Когда дело доходит до оперативного мониторинга данных, вам, скорее всего, придут в голову два названия — Apache Kafka или Pulsar. Обе эти платформы потоковой передачи событий на основе веб-сервера Apache получили широкое признание за то, что являются лучшим программным обеспечением для потоковой передачи событий, очередей сообщений и распределенного программного обеспечения.

Кто-то предпочитает Apache Kafka, кто-то предпочитает Apache Pulsar, но это разные вещи. Хотя обе они являются высоко оцененными платформами потоковой передачи событий, они совершенно разные в отношении производительности, возможностей и потенциала.

Многие люди не уверены, какая из них лучше, поскольку у обеих платформ есть много пользователей, которые считают свою платформу универсальным программным обеспечением для потоковой передачи событий. В этой статье мы дадим вам полный, сравнительный, непредвзятый обзор обоих, сравним их по заданному набору стандартов и ответим, какая платформа лучше.

Что такое веб-сервер Apache?

Apache — один из самых известных в мире бесплатных веб-серверов с открытым исходным кодом. Примерно 40% всех веб-сайтов в современном Интернете используют его, и он был основным игроком на протяжении более двух десятилетий.

Apache позволяет вам управлять практически каждым аспектом всего, что вы на нем строите, и хорошо работает с компьютерным оборудованием среднего класса.

Его стабильность является одной из его самых выдающихся особенностей, а веб-сервер Apache известен как один из наиболее стабильных вариантов. Это, в сочетании с приличным шифрованием, делает его жизнеспособным выбором для HTTP-доставки.

С точки зрения безопасности, Apache имеет минимальные уязвимости, но известен своими недостатками в DDO-атаках с помощью таких инструментов, как Slowloris, но в основном это было исправлено в последнем выпуске.

Одной из самых выдающихся особенностей веб-сервера Apache является его дополнительное программное обеспечение и практически непревзойденная масштабируемость. Он используется двумя самыми популярными платформами потоковой передачи событий, Apache Kafka и Apache Pulsar.

Что такое Апач Кафка?

Apache Kafka — это платформа потоковой передачи событий с открытым исходным кодом, изначально разработанная LinkedIn. Это система сетей и запросов, которая работает через стандартный TCP. Это позволяет пользователям собирать, хранить и впоследствии интегрировать данные в заданном масштабе.

Одним из наиболее известных применений этой технологии очередей является создание распределенных приложений и их запуск в любом масштабе. Apache Kafka поддерживает лидер отрасли LinkedIn, который всегда онлайн. Это программное обеспечение известно своей простотой, адаптируемостью и способностью обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени без заминок.

Он также имеет уникальную возможность потоковой обработки в реальном времени, обеспечиваемую API-интерфейсом Apache Kafka Streams, что позволяет создавать архитектуры потоковых данных и выполнять аналитику в реальном времени. Как крупные, так и небольшие компании используют Apache Kafka, и он регулярно получает обновления.

Плюсы:

  • Чрезвычайно низкая задержка
  • Превосходная конфигурация
  • Идеальная масштабируемость
  • Отказоустойчивость

Минусы:

  • Проблемы с настройкой
  • Отсутствие возможности мониторинга
  • Замедляет производительность

Что такое Apache Pulsar?

Apache Pulsar — это облачная распределенная система обмена сообщениями с возможностями потоковой передачи событий и очередей сообщений, изначально разработанная Yahoo. Это один из самых мощных и популярных инструментов для этой цели в Интернете, и его хвалят за интуитивность и гибкость.

Он предоставляет большинство тех же функций, что и Apache Kafka, но обычно считается более мощным и простым в использовании. Он работает по схеме pub-sub и является одним из самых интересных инструментов, сопровождающих такие технологии, как большие данные, которые обещают изменить цифровой ландшафт.

В отличие от большинства своих конкурентов, Apache Pulsar был специально создан для обработки таких вещей, как гео-репликация и мультитенантность, которые не были распространены при его выпуске и до сих пор не распространены.

