ActiveMQ vs Kafka: Diferenças e casos de uso explicados

O que é o Apache Kafka?

O Apache Kafka foi originalmente desenvolvido pelo LinkedIn para lidar com os feeds de dados em tempo real da empresa e teve seu código aberto no início de 2011. 

Em 2012, o Kafka foi contribuído para a Apache Software Foundation (ASF), onde se tornou um projeto de nível superior. Desde então, ele tem sido mantido e desenvolvido pela comunidade de código aberto sob a governança da Apache Software Foundation, com contribuições significativas de organizações como LinkedIn, Confluent e outras.

O Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuídos projetada para mensagens de alto rendimento, tolerante a falhas e dimensionável. Ele é escrito em Scala e Java, e sua arquitetura é otimizada para lidar com fluxos de dados em tempo real, o que o torna adequado para a criação de pipelines de dados e aplicativos orientados por eventos. 

O Kafka é bem conceituado por sua capacidade de processar grandes volumes de dados com baixa latência, retenção robusta de dados e capacidade de reprodução. Seu amplo ecossistema inclui o Kafka Connect e o Kafka Streams para integração com outros sistemas de dados e processamento de fluxos em tempo real.

Recursos do Kafka

Aqui estão os recursos mais importantes do Kafka:

• Alta taxa de transferência e baixa latência: Otimizado para processamento de alto rendimento e baixa latência, o que o torna adequado para aplicativos em tempo real.
• Escalável e distribuído: Ele pode ser dimensionado horizontalmente com a adição de mais brokers ao cluster, o que permite lidar com grandes volumes de dados.
• Tolerância a falhas e durabilidade: Garante a durabilidade dos dados com replicação em vários nós e oferece tolerância a falhas incorporada.
• Transmissão de eventos: Oferece suporte a streaming de eventos e processamento de dados em tempo real, o que é útil para agregação de logs, processamento de streaming e integração de dados.
• Você pode reproduzir: Retém dados por um período configurável, permitindo que os consumidores reproduzam e reprocessem eventos conforme necessário.
• Ecosystem: Oferece um ecossistema robusto, incluindo Kafka Connect, Kafka Streams e integração com várias ferramentas de big data e análise.

Casos de uso do Kafka

Esses são os casos de uso mais relevantes e populares do Apache Kafka:

• Transmissão de alto rendimento: Ideal para aplicativos que exigem o processamento de grandes volumes de dados em tempo real, como agregação de logs e fornecimento de eventos.
• Arquiteturas de microsserviços dimensionáveis: Adequado para microsserviços que precisam de mensagens escalonáveis, tolerantes a falhas e distribuídas.
• Pipeline e análise de dados: Comumente usado para criar pipelines de dados em tempo real e plataformas de análise em que a durabilidade e a capacidade de reprodução dos dados são cruciais.

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ActiveMQ vs Kafka: Principais diferenças

A escolha da plataforma de mensagens certa para o seu aplicativo é importante para garantir um fluxo de dados eficiente, escalabilidade e confiabilidade do sistema.

Como vimos anteriormente, embora o ActiveMQ e o Apache Kafka sirvam como intermediários de mensagens, eles atendem a diferentes necessidades e casos de uso. Cada um oferece uma arquitetura, características de desempenho e recursos operacionais exclusivos.

Vamos analisar as principais diferenças entre esses corretores de mensagens em diferentes categorias:

Arquitetura

O ActiveMQ usa uma arquitetura centrada no broker, armazenando mensagens em um broker central que gerencia filas e tópicos. Essa configuração se baseia em confirmações de mensagens e armazenamento persistente para garantir a entrega confiável e a durabilidade das mensagens. 

Em contrapartida, o Kafka utiliza uma arquitetura de log distribuído, em que os dados são particionados e replicados em vários brokers em um cluster. O design do Kafka desacopla produtores e consumidores, o que permite alta escalabilidade e desempenho, tornando-o ideal para lidar com grandes volumes de dados em sistemas distribuídos.

Modelo de mensagens

O ActiveMQ suporta tanto ponto a ponto (filas) e publicação-subscrição (tópicos) (tópicos)oferecendo flexibilidade para uma variedade de cenários de mensagens com um forte foco em garantias de entrega de mensagens.

