ActiveMQ vs Kafka: Diferencias y casos de uso explicados

¿Qué es Apache Kafka?

Apache Kafka fue desarrollado originalmente por LinkedIn para gestionar los flujos de datos en tiempo real de la empresa, y fue de código abierto a principios de 2011. 

En 2012, Kafka se incorporó a la Apache Software Foundation (ASF), donde se convirtió en un proyecto de primer nivel. Desde entonces, ha sido mantenido y desarrollado por la comunidad de código abierto bajo el gobierno de la Apache Software Foundation, con importantes contribuciones de organizaciones como LinkedIn, Confluent y otras.

Kafka es una plataforma distribuida de streaming de eventos diseñada para mensajería de alto rendimiento, tolerante a fallos y escalable. Está escrito en Scala y Java, y su arquitectura está optimizada para manejar flujos de datos en tiempo real, lo que lo hace adecuado para construir canalizaciones de datos y aplicaciones basadas en eventos. 

Kafka está bien considerado por su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos con baja latencia, retención de datos robusta y capacidad de reproducción. Su amplio ecosistema incluye Kafka Connect y Kafka Streams para integrarse con otros sistemas de datos y procesar flujos en tiempo real.

Características de Kafka

Éstas son las características más destacadas de Kafka:

• Alto rendimiento y baja latencia: Optimizado para un procesamiento de alto rendimiento y baja latencia, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real.
• Escalable y distribuido: Puede escalar horizontalmente añadiendo más brokers al clúster, lo que le permite manejar grandes volúmenes de datos.
• Tolerancia a fallos y durabilidad: Garantiza la durabilidad de los datos con la replicación en varios nodos y proporciona tolerancia a fallos integrada.
• Evento en streaming: Admite la transmisión de eventos y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que resulta útil para la agregación de registros, el procesamiento de flujos y la integración de datos.
• Repetibilidad: Retiene los datos durante un periodo configurable, permitiendo a los consumidores reproducir y reprocesar los eventos según sea necesario.
• Ecosistema: Ofrece un sólido ecosistema, que incluye Kafka Connect, Kafka Streams e integración con numerosas herramientas de big data y análisis.

Casos de uso de Kafka

Estos son los casos de uso más relevantes y populares de Apache Kafka:

• Streaming de alto rendimiento: Ideal para aplicaciones que requieren procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, como la agregación de registros y el abastecimiento de eventos.
• Arquitecturas de microservicios escalables: Adecuado para microservicios que necesitan mensajería escalable, tolerante a fallos y distribuida.
• Canalización y análisis de datos: Se utiliza habitualmente para construir canalizaciones de datos en tiempo real y plataformas analíticas en las que la durabilidad y la repetibilidad de los datos son cruciales.

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ActiveMQ vs Kafka: Principales diferencias

Elegir la plataforma de mensajería adecuada para tu aplicación es importante para garantizar un flujo de datos eficiente, escalabilidad y fiabilidad del sistema.

Como hemos visto antes, aunque tanto ActiveMQ como Apache Kafka sirven como intermediarios de mensajes, atienden a necesidades y casos de uso diferentes. Cada uno ofrece una arquitectura, unas características de rendimiento y unas funciones operativas únicas.

Repasemos las principales diferencias de estos intermediarios de mensajes en distintas categorías:

Arquitectura

ActiveMQ utiliza una arquitectura centrada en el broker, almacenando los mensajes en un broker central que gestiona las colas y los temas. Esta configuración se basa en los acuses de recibo de los mensajes y en el almacenamiento persistente para garantizar una entrega fiable y la durabilidad de los mensajes. 

En cambio, Kafka utiliza una arquitectura de registro distribuido, en la que los datos se particionan y replican en varios corredores de un clúster. El diseño de Kafka desacopla productores y consumidores, lo que permite una gran escalabilidad y rendimiento, haciéndolo ideal para manejar grandes volúmenes de datos en sistemas distribuidos.

Modelo de mensajería

ActiveMQ admite tanto punto a punto (colas) y publicar-suscribir (temas) modelosproporcionando flexibilidad para una amplia gama de escenarios de mensajería con un fuerte enfoque en las garantías de entrega de mensajes.

