Data er rundt oss, enten det er i form av loggfiler generert av kunder som bruker mobil- eller nettapplikasjoner, handelskjøp, spilleraktivitet og mange flere kilder. Mer spesifikt brukes AWS Kinesis- og Kafka-tjenester til å administrere og kontrollere datastrømmer og forberede bruk av SQL for å lagre i AWS-lagringstjenester.
Denne guiden vil forklare Kinesis og Kafka i detalj.
Hva er Kinesis?
Å administrere enorme mengder data er en ganske kompleks jobb som krever innsamling, lagring og analyse. AWS Kinesis-tjenesten brukes til å kontrollere denne høyhastighetsinformasjonen og hjelpe brukeren med å holde seg oppdatert med sin virksomhet, organisasjon og kunder:
Tjenester til Kinesis
Kinesis omfatter følgende tjenester:
Kinesis Stream : Kinesis-strøm tilbyr strømming med lav latens-inntak i skala.
Kinesis Analytics : Den brukes til å fange data fra forskjellige ressurser og bruke SQL for å utføre sanntidsanalyse på strømmer:
Kinesis brannslange : Den brukes til å forberede og laste strømmer konsekvent inn i AWS-tjenestene som S3, Redshift, ElasticSearch, etc.:
Hva er Kafka?
Kafka er en distribuert meldingsstrømningsplattform som bruker publiserings- og abonnementsmekanisme for å strømme data. Amazons ' Administrert streaming for Apache Kafka ” (MSK) er en fullstendig administrert tjeneste som brukes til å bygge sanntidsstrømmingsrørledninger. Men for uforutsigbare og ukjente arbeidsbelastninger introduseres Amazon MSK serverless av plattformen:
Kjernekonsepter til Kafka
Noen av kjernekonseptene til Kafka er nevnt nedenfor:
Kø : Den gir en mekanisme for å sende og motta asynkrone meldinger og tilbyr tjeneste-til-tjeneste-kommunikasjon:
PubSub : Det er en asynkron meldingstjeneste, noe som betyr at den hjelper brukeren med å sende, motta og filtrere datastrømmer:
Er Kinesis det samme som Kafka?
Apache Kafka er en åpen kildekode PubSub meldingsløsning og Kinesis er den administrerte AWS-tjenesten som er modellert etter Kafka. MSK lagrer nøkkelverdier av data (emner) i partisjoner og Kinesis lagrer dataposter i Shards. Både Kinesis og Kafka er designet for å tilby nesten de samme tjenestene, men forskjellen kommer i konseptet med fan-out.
Konklusjon
For å oppsummere er AWS Kinesis- og Kafka-tjenestene designet for å utføre aktiviteter som å tilby høy gjennomstrømning og arbeidsbelastninger med lav latens. Kinesis brukes til å administrere stordata ved hjelp av strømming og lagring av data på AWS-lagringstjenestene. Amazon MSK er en PubSub-strømmetjeneste for meldinger som også bruker en kømekanisme.