ActiveMQ vs Kafka : Différences et cas d'utilisation expliqués

Qu'est-ce qu'Apache Kafka ?

Apache Kafka a été développé à l'origine par LinkedIn pour gérer les flux de données en temps réel de l'entreprise et a été mis en libre accès au début de l'année 2011. 

En 2012, Kafka a été intégré à la Apache Software Foundation (ASF), où il est devenu un projet de premier plan. Depuis lors, il est maintenu et développé par la communauté open-source sous la gouvernance de la Apache Software Foundation, avec des contributions significatives d'organisations telles que LinkedIn, Confluent et d'autres.

Kafka est une plateforme de streaming d'événements distribués conçue pour la messagerie à haut débit, tolérante aux pannes et évolutive. Il est écrit en Scala et en Java, et son architecture est optimisée pour traiter les flux de données en temps réel, ce qui le rend adapté à la construction de pipelines de données et d'applications pilotées par les événements. 

Kafka est réputé pour sa capacité à traiter de grands volumes de données avec une faible latence, une rétention de données robuste et une rejouabilité. Son écosystème étendu comprend Kafka Connect et Kafka Streams pour l'intégration avec d'autres systèmes de données et le traitement des flux en temps réel.

Caractéristiques de Kafka

Voici les principales caractéristiques de Kafka :

• Débit élevé et faible latence : Optimisé pour un traitement à haut débit et à faible latence, il convient aux applications en temps réel.
• Évolutif et distribué : Il peut évoluer horizontalement en ajoutant des courtiers à la grappe, ce qui lui permet de traiter d'importants volumes de données.
• Tolérance aux pannes et durabilité : Garantit la durabilité des données grâce à la réplication sur plusieurs nœuds et offre une tolérance aux pannes intégrée.
• Evénement en continu : Prend en charge le flux d'événements et le traitement des données en temps réel, ce qui est utile pour l'agrégation des journaux, le traitement des flux et l'intégration des données.
• Reproductibilité : Conserve les données pendant une période configurable, ce qui permet aux consommateurs de rejouer et de retraiter les événements si nécessaire.
• L'écosystème : Offre un écosystème robuste, comprenant Kafka Connect, Kafka Streams, et l'intégration avec de nombreux outils de big data et d'analyse.

Cas d'utilisation de Kafka

Il s'agit des cas d'utilisation les plus pertinents et les plus populaires pour Apache Kafka :

• Streaming à haut débit : Idéal pour les applications qui nécessitent le traitement de grands volumes de données en temps réel, telles que l'agrégation de journaux et la recherche d'événements.
• Architectures microservices évolutives : Convient aux microservices qui ont besoin d'une messagerie évolutive, tolérante aux pannes et distribuée.
• Pipeline de données et analyse : Couramment utilisé pour construire des pipelines de données en temps réel et des plateformes d'analyse où la durabilité et la rejouabilité des données sont cruciales.

Si vous envisagez d'utiliser Kafka pour vos données en temps réel ou si vous êtes simplement curieux de découvrir cette technologie, suivez le cours Introduction à Apache Kafka pour vous mettre à niveau !

ActiveMQ vs Kafka : Principales différences

Il est important de choisir la bonne plate-forme de messagerie pour votre application afin de garantir l'efficacité du flux de données, l'évolutivité et la fiabilité du système.

Comme nous l'avons vu précédemment, ActiveMQ et Apache Kafka servent tous deux de courtiers en messages, mais ils répondent à des besoins et à des cas d'utilisation différents. Chacun d'entre eux présente une architecture, des caractéristiques de performance et des fonctionnalités opérationnelles uniques.

Passons en revue les principales différences entre ces courtiers en messages dans différentes catégories :

L'architecture

ActiveMQ utilise une architecture centrée sur le courtier, en stockant les messages dans un courtier central qui gère les files d'attente et les sujets. Cette configuration s'appuie sur les accusés de réception des messages et sur un stockage permanent pour garantir la fiabilité de la livraison et la durabilité des messages. 

En revanche, Kafka utilise une architecture de journalisation distribuée, dans laquelle les données sont partitionnées et répliquées sur plusieurs courtiers dans un cluster. La conception de Kafka découple les producteurs et les consommateurs, ce qui permet une évolutivité et des performances élevées, et en fait un outil idéal pour traiter de grands volumes de données dans les systèmes distribués.