Apache Pulsar поставляется интегрированным с Apache BookKeeper, который обеспечивает большую часть своих потребностей в хранении, а остальная часть выполняется многоуровневым хранилищем.

Он обладает всеми теми же функциями, что и Apache Kafka, такими как обработка данных в реальном времени, фантастическая применимость и интеграция, а также аналитика в реальном времени.

Плюсы:

  • Легко использовать
  • Низкая задержка
  • Полнофункциональное решение
  • Оптимизированная производительность
  • Простое развертывание
  • Легче использовать API
  • Простое масштабирование

Минусы:

Сравнение Apache Kafka и Apache Pulsar

Apache Kafka отличается от Apache Pulsar несколькими вещами, и чтобы определить всю степень различий, нам нужно установить структуру. Ниже мы перечислили пять параметров, по которым мы будем судить как об Apache Pulsar, так и об Apache Kafka, и сравним их, чтобы определить, какой из них превосходит какой параметр.

Простота использования

Одна вещь, которая выделяла Apache Kafka из толпы после его выпуска, — это простота использования. Apache Kafka — это простейший сервис потоковой передачи событий, который до сих пор имеет некоторое применение в мире архитектуры бизнеса и данных.

С ним легко работать, его легко настроить — но самое главное, его очень легко развернуть. Это происходит благодаря общей простоте Apache Kafka, что не всегда хорошо. Его простота обеспечивает отсутствие функций, которые являются неотъемлемой частью такого сервиса.

С другой стороны, Apache Pulsar, будучи гораздо более сложным, чем Apache Kafka почти во всех отношениях, не так прост в использовании, как его конкурент. Apache Pulsar требует гораздо более мощного оборудования для своих приложений из-за его расширенных возможностей.

Эти функции также усложняют настройку, использование и развертывание Apache Pulsar. Это не обязательно проблема, поскольку Apache Pulsar по-прежнему относительно прост в использовании для опытных разработчиков — просто его немного сложнее освоить по сравнению с Apache Kafka. Apache Kafka также требует только Apache Zookeeper, тогда как Pulsar требует и Zookeeper, и Bookkeeper.

Особенности и преимущества

Apache Pulsar поставляется с множеством различных функций, которые делают его превосходящим Apache Kafka. Он поставляется с большим количеством встроенных инструментов, значительно улучшенными функциями безопасности и гораздо более интенсивной конфигурацией. Он также поставляется с Apache Bookkeeper, который делает хранение максимально простым и оптимизированным.

В основе его архитектуры данных и аспектов потоковой передачи событий лежит сложное программирование, что делает их максимально оптимизированными, последовательными и быстрыми.

Apache Kafka не лишен своих функций и преимуществ, но они меркнут по сравнению с Apache Pulsar. Даже если это так, Apache Kafka гораздо проще в использовании и развертывании, чем Apache Pulsar. Он поставляется со всеми функциями, необходимыми для предприятий, которым не приходится иметь дело с космическими объемами данных.

Его стандарты безопасности не уступают большинству конкурентов, а возможности хранения относительно приличные. Масштабирование не так просто, как с Apache Pulsar, поскольку брокеры не являются апатридами. Apache Kafka также поддерживает сторонние инструменты, которые могут расширить набор функций, но не имеют большого количества встроенных функций.

Хотя Pulsar может поставляться с дополнительными инструментами и функциями, его гораздо сложнее развернуть и использовать, чем Apache Kafka, что делает его далеко не идеальным для некоторых коммерческих приложений.

Представление

С точки зрения производительности Apache Pulsar снова выигрывает. Apache Pulsar известен своей низкой задержкой, высокой производительностью и согласованностью. Он имеет развитую инфраструктуру с упрощенным управлением, что позволяет использовать его по своему усмотрению. Pulsar также имеет встроенную функцию репликации с учетом геопозиции, которая только повышает его производительность.

