Apache Kafka und RabbitMQ sind zwei der am häufigsten verwendeten Pub-Sub-Plattformen. Diese Plattformen helfen Datenwissenschaftlern dabei, Pull-/Push-Benachrichtigungen effektiv zu nutzen.

Sie werden zudem zur Durchführung komplexer Datenoperationen im Bereich Big Data eingesetzt. In diesem Blogbeitrag werden wir die wichtigsten Faktoren erörtern, die Apache Kafka und RabbitMQ voneinander unterscheiden.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Die 9 wichtigsten Unterscheidungsmerkmale

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Was ist beliebter?

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Was ist beliebter? Aus der oben gezeigten Google-Trends-Grafik geht hervor, dass RabbitMQ beliebter ist als Apache Kafka.

Diese Grafik zeigt die Suchergebnisse der letzten fünf Jahre in den Vereinigten Staaten. Wir können auch erkennen, dass es einige Zeiträume gab, in denen die Suchbeliebtheit von RabbitMQ nachgelassen hat.

Doch selbst dann war es immer noch beliebter als Apache Kafka.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Fachbegriffe

Apache Kafka ist eine Open-Source-Lösung und ein relativ neues Tool. Es handelt sich um eine Message-Broker-Plattform, die Datensätze verarbeiten und erneut verarbeiten kann. Sie ist für ihre Fehlertoleranz bekannt.

RabbitMQ hingegen ist ebenfalls ein Open-Source-Tool, jedoch älter als Apache Kafka. Es handelt sich um eine Message-Broker-Plattform, die eine verteilte Bereitstellung ermöglicht. Außerdem unterstützt sie mehrere Messaging-Protokolle.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Ansatz

Apache Kafka nutzt den Partitionsansatz und ermöglicht es seinen Nutzern, Nachrichten stapelweise von einem einzelnen Knotenpunkt abzufragen. Dadurch können die Nutzer die Nachrichten in großen Mengen verteilen und einen höheren Durchsatz erzielen. Aus diesem Grund wird Apache Kafka als Pull-Modell bezeichnet.

RabbitMQ verfolgt jedoch einen anderen Ansatz, indem es die Anzahl der Anfragen im Voraus begrenzt. Dadurch wird eine präzise Verteilung gewährleistet.

Diese Funktion ermöglicht es den Nutzern, eine individuelle Verteilung und eine effektive Nachrichtenwarteschlange sicherzustellen. Kurz gesagt: Es übermittelt die Benachrichtigungen an die Nutzer auf der Grundlage der eingegangenen Anfragen. Daher wird RabbitMQ als Push-Modell bezeichnet.

Dies ist einer der wichtigsten Faktoren, die Apache Kafka und RabbitMQ voneinander unterscheiden.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Funktionen

Funktionen von Apache Kafka:

• Apache Kafka bietet seinen Nutzern die Möglichkeit, Nachrichten in der Reihenfolge der Themen zu übermitteln.
• Da Apache Kafka ein Protokoll ist, lassen sich die Nachrichten und das Backup problemlos wiederherstellen.
• Es nutzt die Georeplikationsfunktion, die die Replikation von Nachrichten über die Cloud und Rechenzentren hinweg ermöglicht.
• Da es nach dem Partitionsprinzip arbeitet, ermöglicht es eine fehlertolerante Funktionsweise. Beispielsweise hat jede Partition einen Leader und Follower. Alle Follower replizieren die Aktionen des Leaders. Und wenn der Leader ausfällt, übernimmt einer der Follower seinen Platz und sorgt für einen reibungslosen Betrieb.
• Apache Kafka ermöglicht Multi-Tenancy durch die Konfiguration und Zuweisung von Rollen und Kontingenten.

Funktionen von RabbitMQ:

• RabbitMQ basiert auf einem Cluster-Ansatz und bildet einen einzigen Broker.
• RabbitMQ bietet hohe Verfügbarkeit und größere Flexibilität.
• Außerdem verfügt es über ein flexibles Routing-System, das eine effektive Warteschlangenverwaltung ermöglicht. Sie können das Routing für komplexe Vorgänge individuell anpassen.
• Es unterstützt mehrere Sprachen und nutzt einen Multi-Protokoll-Ansatz.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Leistung

Apache Kafka nutzt einen sequenziellen Disk/IO-Ansatz und bietet einen hohen Durchsatz. Dies führt zu einer höheren Leistung als bei RabbitMQ.

