Kafka 대 RabbitMQ: 가장 큰 차이점은 무엇이며 무엇을 배워야 합니까?

카프카란?

Kafka는 2011년에 출시된 이벤트 스트리밍을 위한 비교적 새로운 오픈 소스 분산 플랫폼으로 원시 처리량을 위한 길을 열었습니다. Scala 및 Java로 작성되었으며 높은 수신 데이터 재생 및 스트림에 사용되는 pub/sub 메시지 버스입니다. 메시지 대기열에 의존하지 않고 대신 로그에 메시지를 추가하는 데 중점을 둡니다. 이러한 메시지는 로그에 남아 소비자가 메시지를 열거나 보존 제한을 충족할 때까지 유지됩니다.

Kafka에서 사용하는 풀 기반 접근 방식을 사용하면 사용자가 특정 오프셋에서 메시지 일괄 처리를 요청할 수 있습니다. 이 메시지 일괄 처리 시스템은 처리량을 높이고 메시지를 원활하게 전달하는 데 사용됩니다.

Kafka는 복잡한 라우팅이 사용되지 않는 A에서 B로의 스트리밍에 주로 사용됩니다. 최대 처리량을 생성하며 스트림 처리, 이벤트 소싱 및 이벤트 시퀀스로 시스템에 대한 모델링 변경 실행에 이상적입니다. Kafka는 다단계 파이프라인에서 데이터를 처리하는 데에도 적합합니다. 스트리밍 데이터를 읽고, 다시 읽고, 저장하고, 분석하기 위한 프레임워크로 사용됩니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 소프트웨어 개발 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

RabbitMQ는 무엇입니까?

RabbitMQ는 오픈 소스이며 복잡한 라우팅 시나리오에서 메시지를 원활하게 전달하는 데 사용되는 또 다른 메시지 브로커입니다. 일반적으로 고가용성 및 내결함성을 복제하기 위해 노드 전체에 대기열이 분산되어 있는 노드 클러스터로 작동합니다.

RabbitMQ는 개발자가 처리량이 많은 관련 백그라운드 작업을 처리하는 데 사용되며 상호 통신 및 응용 프로그램 간에도 사용됩니다. RabbitMQ는 사람에게 복잡한 라우팅을 수행하고 사소한 라우팅 로직으로 수많은 서비스와 애플리케이션을 통합하는 데에도 사용됩니다.

웹 서버는 빠른 요청 응답을 위해 RabbitMQ를 사용하고 부하가 높은 작업자 간에 부하를 공유합니다. 또한 PDF 변환, 파일 스캔 또는 이미지 크기 조정과 같은 장기 실행 작업이나 백그라운드 작업을 처리하는 데 사용됩니다.

RabbitMQ 대 카프카

Rabbit MQ와 Kafka는 동일하지 않지만 메시징 옵션을 선택할 때 이 둘로 요약됩니다. 그러나 둘 중 어느 것이 더 나은지 결정하는 것은 어려울 수 있습니다. 따라서 단점에 초점을 맞추는 대신 필요, 두 서비스의 기능 및 이러한 서비스를 실행하는 데 필요한 기술을 기반으로 결정을 내리십시오. 이러한 메시징 프레임워크는 다양한 기능을 가지고 있으며 메시징 분야에 다르게 접근합니다.

다음은 둘 사이의 가장 중요한 차이점을 분석한 차트입니다.

요구 사항 및 사용 사례

RabbitMQ와 Kafka 중 선택은 사용 사례에 따라 다릅니다. RabbitMQ의 메시지 브로커 디자인은 메시지당 보장 및 특정 라우팅 요구 사항이 있는 사용 사례에 적합합니다. 대조적으로 Kafka에는 개발자가 스트림 기록에 액세스할 수 있는 추가 전용 로그와 스트림 처리에 대한 보다 직접적인 접근 방식이 있습니다.