Он поставляется с MPS (Поддержка нескольких протоколов), что означает, что он имеет бесшовную интеграцию с другими протоколами, что значительно увеличивает его производительность и дает ему еще один уровень.

Все эти функции делают Apache Pulsar идеальным выбором для крупномасштабных операций, которые могут извлечь выгоду из производительности, которую может предложить Pulsar.

Apache Kafka, с другой стороны, имеет относительно приличную производительность, но далеко не Pulsar. Например, он не поддерживает брокеров без сохранения состояния, а это означает, что процесс горизонтального масштабирования становится гораздо более утомительным. Kafka лучше подходит для небольших нагрузок и сообщений — она хорошо работает с сообщениями размером до 1 КБ, но большие могут снизить пропускную способность и снизить производительность.

Оба они используются для новых технологий, таких как большие данные, и профессионалы используют их в прогнозной аналитике, причем Pulsar намного лучше подходит для этих целей.

Одна вещь, которая может улучшить относительно скромную производительность Kafka, — это добавление стороннего программного обеспечения и инструментов, поскольку они могут оптимизировать Kafka для лучшей работы для различных целей.

В своих базовых моделях Pulsar значительно превосходит Kafka по производительности.

Коммерческая применимость

Когда дело доходит до коммерческой применимости и тех, кто использует Apache Pulsar и Apache Kafka, они очень близки. Kafka более распространен, чем Pulsar, в основном из-за своей относительной простоты, масштабируемости и достойной производительности.

И Pulsar, и Kafka используются для выбора вещей, одна из которых — ИИ. Искусственный интеллект и машинное обучение — две взаимовыгодные технологии, требующие сложной системы доставки данных высокого класса.

Хотя и Kafka, и Pulsar являются платформами, которые можно использовать для этой цели, Pulsar снова является значительно лучшим вариантом. Приложения AI и ML печально известны своей сложностью и огромными объемами данных, измеряемыми петабайтами, — с чем Kafka не может справиться должным образом.

Хотя Kafka менее сложен, чем Pulsar, он также гораздо лучше адаптируется к различным видам бизнеса. Веб-гиганты, такие как LinkedIn, Netflix, Uber, Airbnb, Coursera, Activision и многие другие, используют Kafka. Они использовали его некоторое время — и это потому, что Pulsar либо слишком сложен, либо слишком дорог для включения, либо не нужен.

Какой лучше?

Хотя они разные, нет способа судить, какой из них лучше. И Apache Kafka, и Pulsar являются жизнеспособными соперниками, используемыми разными компаниями для разных целей. В зависимости от вашей собственной уникальной компании и ваших потребностей, вам может понадобиться любой из них.

Если вы готовы работать с огромными объемами данных, которые требуют сложного развертывания, организации очередей сообщений, потоковой передачи событий и высококлассных возможностей, вам следует выбрать Pulsar.

Однако, если вы используете что-то, что не требует такого уровня сложности, но требует простого и понятного развертывания, вам следует выбрать Kafka.

В заключении

Обе эти фантастические платформы имеют огромный выбор приложений в мире бизнеса, SaaS и горячие новые технологии, такие как большие данные. Их предполагаемые и коммерческие цели — организация очередей сообщений, потоковая передача событий и получение данных в реальном времени, и какой из них вы выберете, будет зависеть от ваших уникальных потребностей.

Если вы ищете платформу для приложений AI и ML, вам, вероятно, лучше всего подойдет Pandio. Это распределенная система обмена сообщениями Apache Pulsar, способная обрабатывать ИИ и горизонтальное масштабирование без огромных капитальных затрат. Pandio — это облачный сервис, который дает ему фантастические преимущества, такие как отсутствие операционной нагрузки, уменьшенная задержка и гораздо более быстрое масштабирование по сравнению с традиционными сервисами. Лучшая часть? Он поставляется с бесплатной пробной версией, которая позволяет вам протестировать инструмент для ваших конкретных потребностей.

Первоначально опубликовано на https://pandio.com 18 декабря 2020 г.