Por outro lado, o Kafka opera principalmente usando um modelo de publicação-assinatura baseado em logs distribuídos. Essa abordagem permite que vários consumidores leiam os dados de forma independente e em seu próprio ritmo a partir da mesma partição, o que é vantajoso para aplicativos que exigem alta taxa de transferência e processamento simultâneo.

Desempenho e taxa de transferência

Quando se trata de desempenho e taxa de transferência, o ActiveMQ é adequado para casos de uso que exigem taxa de transferência moderada e latência mais baixa, mas seu desempenho pode ser afetado pela necessidade de mensagens persistentes e roteamento complexo por meio de um agente central. Isso pode limitar sua capacidade de lidar com volumes de dados extremamente altos de forma eficiente. 

O Kafka, em comparação, foi projetado para alta taxa de transferência e baixa latência, capaz de processar milhões de mensagens por segundo. Sua arquitetura é otimizada para streaming de dados em tempo real, o que o torna a opção preferida para aplicativos que exigem processamento de dados contínuo e de alta velocidade, como agregação de logs e análise em tempo real.

Escalabilidade

O ActiveMQ pode ser dimensionado por meio de clustering e uma rede de brokersVocê pode escalonar o ActiveMQ por meio de clustering e de uma rede de brokers, mas esse processo pode ser complexo e, muitas vezes, exige configuração e gerenciamento cuidadosos.

O Kafka, no entanto, foi criado com a escalabilidade em mente, permitindo o escalonamento horizontalfácil ao adicionar mais brokers ao cluster. As estratégias de particionamento e replicação do Kafka facilitam o gerenciamento eficiente de dados em um grande número de nós, permitindo que ele lide com cargas maiores com o mínimo de esforço de configuração.

Tolerância a falhas e durabilidade

O ActiveMQ usa opções de armazenamento persistente e clustering de broker com mecanismos de failover para proporcionar durabilidade às mensagens e garantir que o sistema possa se recuperar de falhas sem perda de dados.

Por outro lado, o Kafka oferece tolerância robusta a falhas por meio da replicação de dados em vários brokers no cluster, garantindo alta durabilidade mesmo durante falhas do broker. A capacidade do Kafka de reproduzir mensagens de seu armazenamento de registros acrescenta uma camada adicional de confiabilidade, permitindo que os consumidores reprocessem os dados conforme necessário.

Ecossistema e integração

O ActiveMQ é adequado para aplicativos corporativos, especialmente aqueles que exigem conformidade com JMS. Ele é compatível com vários protocolos de mensagens, incluindo AMQP, STOMP e MQTT, o que o torna uma opção versátil para conectar diversos sistemas e aplicativos.

O Kafka, por outro lado, tem um ecossistema em rápido crescimento que inclui ferramentas como o Kafka Connect para integração com várias fontes e coletores de dados e o Kafka Streams para processamento de dados em tempo real. Seus recursos de integração se estendem a plataformas de big data, serviços de nuvem e outras tecnologias modernas, o que o torna uma opção poderosa para a criação de pipelines de dados dimensionáveis e em tempo real e arquiteturas orientadas por eventos.

ActiveMQ vs Kafka: Um resumo

A tabela a seguir resume as diferenças entre o ActiveMQ e o Kafka nas categorias discutidas anteriormente:

Agora, vamos explorar os casos de uso ideais para cada um desses corretores. 

Quando usar o ActiveMQ

O ActiveMQ é uma opção robusta para uma variedade de cenários de mensagens, principalmente quando você lida com sistemas legados, necessidades de mensagens corporativas ou requisitos específicos de conformidade. 

Veja a seguir uma análise mais detalhada de sua adequação a diferentes casos de uso:

Integração de sistemas legados

O ActiveMQ é particularmente adequado para a integração com sistemas legados que dependem da API do Java Message Service (JMS). Ele implementa a especificação JMS, o que o torna a opção ideal para aplicativos que precisam se comunicar com sistemas mais antigos projetados com base nos padrões JMS.

Além disso, o ActiveMQ oferece suporte a mensagens ponto a ponto (filas) e mensagens de publicação e assinatura (tópicos), o que pode ser essencial para garantir a compatibilidade com a infraestrutura existente que depende desses paradigmas de mensagens.

