Kafka vs RabbitMQ: Apa Perbedaan Terbesar dan Yang Harus Anda Pelajari

Apa itu Kafka?

Kafka adalah platform terdistribusi open-source yang relatif baru untuk streaming acara seperti yang dirilis pada tahun 2011, membuka jalan untuk throughput mentah. Itu ditulis dalam Scala dan Java dan merupakan bus pesan pub/sub yang digunakan dalam replay dan streaming data yang tinggi. Itu tidak bergantung pada antrian pesan tetapi berfokus pada menambahkan pesan ke log. Pesan-pesan ini tertinggal di log dan tetap ada sampai konsumen membukanya atau memenuhi batas retensi.

Pendekatan berbasis tarikan yang digunakan oleh Kafka memungkinkan pengguna meminta kumpulan pesan dari offset tertentu. Sistem batching pesan ini digunakan untuk throughput yang lebih tinggi dan pengiriman pesan yang mulus.

Kafka digunakan terutama untuk streaming dari A ke B, di mana perutean kompleks tidak digunakan. Ini menghasilkan throughput maksimum dan sangat ideal untuk pemrosesan aliran, sumber acara, dan mengeksekusi perubahan pemodelan ke sistem sebagai urutan kejadian. Kafka juga cocok untuk memproses data dalam pipa multi-tahap. Ini digunakan sebagai kerangka kerja untuk membaca, membaca ulang, menyimpan, dan menganalisis data streaming.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu RabbitMQ?

RabbitMQ adalah broker pesan lain yang open-source dan digunakan untuk pengiriman pesan yang mulus dalam skenario perutean yang rumit. Ini biasanya bekerja sebagai sekelompok node di mana antrian tersebar di seluruh node untuk mereplikasi ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan.

RabbitMQ digunakan oleh pengembang untuk memproses throughput tinggi dan pekerjaan latar belakang yang relevan dan juga digunakan dalam komunikasi dan antar aplikasi. RabbitMQ juga digunakan untuk melakukan perutean yang kompleks kepada orang-orang dan untuk mengintegrasikan berbagai layanan dan aplikasi dengan logika perutean yang tidak sepele.

Server web menggunakan RabbitMQ untuk respons permintaan yang cepat dan berbagi beban di antara pekerja di bawah beban tinggi. Ini juga digunakan untuk menangani tugas yang berjalan lama atau pekerjaan latar belakang seperti mengonversi PDF, memindai file, atau menskalakan gambar.

RabbitMQ vs Kafka

Meskipun Rabbit MQ dan Kafka tidak sama, semuanya bermuara pada keduanya saat memilih opsi pengiriman pesan. Namun, bisa jadi sulit untuk menentukan mana dari keduanya yang lebih baik. Oleh karena itu, alih-alih berfokus pada kontra, buat keputusan berdasarkan kebutuhan Anda, fitur dari kedua layanan ini, dan keahlian yang diperlukan untuk menjalankan layanan ini. Kerangka kerja perpesanan ini memiliki kemampuan yang beraneka ragam dan mendekati bidang perpesanan secara berbeda.

Berikut adalah bagan yang merinci perbedaan paling signifikan antara keduanya: -

Persyaratan dan Kasus Penggunaan

Jelas bahwa pilihan antara RabbitMQ dan Kafka bergantung pada use case. Desain broker pesan RabbitMQ sangat bagus untuk kasus penggunaan dengan jaminan per pesan dan kebutuhan perutean tertentu. Sebaliknya, Kafka memiliki log append-only yang memungkinkan pengembang mengakses riwayat streaming dan pendekatan yang lebih langsung ke pemrosesan streaming.

Sementara RabbitMQ menawarkan model antrian tradisional kepada pengembang, ia juga memperkenalkan pemodelan struktur data baru, log tambahan saja yang menggunakan semantik yang tidak merusak. Struktur data baru ini dibuat untuk bekerja dengan cara yang mirip dengan log persisten Kafka. Ini tidak diragukan lagi merupakan tambahan yang menarik bagi pengguna RabbitMQ yang juga ingin meningkatkan kasus penggunaan streaming mereka. Fitur ini tidak hanya akan dibuat agar kompatibel dengan protokol AMQP tetapi juga akan memperkenalkan protokol aliran yang berbasis biner.