RabbitMQ는 개발자에게 기존 대기열 모델을 제공하지만 비파괴적인 의미 체계를 사용하는 추가 전용 로그인 새로운 데이터 구조 모델링도 도입했습니다. 이 새로운 데이터 구조는 Kafka의 영구 로그와 유사한 방식으로 작동하도록 만들어졌습니다. 스트리밍 사용 사례를 더 발전시키려는 RabbitMQ 사용자에게는 의심할 여지 없이 흥미로운 추가 기능입니다. 이 기능은 AMQP 프로토콜과 호환될 뿐만 아니라 바이너리 기반 스트림 프로토콜을 도입할 것입니다.

인기 있는 소프트웨어 엔지니어링 과정 살펴보기

개발자 경험

Kafka와 RabbitMQ의 개발자 경험은 거의 동일하게 유지되었습니다. 변경된 유일한 것은 라이브러리 목록이며 가장 중요한 것은 클라이언트가 계속 증가한다는 것입니다. 그것은 모두 플랫폼 각각의 특정 커뮤니티의 작업 덕분입니다.

RabbitMQ와 Kafka의 클라이언트 라이브러리 목록은 수년에 걸쳐 꾸준히 성장했습니다. 더 많은 프레임워크와 언어가 명성을 얻었고 인기가 높아졌습니다. Kafka Streams도 기하급수적으로 성장했으며 클라이언트 라이브러리를 구현하면 개발자 간에 스트리밍 데이터를 훨씬 쉽게 처리할 수 있습니다. Kafka에서 데이터를 읽고 처리하고 다른 Kafka 대기열에 쓰는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 따라서 관계형 데이터베이스를 활용하면서 스트리밍 애플리케이션을 개발하려는 개발자에게 훌륭한 옵션입니다.

이것은 Kafka가 Spring Cloud Data Flow와 같은 다른 부분의 도움을 받는 것처럼 RabbitMQ를 사용하여 수행할 수도 있습니다. RabbitMQ에 대해 새로 개발 중인 스트리밍 변경 사항으로 인해 개발자를 대신하여 RabbitMQ와 상호 작용하는 것과 관련하여 새로운 방법과 새로운 수단이 생겼습니다.

보안 및 운영

RabbitMQ에는 사용자와 대기열을 쉽게 관리하는 데 도움이 되는 훨씬 더 기능적이고 실용적인 관리 인터페이스가 있습니다. 반면 Kafka는 JAAS 및 TLS에 의존합니다.

따라서 RabbitMQ 또는 Kafka 중 궁극적인 선택은 특정 요구 사항과 특정 사용 사례에 전적으로 의존합니다. 그러나 대부분의 보안 시나리오는 두 기술 중 하나로 진정한 결론을 내릴 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 Kubernetes는 서비스 운영에 영향을 미쳤으며 인프라 운영자가 Kubernetes에서 Kafka와 RabbitMQ를 모두 실행할 수 있도록 많은 작업이 수행되었습니다. Kafka Helm 차트와 RabbitMQ 운영자는 이러한 서비스를 구성하고 Kubernetes에서 실행하는 데 대해 칭찬할 만합니다.

소프트웨어 개발과 관련된 인기 기사 읽기

결론

RabbitMQ 또는 Kafka 중에서 선택하는 것은 유사한 용도와 시간이 지남에 따라 빠르게 개선되기 때문에 매우 까다로울 수 있습니다. 결정은 전적으로 개별 시나리오와 사용 사례를 기반으로 해야 합니다. 가능하다면 Kafka와 RabbitMQ에 대해 알아두십시오. 그러면 고임금 직업을 얻을 가능성이 높아집니다. 또한 면접을 볼 때 더 매력적인 후보자가 될 것입니다.

빅 데이터의 중요성, 작동 방식, Kafka 및 RabbitMQ 구현 방법에 대해 가르치는 여러 과정이 있습니다. IITB의 빅 데이터 고급 인증 프로그램 에 대한 신뢰할 수 있는 과정에 등록하려면 더 이상 찾지 마십시오. upGrad 의 과정은 PySpark를 사용한 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, MapReduce, 클라우드에서의 빅 데이터 처리, 실시간 처리 등과 같은 업계 관련 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.

이 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

• 일하는 전문가를 위한 설계
• 여러 산업 프로젝트, 과제 및 사례 연구
• IIT 방갈로르의 고급 인증서
• 맞춤형 진로 멘토링 세션
• 독점 채용 기회 포털