Modèle de messagerie

ActiveMQ prend en charge à la fois point à point (files d'attente) et les modèles de publication et d'abonnement (sujets). (sujets)ActiveMQ offre une grande souplesse pour toute une série de scénarios de messagerie, en mettant l'accent sur les garanties de livraison des messages.

D'autre part, Kafka fonctionne principalement selon un modèle de publication et d'abonnement basé sur des journaux distribués. Cette approche permet à plusieurs consommateurs de lire des données indépendamment et à leur propre rythme à partir de la même partition, ce qui est avantageux pour les applications qui nécessitent un débit élevé et un traitement simultané.

Performance et débit

En ce qui concerne les performances et le débit, ActiveMQ convient aux cas d'utilisation qui nécessitent un débit modéré et une faible latence, mais ses performances peuvent être affectées par la nécessité d'une messagerie persistante et d'un routage complexe par l'intermédiaire d'un courtier central. Cela peut limiter sa capacité à traiter efficacement des volumes de données extrêmement importants. 

Kafka, en revanche, est conçu pour un débit élevé et une faible latence, capable de traiter des millions de messages par seconde. Son architecture est optimisée pour le flux de données en temps réel, ce qui en fait un choix privilégié pour les applications qui exigent un traitement continu et rapide des données, telles que l'agrégation de journaux et l'analyse en temps réel.

Évolutivité

ActiveMQ peut évoluer grâce à clustering et un réseau de courtiersmais ce processus peut être complexe et nécessite souvent une configuration et une gestion minutieuses.

Cependant, Kafka a été conçu dans un souci d'évolutivité, ce qui permet une mise à l'échelle horizontalefacile en ajoutant des courtiers au cluster. Les stratégies de partitionnement et de réplication de Kafka facilitent la gestion efficace des données sur un grand nombre de nœuds, ce qui lui permet de gérer des charges accrues avec un effort de configuration minimal.

Tolérance aux pannes et durabilité

ActiveMQ utilise des options de stockage persistant et la mise en grappe de courtiers avec des mécanismes de basculement pour assurer la durabilité des messages et garantir que le système peut se remettre d'une panne sans perte de données.

D 'autre part, Kafka offre une solide tolérance aux pannes grâce à la réplication des données entre plusieurs courtiers dans le cluster, ce qui garantit une grande durabilité même en cas de défaillance d'un courtier. La capacité de Kafka à rejouer les messages à partir de son stockage de journaux ajoute une couche supplémentaire de fiabilité, permettant aux consommateurs de retraiter les données si nécessaire.

Écosystème et intégration

ActiveMQ est bien adapté aux applications d'entreprise, en particulier celles qui doivent être conformes à la norme JMS. Il prend en charge un grand nombre de protocoles de messagerie, notamment AMQP, STOMP et MQTT, ce qui en fait un choix polyvalent pour connecter divers systèmes et applications.

Kafka, en revanche, dispose d'un écosystème en pleine expansion qui comprend des outils tels que Kafka Connect pour l'intégration avec diverses sources et puits de données, et Kafka Streams pour le traitement des données en temps réel. Ses capacités d'intégration s'étendent aux plateformes big data, aux services cloud et à d'autres technologies modernes, ce qui en fait une option puissante pour construire des pipelines de données évolutifs en temps réel et des architectures pilotées par les événements.

ActiveMQ vs Kafka : Un résumé

Le tableau suivant résume les différences entre ActiveMQ et Kafka dans les catégories précédemment évoquées :

Examinons maintenant les cas d'utilisation idéaux pour chacun de ces courtiers. 

Quand utiliser ActiveMQ ?

ActiveMQ est une option robuste pour une variété de scénarios de messagerie, principalement lorsqu'il s'agit de systèmes hérités, de besoins de messagerie d'entreprise ou d'exigences de conformité spécifiques. 

Voici un aperçu plus détaillé de son adéquation à différents cas d'utilisation :

Intégration des systèmes existants

ActiveMQ est particulièrement bien adapté à l'intégration avec les systèmes existants qui dépendent de l'API Java Message Service (JMS). Il met en œuvre la spécification JMS, ce qui en fait un choix idéal pour les applications qui doivent communiquer avec des systèmes plus anciens conçus autour des normes JMS.

En outre, ActiveMQ prend en charge la messagerie point à point (files d'attente) et la messagerie par publication et abonnement (sujets), ce qui peut s'avérer essentiel pour assurer la compatibilité avec l'infrastructure existante qui repose sur ces paradigmes de messagerie.

