Apache Kafka vs AWS Kinesis

Apache Kafka

apache kafka에 대한 이미지 검색결과

Definition

2010년 LinkedIn에서 플랫폼 사용자들의 수 많은 구인구직 정보들을 한 곳에서 효율적으로 관리하기 위해 개발한 Open Source Message Queue System.

Context

개발 배경 스토리는 아래와 같다. (출처: InsideBIGDATA)

  1. LinkedIn 의 Architecture Migration (from Monolith to Microservice)
  2. Mid-tier Service의 Data Model/Back-end Service로 API 접근 횟수 증가
  3. 이를 Service 별로 처리하기 위한 Service 별 여러 Data Pipeline들을 구축
  4. Site Traffic에 따라 개별 Data Pipeline들이 Autoscaling 하지 못하는 문제 발생
  5. 이에 Autoscaling이 가능한 단일 Distributed Pub-Sub Platform 개발 필요 발생
  6. 아래 Design Principles에 입각하여 개발
    – 심플한 API (producers & consumers양측 모두)
    – 높은 정보처리량(throughput)
    – Scale-out 방식 아키텍쳐

Use-case

현재 Kafka를 사용하는 기업 (출처 : Apache Kafka)
LinkedIn, Twitter, NetFlix, Spotify, Uber, Goldman Sachs, PayPal, Airbnb …
*Globally하게 Tech-savvy한 기업들.. Open Source 운용에는 DevOps팀 또는 그에 준하는 인력이 필요하다고 여실히 보여진다.

작동 방식

Kafka 의 작동 방식에 관해서는 DevTimes Blog 에 깔끔하게 잘 설명되어 있으니 참고.
기존 Message Queue System 과의 차이점에 대해 간략히 요약하자면,

  • Producer ~ Broker : 개별 메시지 전송 뿐만 아니라 Batch 전달 가능
  • Broker :  Memory 가 아닌 File System에 메시지 저장
  • Broker ~ Consumer : Consumer 메시지 Push 받는 방식이 아닌 Pull 하는 방식

장점

쉽고 빠르고 강력하고 확장성 좋다.

약점

관리가 어렵다.

.

AWS Kinesis
관련 이미지

 

Definition

AWS의 Streaming Data를 위한 Platform

Context

Kinesis = re-brand(Apache Kafka) + service*

AWS Kinesis 는 Apache Kafka 를 reference하여 개발되었다.
위에서 service* 라고 함은 크게 두 부류로 파악된다.

  1. 관리 서비스  (Kafka 의 약점)
    – 서버 집합 모니터링·확장·관리
    – 소프트웨어 스택 유지·관리
    – 클러스터 보안 관리
  2. 타 AWS 서비스와 연계 편의성

.

결국 Kafka 나 Kinesis 의 역할은 둘다 마찬가지로 데이터 파이프라인이며  목적은 데이터 이동간 Seamless, Real-time 효익 달성에 초점이 맞추어져 있다.

Kinesis 는 비즈니스 용도에 따라 그에 특화된 서비스 상품을 출시했다.

  1. AWS Kinesis Video Stream : 영상 처리 및 분석 용도
  2. AWS Kinesis Data Stream : 범용
  3. AWS Kinesis Firehose : 저장(to AWS S3, Redshift, Elastic Search) 용도
  4. AWS Kinesis Data Analytics : 분석 용도

Use case

현재 Kinesis 를 사용하는 기업 (출처 : Stackshare)
Instacart, Lyft, Intuit, Zillow, Tilt, AgoraPulse, Custora, GoGuardian …

기타 참고

주요 개념 비교 (출처 : IT Cheer Up)

Concepts Apache Kafka AWS Kinesis Data Streams
Data Storage Partitions Shards
Data Ordering In partition level In shard level
Data Retention No maximum (configurable) 1 to 7 days (default is 24 hours)
Data Size Per Blob Default 1MB (but can be configured) Maximum 1 MB
Partition/Shard Modification Increase only and does not repartition existing data Re-shard by merging or splitting shards
Partition/Shard Limitation No limit. Optimal partitions depend on the use case 500 shards in US East (N. Virginia), US West (Oregon), and EU (Ireland) regions. 200 shards in all other regions.
Data Replication/DR Cluster mirroring Automatically across 3 Availability Zones
Message Delivery Semantics Kafka guarantees at-least-once delivery by default. Kafka supports exactly-once delivery in Kafka Streams Kinesis Data Streams has at least once semantics
Security Either SSL or SASL and authentication of connections to Kafka Brokers from clients; authentication of connections from brokers to ZooKeeper; data encryption with SSL/TLS Data can be secured at-rest by using server-side encryption and AWS KMS master keys on sensitive data within KDS. Access data privately via your Amazon Virtual Private Cloud (VPC)
Monitoring Yammer Metrics for metrics reporting in the server AWS CloudWatch and CloudTrail
Dependency ZooKeeper DynamoDB
Cost Requires a lot of human support on installation, set up, configuration and clusters management. Setup in weeks Pay and use. Setup in a couple Of hours

Apache Kafa 와  AWS Kinesis Architecture (출처: Cloudurable, AWS)

kafka vs kinesis

참고 링크
Amazon Kinesis 홈페이지
Apache Kafka 홈페이지
Epic Developer 블로그
Medium 블로그

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