Jelajahi Kursus Rekayasa Perangkat Lunak Populer kami

Pengalaman Pengembang

Pengalaman pengembang Kafka dan RabbitMQ sebagian besar tetap sama. Satu-satunya hal yang berubah adalah daftar perpustakaan, dan yang paling penting, klien terus bertambah. Itu semua berkat karya komunitas khusus mereka masing-masing platform mereka.

Kedua daftar pustaka klien RabbitMQ dan Kafka terus berkembang selama bertahun-tahun. Lebih banyak kerangka kerja dan bahasa telah mengumpulkan ketenaran dan popularitas. Kafka Streams juga mengalami pertumbuhan eksponensial, dan penerapan pustaka klien mempermudah pemrosesan data streaming di antara pengembang. Ini paling sering digunakan untuk membaca data dari Kafka, memprosesnya, dan menulisnya ke antrian Kafka yang berbeda. Oleh karena itu, ini adalah pilihan yang bagus untuk pengembang yang ingin mengembangkan aplikasi streaming sambil memanfaatkan basis data relasional.

Ini juga dapat dilakukan dengan RabbitMQ, seperti halnya Kafka yang mengambil bantuan dari beberapa bagian lain, seperti Spring Cloud Data Flow. Dengan perubahan streaming yang baru berkembang untuk RabbitMQ, cara baru dan cara yang lebih baru adalah tentang berinteraksi dengan RabbitMQ atas nama pengembang.

Keamanan dan Operasi

RabbitMQ memiliki antarmuka administrasi yang jauh lebih fungsional dan praktis yang membantu mengelola pengguna dan antrian dengan mudah. Kafka, di sisi lain, bergantung pada JAAS dan TLS.

Oleh karena itu, pilihan akhir antara RabbitMQ atau Kafka sepenuhnya bergantung pada persyaratan tertentu dan kasus penggunaan khusus. Namun, sebagian besar skenario keamanan dapat memiliki kesimpulan yang benar dengan salah satu dari dua teknologi tersebut.

Selama beberapa tahun terakhir, Kubernetes telah mempengaruhi operasi layanan, dan banyak pekerjaan telah dilakukan untuk memungkinkan operator infrastruktur menjalankan Kafka dan RabbitMQ di Kubernetes. Bagan Kafka Helm dan operator RabbitMQ patut dipuji karena telah mengonfigurasi layanan ini dan menjalankannya di Kubernetes.

Baca Artikel Populer kami yang terkait dengan Pengembangan Perangkat Lunak

Kesimpulan

Pilihan antara RabbitMQ atau Kafka bisa sangat rumit karena penggunaannya yang serupa serta peningkatannya yang cepat seiring waktu. Keputusan harus sepenuhnya didasarkan pada skenario individu dan use case. Jika Anda bisa, cobalah untuk berkenalan dengan Kafka dan RabbitMQ, karena itu akan meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan pekerjaan bergaji tinggi. Plus, itu akan membuat Anda menjadi kandidat yang lebih menarik saat Anda mengikuti wawancara kerja.

Ada beberapa kursus yang mengajarkan tentang pentingnya Big Data, cara kerjanya dan juga cara mengimplementasikan Kafka dan RabbitMQ. Jika Anda ingin mendaftar dalam kursus yang andal di Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Big Data dari IITB , maka tidak perlu mencari lagi. Kursus upGrad akan membantu Anda memperoleh keterampilan yang relevan dengan industri seperti Pemrosesan Data dengan PySpark, Pergudangan Data, MapReduce, Pemrosesan Data Besar di Cloud, Pemrosesan Waktu Nyata, dan sejenisnya.

Sorotan utama dari kursus ini adalah sebagai berikut -

• Dirancang untuk Profesional yang Bekerja
• Berbagai Proyek Industri, Tugas, dan Studi Kasus
• Sertifikat Lanjutan dari IIIT Bangalore
• Sesi Bimbingan Karir yang Dipersonalisasi
• Portal Peluang Kerja Eksklusif