Message d'entreprise

ActiveMQ offre des avantages significatifs dans les environnements d'entreprise où les fonctions de sécurité avancées, la conformité et les options de déploiement flexibles sont importantes. 

Il fournit des mécanismes de sécurité robustes essentiels au maintien de la confidentialité et de l'intégrité des messages. Sa conformité aux normes JMS lui permet de s'intégrer de manière transparente à d'autres systèmes d'entreprise qui adhèrent aux mêmes normes.

En outre, ActiveMQ prend en charge différentes options de déploiement, telles que les brokers autonomes, les configurations en grappe et les brokers en réseau, ce qui permet aux entreprises de choisir le modèle de déploiement qui correspond le mieux à leurs besoins en matière d'infrastructure et d'exploitation.

Exigences moindres en matière de débit

ActiveMQ est un bon candidat pour les applications qui ne nécessitent pas un débit extrêmement élevé, mais qui ont besoin d'une messagerie fiable et à faible latence. Sa conception s'adapte à des scénarios dans lesquels des volumes modérés de messages sont attendus, et l'accent mis sur les garanties de livraison des messages permet de s'assurer que les messages sont transmis de manière fiable, même dans des environnements complexes. 

Les mécanismes de persistance et d'acquittement d'ActiveMQ offrent la fiabilité nécessaire aux applications où l'intégrité des messages est essentielle, mais où le volume des messages est gérable dans le cadre de ses capacités de débit.

Composants principaux d'ActiveMQ Classic. Source de l'image : ActiveMQ documentation.

Quand utiliser Apache Kafka

Kafka est particulièrement bien adapté aux scénarios qui nécessitent un débit élevé, une évolutivité exceptionnelle et des capacités avancées de traitement des données. 

Voici un aperçu détaillé de l'utilisation de Kafka :

Streaming à haut débit

Kafka est un choix de premier ordre pour les applications qui nécessitent un traitement des données en temps réel et un débit élevé. Il excelle dans les scénarios d'agrégation de journaux et d'approvisionnement en événements, où d'énormes quantités de données doivent être collectées, traitées et analysées en temps réel.

L'architecture de Kafka est optimisée pour traiter des millions de messages par seconde avec une faible latence, ce qui la rend idéale pour les applications de streaming qui exigent un flux de données continu et un délai minimal.

Architectures de microservices évolutives

Kafka est très efficace pour prendre en charge les architectures de microservices évolutives. Il fournit un système de messagerie distribué et tolérant aux pannes qui peut gérer la nature dynamique et distribuée des microservices. 

La capacité de Kafka à découpler les producteurs et les consommateurs permet aux microservices de communiquer efficacement, même lorsque le nombre de services et le volume de données augmentent. Sa solide tolérance aux pannes garantit la fiabilité de la livraison et du traitement des messages, même dans des environnements complexes et distribués.

Pipeline de données et analyse

Kafka se distingue lors de la construction de pipelines de données en temps réel et de plateformes d'analyse grâce à ses fonctions robustes de durabilité des données et de rejouabilité. Son architecture de logs distribués permet un stockage et une récupération fiables des données, ce qui permet de construire des pipelines de données sophistiqués capables de gérer l'ingestion et le traitement de gros volumes de données. 

Sa capacité à conserver et à rejouer les messages de ses journaux est essentielle pour les plateformes d'analysequi traitent des données historiques et prennent en charge des requêtes analytiques complexes.

L'anatomie d'une application qui utilise la bibliothèque Kafka Streams. Source de l'image : Kafka documentation.

Conclusion

Le choix entre ActiveMQ et Kafka dépend de vos besoins spécifiques et de vos cas d'utilisation. ActiveMQ est bien adapté aux scénarios de messagerie traditionnels, en particulier dans les environnements d'entreprise nécessitant la conformité JMS et un débit plus faible. En revanche, Kafka brille dans les environnements évolutifs à haut débit, ce qui le rend idéal pour le traitement des données en temps réel et la diffusion en continu. 

Pour en savoir plus sur l'ingénierie des données, consultez les ressources ci-dessous :

• Cours sur l'ingénierie des données
• Cours sur les concepts de diffusion en continu
• Cours d'introduction à Kafka
• Tutoriel Apache Kafka pour les débutants