Por otro lado, Kafka funciona principalmente mediante un modelo de publicación-suscripción basado en registros distribuidos. Este enfoque permite que varios consumidores lean los datos de forma independiente y a su propio ritmo desde la misma partición, lo que resulta ventajoso para aplicaciones que requieren un alto rendimiento y un procesamiento concurrente.

Rendimiento y caudal

En lo que se refiere a rendimiento y capacidad, ActiveMQ es adecuado para casos de uso que requieren una capacidad moderada y una latencia baja, pero su rendimiento puede verse afectado por la necesidad de mensajería persistente y enrutamiento complejo a través de un intermediario central. Esto puede limitar su capacidad para manejar con eficacia volúmenes de datos extremadamente altos. 

Kafka, en comparación, está diseñado para un alto rendimiento y baja latencia, capaz de procesar millones de mensajes por segundo. Su arquitectura está optimizada para el flujo de datos en tiempo real, lo que la convierte en la opción preferida para aplicaciones que exigen un procesamiento de datos continuo y de alta velocidad, como la agregación de registros y el análisis en tiempo real.

Escalabilidad

ActiveMQ puede escalarse mediante clustering y una red de brokerspero este proceso puede ser complejo y a menudo requiere una cuidadosa configuración y gestión.

Kafka, sin embargo, está construido pensando en la escalabilidad, permitiendo un fácil escalado horizontal añadiendo más brokers al cluster. Las estrategias de partición y replicación de Kafka facilitan la gestión eficaz de los datos en un gran número de nodos, lo que le permite manejar cargas crecientes con un esfuerzo de configuración mínimo.

Tolerancia a fallos y durabilidad

ActiveMQ utiliza opciones de almacenamiento persistente y clustering de brokers con mecanismos de conmutación por error para proporcionar durabilidad a los mensajes y garantizar que el sistema pueda recuperarse de fallos sin pérdida de datos.

Por otra parte, Kafka proporciona una sólida tolerancia a fallos mediante la replicación de datos a través de múltiples brokers en el cluster, garantizando una alta durabilidad incluso durante los fallos de los brokers. La capacidad de Kafka para reproducir mensajes desde su almacenamiento de registros añade una capa adicional de fiabilidad, permitiendo a los consumidores reprocesar los datos según sea necesario.

Ecosistema e integración

ActiveMQ es muy adecuado para las aplicaciones empresariales, especialmente las que requieren el cumplimiento de JMS. Es compatible con diversos protocolos de mensajería, como AMQP, STOMP y MQTT, lo que lo convierte en una opción versátil para conectar diversos sistemas y aplicaciones.

Kafka, en cambio, tiene un ecosistema en rápido crecimiento que incluye herramientas como Kafka Connect para la integración con diversas fuentes y sumideros de datos, y Kafka Streams para el procesamiento de datos en tiempo real. Sus capacidades de integración se extienden a plataformas de big data, servicios en la nube y otras tecnologías modernas, lo que la convierte en una potente opción para construir canalizaciones de datos escalables y en tiempo real y arquitecturas basadas en eventos.

ActiveMQ vs Kafka: Un resumen

La siguiente tabla resume las diferencias entre ActiveMQ y Kafka en las categorías anteriormente comentadas:

Ahora, exploremos los casos de uso ideales para cada uno de estos corredores. 

Cuándo utilizar ActiveMQ

ActiveMQ es una opción sólida para diversos escenarios de mensajería, principalmente cuando se trata de sistemas heredados, necesidades de mensajería empresarial o requisitos de cumplimiento específicos. 

Aquí tienes una visión más detallada de su idoneidad para distintos casos de uso:

Integración de sistemas heredados

ActiveMQ es especialmente adecuado para integrarse con sistemas heredados que dependen de la API Java Message Service (JMS). Implementa la especificación JMS, por lo que es una opción ideal para aplicaciones que necesitan comunicarse con sistemas antiguos diseñados en torno a los estándares JMS.

Además, ActiveMQ admite mensajería punto a punto (colas) y mensajería publicar-suscribir (temas), lo que puede ser esencial para garantizar la compatibilidad con la infraestructura existente que depende de estos paradigmas de mensajería.