Mensagem da empresa

O ActiveMQ oferece vantagens significativas em ambientes corporativos em que recursos avançados de segurança, conformidade e opções flexíveis de implantação são importantes. 

Ele oferece mecanismos de segurança robustos, essenciais para manter a confidencialidade e a integridade das mensagens. Sua conformidade com os padrões JMS garante a integração perfeita com outros sistemas empresariais que seguem os mesmos padrões.

Além disso, o ActiveMQ oferece suporte a várias opções de implantação, como brokers autônomos, configurações em cluster e brokers em rede, permitindo que as empresas escolham o modelo de implantação que melhor se adapte às suas necessidades operacionais e de infraestrutura.

Requisitos de produtividade mais baixos

O ActiveMQ é um forte candidato para aplicativos que não exigem uma taxa de transferência extremamente alta, mas precisam de mensagens confiáveis e de baixa latência. Seu design acomoda cenários em que são esperados volumes moderados de mensagens, e seu foco em garantias de entrega de mensagens assegura que as mensagens sejam transmitidas de forma confiável mesmo em ambientes complexos. 

Os mecanismos de persistência e reconhecimento do ActiveMQ fornecem a confiabilidade necessária para aplicativos em que a integridade da mensagem é fundamental, mas em que o volume de mensagens é gerenciável dentro de seus recursos de rendimento.

Componentes principais do ActiveMQ Classic. Fonte da imagem: Documentação do ActiveMQ.

Quando usar o Apache Kafka

O Kafka é particularmente adequado para cenários que exigem alta taxa de transferência, escalabilidade excepcional e recursos avançados de manipulação de dados. 

Aqui está uma visão detalhada de quando você deve usar o Kafka:

Transmissão de alto rendimento

O Kafka é a melhor opção para aplicativos que exigem processamento de dados em tempo real e alta taxa de transferência. Ele se destaca em cenários de agregação de logs e fornecimento de eventos, em que grandes quantidades de dados devem ser coletadas, processadas e analisadas em tempo real.

A arquitetura do Kafka é otimizada para lidar com milhões de mensagens por segundo com baixa latência, o que o torna ideal para aplicativos de streaming que exigem fluxo contínuo de dados e atraso mínimo.

Arquiteturas de microsserviços dimensionáveis

O Kafka é altamente eficaz no suporte a arquiteturas de microsserviços dimensionáveis. Ele fornece um sistema de mensagens distribuído e tolerante a falhas que pode lidar com a natureza dinâmica e distribuída dos microsserviços. 

A capacidade do Kafka de desacoplar produtores e consumidores permite que os microsserviços se comuniquem com eficiência, mesmo com o aumento do número de serviços e do volume de dados. Sua robusta tolerância a falhas garante que as mensagens sejam entregues e processadas de forma confiável, mesmo em ambientes complexos e distribuídos.

Pipeline e análise de dados

O Kafka se destaca na criação de pipelines de dados e plataformas de análise em tempo real devido aos seus recursos robustos de durabilidade de dados e capacidade de reprodução. Sua arquitetura de logs distribuídos permite o armazenamento e a recuperação confiáveis de dados, possibilitando a construção de pipelines de dados sofisticados que podem lidar com a ingestão e o processamento de grandes volumes de dados. 

Sua capacidade de reter e reproduzir mensagens de seus logs é essencial para plataformas de análiseque processam dados históricos e oferecem suporte a consultas analíticas complexas.

A anatomia de um aplicativo que usa a biblioteca Kafka Streams. Fonte da imagem: Documentação do Kafka.

Conclusão

A escolha entre o ActiveMQ e o Kafka depende de suas necessidades específicas e dos casos de uso. O ActiveMQ é adequado para cenários de mensagens tradicionais, especialmente em configurações corporativas que exigem conformidade com JMS e menor taxa de transferência. Em contrapartida, o Kafka se destaca em ambientes escalonáveis e de alto rendimento, o que o torna ideal para processamento e streaming de dados em tempo real. 

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• Curso de conceitos de streaming
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• Tutorial do Apache Kafka para iniciantes