Kafka vs RabbitMQ: Diferencias clave y cuándo utilizar cada una

En las empresas que dependen de los datos, la comunicación fluida entre aplicaciones y servicios no sólo es necesaria, sino esencial. Los intermediarios de mensajes desempeñan un papel clave a la hora de garantizar un intercambio eficaz de datos, gestionando su flujo entre los distintos componentes. Si has trabajado antes con corredores de mensajes, es probable que te hayas encontrado con Apache Kafka o RabbatiMQ, dos de las soluciones más populares en este campo. 

Aunque Kafka y RabbitMQ tienen un propósito similar, existen diferencias al comparar su arquitectura, casos de uso y funcionalidades. Elegir entre ellos requiere la debida consideración de factores como los requisitos de escalabilidad, la velocidad de procesamiento de los mensajes y la arquitectura del sistema. 

Dada la importancia de los intermediarios de mensajes en los sistemas distribuidos, debes comprender sus diferencias para tomar decisiones de arquitectura con conocimiento de causa. Aquí te ofrecemos una comparación clara de Kafka y RabbitMQ, que te ayudará a determinar qué solución se adapta mejor a tus necesidades específicas.

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¿Qué son Kafka y RabbitMQ?

Echemos un vistazo a cada una de estas herramientas por separado, comprendiendo la finalidad de cada una: 

Visión general de Kafka

Lanzada en 2011, Kafka es líder en tecnología de streaming de eventos, impulsando programas distribuidos a gran escala en todos los sectores. Es una herramienta de código abierto diseñada para el procesamiento de datos de alto rendimiento y en tiempo real. Está desarrollado en Java y Scala, y funciona basándose en el principio del registro distribuido "append-only", lo que significa que los mensajes se añaden continuamente y persisten en un disco para su uso futuro. 

A diferencia de los corredores de mensajes convencionales, con un único enfoque en el encaminamiento y las colas, Kafka está diseñado para arquitecturas de alto rendimiento y tolerantes a fallos, basadas en eventos.

Uno de los mayores puntos fuertes de Kafka es su capacidad para escalar horizontalmente distribuyendo los datos entre varios brokers en un clúster, lo que garantiza una alta disponibilidad y durabilidad y lo convierte en la elección perfecta para aplicaciones que requieren análisis en tiempo real, abastecimiento de eventos y canalizaciones de datos.  

Utiliza un modelo de consumo basado en la extracción, que permite a los consumidores solicitar mensajes por lotes a partir de desplazamientos específicos, optimizando el rendimiento y reduciendo la latencia.

Kafka también proporciona un fuerte apoyo al ecosistema, con un SDK adaptador que permite la integración con una gran variedad de sistemas. Aunque admite clientes Java de forma nativa, la creciente comunidad de código abierto también ha aportado conectores y clientes para múltiples lenguajes de programación. 

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Visión general de RabbitMQ

RabbitMQ es otro corredor de mensajes distribuidos de código abierto, aunque está diseñado para facilitar la entrega eficiente de mensajes, sobre todo en escenarios de enrutamiento complejos. 

Se diseñó inicialmente en torno al protocolo AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), y está escrito en Erlan. Sin embargo, actualmente admite protocolos adicionales como MQTT, STOMP y HTTP mediante plug-ins. Esta flexibilidad es una de las principales razones por las que RabbitMQ se ha convertido en una solución ampliamente adoptada para aplicaciones empresariales que requieren una mensajería fiable.

A diferencia de Kafka, que sigue un enfoque basado en registros, RabbitMQ funciona con un modelo tradicional de colas de mensajes, en el que los mensajes se publican en los intercambios y se encaminan a una o varias colas en función de reglas de encaminamiento definidas. 

RabbitMQ emplea un modelo basado en push, en el que los mensajes se entregan a los consumidores a medida que están disponibles, con la opción de configurar límites de prefetch para evitar abrumar a los consumidores. Esto hace que RabbitMQ sea una opción excelente para la mensajería de baja latencia y la distribución de cargas de trabajo.

Los clusters RabbitMQ distribuyen las colas entre varios nodos, asegurando una alta disponibilidad y resistencia frente a fallos. Además, su arquitectura extensible permite a los usuarios mejorar sus capacidades mediante plug-ins, posibilitando la integración con diversas herramientas y marcos de trabajo. 

Existen bibliotecas de cliente oficiales para lenguajes como Java, Python, .NET, Ruby, etc., lo que lo hace muy accesible para desarrolladores de distintas tecnologías.

En general, RabbitMQ destaca en escenarios que requieren un enrutamiento flexible, distribución de tareas y entrega garantizada de mensajes, lo que lo convierte en un firme candidato para flujos de trabajo asíncronos y aplicaciones basadas en eventos.

Kafka vs RabbitMQ: Diferencias clave

Como ya hemos mencionado, Kafka y RabbitMQ satisfacen necesidades de mensajería similares, pero son diferentes en la mayoría de sus características. Por eso muchos desarrolladores las comparan a la hora de elegir una solución. 