Mensaje de empresa

ActiveMQ ofrece ventajas significativas en entornos empresariales en los que son importantes las funciones avanzadas de seguridad, el cumplimiento y las opciones flexibles de despliegue. 

Proporciona mecanismos de seguridad sólidos, esenciales para mantener la confidencialidad y la integridad de los mensajes. Su conformidad con las normas JMS garantiza que pueda integrarse perfectamente con otros sistemas empresariales que se adhieran a las mismas normas.

Además, ActiveMQ admite varias opciones de despliegue, como brokers independientes, configuraciones en clúster y brokers en red, lo que permite a las empresas elegir el modelo de despliegue que mejor se adapte a su infraestructura y necesidades operativas.

Menores requisitos de rendimiento

ActiveMQ es un buen candidato para las aplicaciones que no requieren un rendimiento extremadamente alto, pero sí una mensajería fiable y de baja latencia. Su diseño se adapta a escenarios en los que se esperan volúmenes moderados de mensajería, y su enfoque en las garantías de entrega de mensajes asegura que éstos se transmitan de forma fiable incluso en entornos complejos. 

Los mecanismos de persistencia y acuse de recibo de ActiveMQ proporcionan la fiabilidad necesaria para aplicaciones en las que la integridad de los mensajes es crítica, pero en las que el volumen de mensajes es manejable dentro de sus capacidades de rendimiento.

Componentes principales de ActiveMQ Classic. Fuente de la imagen: Documentación de ActiveMQ.

Cuándo utilizar Apache Kafka

Kafka es especialmente adecuado para escenarios que requieren un alto rendimiento, una escalabilidad excepcional y capacidades avanzadas de manejo de datos. 

Aquí tienes una visión detallada de cuándo utilizar Kafka:

Streaming de alto rendimiento

Kafka es la mejor opción para aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real y alto rendimiento. Destaca en los escenarios de agregación de registros y abastecimiento de eventos, en los que deben recopilarse, procesarse y analizarse enormes cantidades de datos en tiempo real.

La arquitectura de Kafka está optimizada para manejar millones de mensajes por segundo con baja latencia, lo que la hace ideal para aplicaciones de streaming que exigen un flujo continuo de datos y un retraso mínimo.

Arquitecturas de microservicios escalables

Kafka es muy eficaz para soportar arquitecturas de microservicios escalables. Proporciona un sistema de mensajería distribuido y tolerante a fallos que puede manejar la naturaleza dinámica y distribuida de los microservicios. 

La capacidad de Kafka para desacoplar productores y consumidores permite que los microservicios se comuniquen eficientemente, incluso a medida que crece el número de servicios y el volumen de datos. Su sólida tolerancia a fallos garantiza que los mensajes se entreguen y procesen de forma fiable, incluso en entornos complejos y distribuidos.

Canalización de datos y análisis

Kafka destaca a la hora de construir canalizaciones de datos en tiempo real y plataformas analíticas debido a sus sólidas características de durabilidad y repetibilidad de los datos. Su arquitectura de registro distribuido permite almacenar y recuperar datos de forma fiable, lo que posibilita la construcción de sofisticados conductos de datos que pueden gestionar la ingestión y el procesamiento de grandes volúmenes de datos. 

Su capacidad para retener y reproducir mensajes de sus registros es fundamental para las plataformas analíticasque procesan datos históricos y admiten consultas analíticas complejas.

La anatomía de una aplicación que utiliza la biblioteca Kafka Streams. Fuente de la imagen: Documentación sobre Kafka.

Conclusión

Elegir entre ActiveMQ y Kafka depende de tus necesidades y casos de uso específicos. ActiveMQ es muy adecuado para los escenarios de mensajería tradicionales, especialmente en entornos empresariales que requieren el cumplimiento de JMS y un menor rendimiento. En cambio, Kafka brilla en entornos de alto rendimiento y escalabilidad, por lo que es ideal para el procesamiento de datos en tiempo real y el streaming. 

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• Curso Comprender la Ingeniería de Datos
• Curso de Conceptos de Streaming
• Curso de Introducción a Kafka
• Tutorial de Apache Kafka para principiantes