seconde avec une latence p99 de 5 millisecondes.
Déploiement
L'effort cumulé requis pour que ces deux plateformes de streaming fonctionnent comme prévu doit être pris en compte par rapport à votre matériel existant et à votre capacité DevOps. Dans le cas contraire, vous risquez de vous retrouver face à des dépassements de coûts et de ressources imprévus.
Kinesis est une solution facilement déployable qui convient mieux aux équipes n'ayant que peu ou pas d'expertise DevOps. Kafka convient mieux aux équipes DevOps qui peuvent configurer et affiner manuellement le déploiement.
Kinésie :
Kinesis est livré avec Modèles de déploiement automatique qui peut configurer votre environnement de production en quelques heures. Comme il s'agit d'un service sans serveur, vous n'avez pas à configurer manuellement de serveurs : il adapte automatiquement les ressources pour répondre aux photos de charge de travail selon les besoins.
Kafka :
Le déploiement de Kafka implique plusieurs étapes manuelles. Tout d'abord, vous devez configurer Kafka sur le serveur sur site ou dans le cloud de votre choix et allouer les ressources nécessaires. Ensuite, vous devez déployer Gardien de zoo et un Courtier Kafka. Enfin, vous devez configurer manuellement les nœuds, les partitions et les règles de réplication. Les tests, l'optimisation et la mise au point du déploiement en fonction de vos besoins peuvent prendre plusieurs jours.
Tolérance aux pannes
Les deux plateformes sont conçues pour être très tolérantes aux pannes. Kinesis est livré avec des paramètres de tolérance aux pannes prédéfinis qui ne peuvent pas être modifiés, tandis que vous pouvez améliorer ou aggraver manuellement les paramètres de tolérance aux pannes de Kafka.
Kafka et Kinesis tolèrent tous deux les pannes en partitionnant les flux de données en unités plus petites et en créant plusieurs répliques de chaque unité. Kinesis fait partie de l'infrastructure AWS d'Amazon pour offrir un degré élevé de tolérance aux pannes pour la plupart des applications en temps réel. Cependant, les applications critiques qui ont besoin d'une fiabilité accrue peuvent affiner les paramètres de Kafka pour une fiabilité accrue et les déployer sur un serveur cloud tel qu'AWS ou GCP.
Kinésie :
Kinesis stocke automatiquement trois répliques de tous vos enregistrements de données, chacune dans un format différent Zone de disponibilité AWS. Cela garantit la possibilité de restauration, même en cas de perte d'une ou deux instances. En plus de cela, Kinesis propose également quelques options de restauration en cas de défaillance inattendue du processeur, de l'application ou de l'instance.
Kafka :
Boutiques Kafka autant de répliques selon les besoins de vos enregistrements de données sur différents emplacements de serveur par défaut. Mais exécuter Kafka sur un serveur sur site ne vous donne pas l'avantage de disposer de plusieurs sites comme Kinesis. Cependant, contrairement à Kinesis, Kafka vous permet d'augmenter ou de diminuer le nombre de répliques de données selon vos besoins. Il vous permet également de spécifier des règles sur la façon dont la réplique est sélectionnée en cas de panne.
Surveillance
Comprendre les habitudes d'utilisation en cours peut vous aider à identifier l'impact des modifications récentes, des goulots d'étranglement des ressources et des photos de charge inutiles. Cela peut également vous aider à réduire les failles de sécurité et la consommation non autorisée de ressources. Prenez donc en compte les coûts de surveillance pour optimiser et sécuriser ces deux plateformes de streaming.
Kinesis ne nécessite aucune surveillance externe. Cependant, vous devez surveiller en permanence votre déploiement Kafka pour détecter les erreurs du pipeline de données, les failles de sécurité et les risques de temps d'arrêt. Les équipes qui n'ont pas les moyens de budgétiser du personnel supplémentaire ou des outils de surveillance ont intérêt à choisir Kinesis ou une distribution gérée par Kafka. Kafka convient mieux aux équipes qui possèdent déjà une expertise DevOps et une infrastructure de surveillance.
Kinésie :
Amazon surveille en interne l'ensemble de l'infrastructure Kinesis. Vous n'avez donc pas à vous soucier de configurer une solution de surveillance des performances des applications (APM) ou d'observabilité des données.
Kafka :
Cependant, votre infrastructure Kafka et votre déploiement doivent être surveillés en permanence. Par conséquent, vous devrez peut-être investir dans du personnel DevOps supplémentaire ainsi que dans un outil de surveillance ou d'observabilité.
Coûts
Kafka est une plateforme open source qui ne comporte aucun frais de licence logicielle, mais dont les coûts de mise en œuvre sont élevés. Kinesis a peu ou pas de coûts de mise en œuvre en plus de ses frais de paiement à l'utilisation.
Les déploiements Kafka sur site offrent un avantage financier considérable aux équipes qui ont besoin de diffuser régulièrement de grands volumes de données en temps réel. Cependant, cela doit être mis en balance avec les coûts DevOps et les risques d'interruption des serveurs. Pour les équipes qui ne souhaitent pas gérer un déploiement sur site, Kinesis propose de meilleurs tarifs que la distribution cloud Kafka entièrement gérée par Confluent.
Kinésie :
Kinesis n'a pratiquement aucun coût de mise en œuvre, mais utiliser un modèle de tarification a un coût horaire de 0,04 USD par flux de données. L'ingestion (entrée de données) est facturée à 0,08 dollar par Go de données par heure, stockage compris pendant les 24 premières heures. Le stockage de données d'une durée de un à sept jours coûte 0,10 USD par Go par mois. Au-delà de sept jours, les coûts de stockage chutent à 0,023 USD par Go par mois. La récupération (sortie de données) coûte 0,04 USD par Go et par heure. Abored Flaters Recovery coûte 0,05$ par Go et par heure.
Kafka :
Kafka n'a aucun coût logiciel. Mais comme indiqué précédemment, selon vos besoins, les ingénieurs peuvent avoir besoin de quelques jours à quelques semaines avant de configurer, de déployer et d'affiner un environnement Kafka en fonction des besoins de votre entreprise. Outre ce coût humain, vous devrez également prévoir les coûts d'infrastructure sur site ou dans le cloud.
Confluent distribution cloud gérée par Kafka nous donnons une idée du coût que cette composante de gestion pourrait coûter aux équipes. Son prix de base payant commence à 1,50$ par heure d'utilisation, et les partitions coûtent 0,0015 $/partition/heure après les 500 premières partitions gratuites. En outre, cela coûte entre 0,04$ et 0,13$ par Go de données entrantes ou sortantes et 0,10$ par Go de stockage mensuel.
Diffusez des données à l'aide de Kafka ou Kinesis sans écrire de code
Kafka et Kinesis proposent des options de streaming économiques, évolutives et à faible latence. En tant que solution gérée, Kinesis convient mieux aux petites équipes qui ne disposent que de très peu ou pas de capacité DevOps, tandis que la configurabilité illimitée de Kafka convient mieux aux grandes équipes ayant des besoins de streaming plus complexes.
Lors de la conception de votre architecture de streaming, vous pouvez envisager de tirer parti d'une plateforme de données clients pour gérer la collecte et la diffusion d'événements côté client. L'utilisation d'un CDP aux côtés de Kafka ou Kinesis vous permet de transformer rapidement les données clients en informations exploitables, afin de favoriser la personnalisation en temps réel et de maintenir à jour les modèles d'apprentissage automatique.
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