En lugar de determinar cuál es mejor, es más útil comprender cuáles son los principales puntos fuertes de cada herramienta, y utilizar la que mejor se adapte a tu caso de uso específico. 

Arquitectura y diseño

Kafka y RabbitMQ siguen enfoques arquitectónicos fundamentalmente diferentes:  

Kafka es una plataforma distribuida de flujo de eventos basada en registros que almacena los mensajes en una secuencia inmutable, permitiendo a los consumidores leer desde cualquier punto del flujo. Esto hace que Kafka sea muy adecuado para arquitecturas basadas en eventos y canalizaciones de datos escalables. Garantiza la tolerancia a fallos replicando los registros entre varios brokers de un clúster.

RabbitMQ, por otra parte, sigue un sistema de colas basado en un corredor en el que los mensajes se envían a los consumidores. Admite mecanismos flexibles de encaminamiento mediante intercambios, lo que proporciona un control más preciso de la distribución de mensajes. Su modelo de colas es ideal para el procesamiento de tareas y patrones de solicitud-respuesta, en los que los mensajes deben procesarse en orden de forma fiable.

Comparación de resultados

El rendimiento de los sistemas de mensajería depende de varios factores, como la configuración del clúster, los patrones de carga de trabajo y la infraestructura de hardware. 

Kafka está optimizado para un alto rendimiento, manejando millones de mensajes por segundo con una latencia mínima gracias a su arquitectura basada en registros. Está diseñado para flujos de datos de alto estrés y aplicaciones de abastecimiento de eventos.

RabbitMQ, aunque no está diseñado para el rendimiento bruto, destaca en escenarios de colas de mensajes en los que las garantías por mensaje y el encaminamiento flexible son fundamentales. Optimizar el rendimiento de RabbitMQ implica una gestión cuidadosa de las colas y de las conexiones. Su techo de rendimiento suele ser inferior al de Kafka en entornos de alto rendimiento.

Si tienes curiosidad por saber cómo consigue Kafka un rendimiento tan alto, el tutorial completo de Kafka proporciona una exploración en profundidad de su arquitectura y eficiencia.

Latencia y fiabilidad

Ambos servicios ofrecen garantías diferentes en cuanto a la fiabilidad de la entrega de los mensajes. 

Kafka permite a los productores configurar niveles de acuse de recibo (acks=0, 1, o todos) para equilibrar entre rendimiento y durabilidad. Establecer acks=todos garantiza que los mensajes se escriban en varios intermediarios, mejorando la fiabilidad a costa de una mayor latencia.

RabbitMQ garantiza la durabilidad de los mensajes escribiéndolos en el disco antes de acusarlos. Las colas de quórum en RabbitMQ proporcionan una mayor fiabilidad al replicar los mensajes en varios nodos, garantizando una tolerancia a fallos similar al mecanismo de replicación de Kafka.

Casos de uso y escenarios ideales

Hay algunos casos en los que cada herramienta resulta especialmente útil. Aquí tienes algunos ejemplos de cuando se utilizan Kafka y RabbitMQ:

Kafka es el más adecuado para:

• Streaming y análisis de eventos en tiempo real
• Agregación y supervisión de registros
• Canalizaciones de datos a gran escala
• Microservicios basados en eventos

RabbitMQ es ideal para:

• Programación de tareas y procesamiento de trabajos
• Comunicación solicitud-respuesta
• Enrutamiento flexible de mensajes
• Integración de aplicaciones empresariales

En última instancia, elegir entre Kafka y RabbitMQ depende de las necesidades arquitectónicas, la complejidad operativa y los requisitos de procesamiento de mensajes de tu sistema.

Si estás interesado en adquirir experiencia en Kafka, puedes mejorar tus conocimientos con la Guía de Aprendizaje de Apache Kafka y comprendiendo algunas de las Preguntas de la Entrevista Kafka.

Tablas comparativas de Kafka vs RabbitMQ

Para que te resulte más fácil comprender tanto las similitudes como las diferencias entre ambos servicios, aquí encontrarás tres tablas en las que se comparan la mayoría de sus características. La primera se centra en el rendimiento, la escalabilidad y en qué destaca cada corredor.

La segunda tabla nos muestra cómo tratan los mensajes ambos servicios: 

Esta tercera tabla destaca las consideraciones de despliegue, seguridad y funcionamiento para la toma de decisiones prácticas.

RabbitMQ Streams vs Kafka

¿Qué son los Streams de RabbitMQ?

RabbitMQ Streams es una extensión de RabbitMQ diseñada para permitir un flujo de mensajes de alto rendimiento basado en registros, similar a Kafka. Introduce un modelo de almacenamiento de registros de sólo apéndice, que permite retener los mensajes y reproducirlos de forma eficiente. Esto hace que RabbitMQ sea más adecuado para arquitecturas basadas en eventos y aplicaciones de análisis en tiempo real.