Dank des hohen Durchsatzes kann Apache Kafka selbst mit begrenzten Ressourcen Millionen von Nachrichten pro Sekunde verarbeiten.

Im Vergleich dazu schneidet RabbitMQ etwas schlechter ab als Apache Kafka. Auch wenn RabbitMQ in der Lage ist, Millionen von Nachrichten pro Sekunde zu verarbeiten, sind dafür höhere Ressourcen erforderlich. Es hat im Vergleich zu Apache Kafka einen geringeren Durchsatz.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Skalierbarkeit und Flexibilität

Apache Kafka ist skalierbarer als RabbitMQ, aber RabbitMQ ist flexibler als Apache Kafka und bietet eine höhere Verfügbarkeit.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Anwendungsbereiche

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen von Apache Kafka zählen komplexes Routing, Event Sourcing, sequenzielle Ereignisse und mehrstufige Pipelines.

Zu den weiteren Anwendungsbereichen gehören zudem die Reihenfolge von Partitionen, Echtzeit-Datenströme und Aufgaben, die eine Sicherung von Datenströmen erfordern.

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen von RabbitMQ zählen hingegen Anwendungen mit kurzen Reaktionszeiten, Legacy-Protokolle und ein granularer Ansatz.

Zu den weiteren Anwendungsbereichen gehören Anwendungen, die einen Multi-Routing-Ansatz und Multi-Protokoll-Ansätze erfordern.

Lesen Sie auch: Confluent Kafka vs. Apache Kafka: Was ist der Unterschied?

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Die führenden Unternehmen, die diese Lösungen einsetzen

Viele große Unternehmen setzen Apache Kafka ein. Dazu gehören unter anderem Uber, Spotify, Slack, Shopify und die New York Times, um nur einige zu nennen.

Auch RabbitMQ wird von einigen der größten Unternehmen weltweit eingesetzt. Zu diesen Unternehmen zählen unter anderem Reddit, Accenture, T-Mobile, Runtastic, Trivago und Fiverr.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Preise

Sowohl Apache Kafka als auch RabbitMQ sind Open-Source-Tools, die für den privaten Gebrauch kostenlos sind. Für die kommerzielle Nutzung fallen jedoch möglicherweise Abonnementgebühren an.

Diese Abonnementgebühren variieren je nach Nutzung und Anforderungen. Für ein detailliertes Angebot besuchen Sie bitte die Website.

Apache Kafka vs. RabbitMQ: Tabellarischer Vergleich

Parameter	Apache Kafka	RabbitMQ
Beliebtheit	Weniger	Mehr
Begriffe	Fehlertolerant, Datenverarbeitung und Neuverarbeitung	Verteilte Bereitstellung
Vorgehensweise	Pull-Datenmodell	Push-Datenmodell
Funktionen	Systematisches Vorgehen, Sicherung von Nachrichten	Cluster-Ansatz, Multi-Routing
Leistung	Bessere Leistung und höhere Produktivität bei geringerem Ressourcenverbrauch	Eine hohe Leistung erfordert mehr Ressourcen
Anwendungen	Komplexe Routing-Strukturen, Event Sourcing	Schnelle Reaktionszeit, ältere Protokolle
Führende Unternehmen	Uber, Spotify, Slack, Shopify	Reddit, Accenture, T-Mobile, Runtastic
Skalierbarkeit und Flexibilität	Besser skalierbar	Flexibler

Das Wichtigste in Kürze

Sowohl Apache Kafka als auch RabbitMQ gehören zu den am häufigsten verwendeten Pub-Sub-Plattformen, doch gibt es zwischen den beiden entscheidende Unterschiede.

Zu diesen Unterschieden zählen die Terminologie, der Ansatz, die Anwendungsbereiche, die Leistung und die Funktionen usw.

Man kann zwar nicht sagen, dass ein Tool besser ist als das andere, doch sollte die Eignung des jeweiligen Tools für die jeweiligen Anforderungen ausschlaggebend für die Wahl eines bestimmten Tools sein.