Comparación de los flujos RabbitMQ y Kafka

Tanto RabbitMQ Streams como Kafka proporcionan almacenamiento duradero basado en registros y admiten casos de uso de streaming de eventos. Sin embargo, RabbitMQ Streams conserva los puntos fuertes tradicionales de RabbitMQ en el enrutamiento flexible de mensajes, a la vez que adopta un enfoque más parecido al de Kafka para manejar flujos de eventos a gran escala. Aunque Kafka sigue siendo superior para escenarios de rendimiento ultra alto, RabbitMQ Streams proporciona una alternativa convincente para las organizaciones que ya utilizan RabbitMQ y necesitan mensajería basada en registros sin migrar a Kafka.

Elegir entre RabbitMQ Streams y Kafka depende de la complejidad del caso de uso, los requisitos de infraestructura y las integraciones de sistemas existentes.

Con la introducción de RabbitMQ Streams, la brecha entre RabbitMQ y Kafka se ha estrechado, permitiendo a RabbitMQ soportar capacidades append-to-log similares a Kafka. Esto lo hace más viable para las cargas de trabajo de streaming, al tiempo que conserva su fuerza en los escenarios tradicionales de colas de mensajes.

Cuándo usar Kafka vs RabbitMQ

Ahora que hemos visto estas dos herramientas en detalle, es hora de recapitular brevemente cuándo es mejor utilizar cada una de ellas. Basándonos en lo que hemos visto, hay varios puntos a tener en cuenta a la hora de elegir entre Kafka y RabbitMQ: 

Cuándo utilizar Kafka 

Debes utilizar Kafka si lo necesitas: 

• Flujo de eventos de alto rendimiento: Si necesitas procesar millones de eventos por segundo, como agregación de registros, datos de flujo de clics o datos de sensores IoT.
• Arquitectura escalable y distribuida: Kafka está construido para el escalado horizontal, por lo que es ideal para aplicaciones que necesitan crecer con el tiempo.
• Retención de mensajes y repetibilidad: A diferencia de RabbitMQ, Kafka retiene los mensajes durante un periodo determinado, lo que permite a los consumidores reproducir los eventos cuando lo necesiten.
• Microservicios basados en eventos: Si tu arquitectura depende de una comunicación poco acoplada y basada en eventos, el sistema basado en registros de Kafka encaja mejor.

Cuándo utilizar RabbitMQ

Elige RabbitMQ cuando lo necesites:

• Entrega de mensajes de baja latencia: Si la capacidad de respuesta en tiempo real es crítica, el modelo basado en push de RabbitMQ es una mejor opción que el enfoque basado en batch de Kafka.
• Colas de tareas y procesamiento de trabajos fiables: RabbitMQ es estupendo para distribuir cargas de trabajo, gestionar tareas en segundo plano y procesar trabajos de forma asíncrona.
• Patrones flexibles de enrutamiento y mensajería: Si tu caso de uso requiere un enrutamiento de mensajes complejo, los tipos de intercambio de RabbitMQ proporcionan más control.
• Facilidad de instalación y gestión: RabbitMQ es más sencillo de desplegar y gestionar, por lo que es una buena opción para los equipos que no tienen una gran experiencia en sistemas distribuidos.

Errores comunes al elegir un corredor

Recuerda que existen algunos escollos a la hora de elegir entre ambas herramientas. Asegúrate de estar atento:

• Malinterpretar los requisitos arquitectónicos: Elegir el sistema equivocado puede provocar cuellos de botella en el rendimiento.
• Ignorar las necesidades de escalabilidad a largo plazo: Hay que tener en cuenta el crecimiento futuro al seleccionar una solución de mensajería.

Reflexiones finales

A la hora de elegir entre Kafka y RabbitMQ, es crucial tener en cuenta los requisitos específicos de tu sistema. Aunque ambos sirven como eficaces intermediarios de mensajes, sus diferencias arquitectónicas los hacen más adecuados para casos de uso distintos.

• Kafka destaca en escenarios de streaming de eventos distribuidos de alto rendimiento. Su diseño basado en registros permite realizar análisis en tiempo real, canalizaciones de datos a gran escala y microservicios basados en eventos. Sin embargo, requiere más complejidad operativa y experiencia para desplegarse y gestionarse eficazmente.

• RabbitMQ es ideal para las colas de mensajes tradicionales, la programación de tareas y la comunicación petición-respuesta. Sus mecanismos de enrutamiento flexibles y su modelo de entrega basado en push lo convierten en una gran elección para aplicaciones que requieren mensajería de baja latencia y distribución de cargas de trabajo. RabbitMQ también es más fácil de desplegar y mantener, lo que lo convierte en una opción práctica para muchas aplicaciones empresariales.

Con la introducción de RabbitMQ Streams, la brecha entre RabbitMQ y Kafka se ha estrechado, ofreciendo una alternativa a las organizaciones que buscan un streaming de eventos basado en registros sin migrar a Kafka. Sin embargo, Kafka sigue siendo la opción preferida para cargas de trabajo de altísimo rendimiento en las que la escalabilidad y la tolerancia a fallos son fundamentales.

Ambos servicios son herramientas potentes, así que si quieres seguir mejorando tus habilidades, aquí tienes algunos recursos que puedes consultar: 

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