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RabbitMQ o Kafka: ¿Cuál es la mejor opción para sistemas de colas de mensajes?

RabbitMQ y Kafka son sistemas de colas de mensajes ideales para el procesamiento de secuencias de datos. Las secuencias de datos comprenden información de gran volumen, continua e incremental, demandando un procesamiento de alta velocidad. En este artículo, vamos a ver qué son RabbitMQ y Kafka, exploraremos sus características principales y destacaremos sus diferencias en el manejo de flujos de datos en tiempo real. ¡Vamos allá!

¿Qué es RabbitMQ?

RabbitMQ es un sistema de mensajería de código abierto que se utiliza para enviar y recibir mensajes entre aplicaciones y servicios distribuidos. Funciona como un intermediario de mensajes, permitiendo la comunicación asíncrona entre diferentes componentes de un sistema.

Las aplicaciones se conectan a RabbitMQ y envían mensajes a través de él. Estos mensajes pueden contener información o instrucciones que necesitan ser procesadas por otras partes del sistema. RabbitMQ implementa el protocolo de avanzada colas de mensajes (AMQP), que es un estándar abierto para la mensajería orientada a mensajes.

¿Qué es Kafka?

Kafka de Apache es una plataforma distribuida para la transmisión de datos. No solo posibilita la publicación, almacenamiento y procesamiento inmediato de flujos de eventos, sino que también permite la suscripción a estos eventos. Su diseño está orientado a gestionar flujos de datos provenientes de diversas fuentes, facilitando su envío a diferentes destinatarios. Kafka no solo traslada grandes volúmenes de datos de un punto A un punto B, sino que también los canaliza del punto A al Z y a cualquier otro lugar necesario, todo simultáneamente.

¿Cuáles son las distinciones entre Kafka y RabbitMQ?

Kafka y RabbitMQ son sistemas de colas de mensajes diseñados para el procesamiento de secuencias de datos, que consisten en datos pesados, continuos e incrementales, demandando un procesamiento de alta velocidad.

RabbitMQ actúa como un agente de mensajes distribuido, recopilando datos de streaming de diversas fuentes y dirigiéndolos a diferentes destinos para su procesamiento. Por otro lado, Apache Kafka se presenta como una plataforma de streaming diseñada para construir canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de streaming. Kafka ofrece un sistema de mensajería altamente escalable, tolerante a fallos y duradero, con capacidades más amplias que las proporcionadas por RabbitMQ.

Comparación entre Kafka y RabbitMQ: Diferencias Arquitectónicas

RabbitMQ y Apache Kafka proporcionan la capacidad para que los productores envíen mensajes a los consumidores. Los productores son aplicaciones encargadas de publicar información, mientras que los consumidores son aplicaciones que se suscriben a esta información y la procesan.

Arquitectura de RabbitMQ

El sistema de RabbitMQ facilita distribuciones de mensajes complejas y de baja latencia mediante los siguientes elementos:

  • Intercambio: Recibe mensajes del productor y decide hacia dónde deben dirigirse.
  • Cola: Es el repositorio que recibe mensajes desde un intercambio y los distribuye a los consumidores.
  • Enlace: Es una conexión que vincula un intercambio y un agente.

En RabbitMQ, una clave de enrutamiento constituye un atributo del mensaje que se emplea para dirigir los mensajes desde un intercambio hacia una cola particular. Cuando un productor envía un mensaje a un intercambio, este incorpora una clave de enrutamiento como parte integral del mensaje. Posteriormente, el intercambio utiliza esta clave para determinar a qué cola debe entregarse el mensaje.

Arquitectura de Kafka

Un clúster de Kafka ofrece un procesamiento de eventos de flujo de alto rendimiento con una arquitectura más avanzada. Aquí se presentan algunos de los componentes fundamentales de Kafka:

  • Servidor Kafka: Un servidor de Kafka, que posibilita la transmisión de datos desde productores hacia consumidores, es conocido como servidor Kafka. Este servidor incluye temas y sus correspondientes particiones.
  • Tema: Se trata del repositorio de datos que organiza información afín dentro de un servidor Kafka.
  • Partición: Consiste en una subdivisión más reducida de almacenamiento de datos dentro de un tema, a la cual los consumidores se suscriben.

¿En qué se distingue la gestión de mensajes entre Kafka y RabbitMQ?

RabbitMQ y Apache Kafka abordan la transferencia de datos desde productores a consumidores de maneras distintas. RabbitMQ, como agente de mensajes versátil, prioriza la entrega de mensajes de manera secuencial. Por otro lado, Kafka, como plataforma distribuida de transmisión de eventos, permite el intercambio continuo de macrodatos en tiempo real.

Ambas soluciones están diseñadas para casos de uso diferentes, y esta divergencia se refleja en su gestión de mensajes. Veamos algunas diferencias específicas.

  • Consumo de mensajes

En RabbitMQ, el agente garantiza la entrega de mensajes a los consumidores, adoptando un enfoque donde la aplicación consumidora asume un papel pasivo y espera que el agente de RabbitMQ coloque el mensaje en la cola.

En cambio, los consumidores de Kafka son más proactivos al leer y rastrear información. A medida que los mensajes se incorporan a los archivos de registro físicos, los consumidores de Kafka mantienen un seguimiento del último mensaje leído y actualizan el rastreador de desplazamiento en consecuencia. Con Kafka, el productor no está al tanto de cómo los consumidores recuperan los mensajes.

  • Prioridad del mensaje

Los agentes de RabbitMQ permiten a los productores escalar ciertos mensajes mediante colas prioritarias. En lugar de seguir el principio de «primero en entrar, primero en salir,» el agente procesa los mensajes de mayor prioridad antes que los mensajes estándar. En comparación, Apache Kafka no admite colas prioritarias. Trata todos los mensajes de la misma manera al distribuirlos en sus respectivas particiones.

  • Orden de mensajes

RabbitMQ envía y organiza los mensajes en una secuencia específica, a menos que haya un mensaje prioritario pendiente. Los consumidores reciben los mensajes en el mismo orden en que fueron enviados. Por otro lado, Kafka utiliza temas y particiones para almacenar los mensajes en colas. Cuando un productor envía un mensaje, este se dirige a un tema y una partición específicos. Debido a que Kafka no facilita intercambios directos entre productores y consumidores, el consumidor extrae los mensajes de la partición en un orden diferente.

  • Eliminación de mensajes

En RabbitMQ, el agente dirige el mensaje a la cola de destino. Una vez leído, el consumidor envía una confirmación de recibo (ACK) al agente, quien elimina el mensaje de la cola. A diferencia de RabbitMQ, Apache Kafka agrega el mensaje a un archivo de registro que permanece hasta que concluye su período de retención. Esto permite que los consumidores vuelvan a procesar los datos transmitidos en cualquier momento dentro del plazo establecido.

¿En qué se asemejan Kafka y RabbitMQ?

Las aplicaciones requieren agentes de mensajes confiables para el intercambio de datos en entornos en la nube. Tanto RabbitMQ como Kafka ofrecen plataformas escalables y tolerantes a fallos para satisfacer las crecientes demandas de tráfico y alta disponibilidad.

  • Escalabilidad

RabbitMQ puede expandir su capacidad de gestión de mensajes tanto de manera horizontal como vertical. Puede asignar más recursos de cómputo al servidor de RabbitMQ para mejorar la eficiencia en el intercambio de mensajes. En algunos casos, los desarrolladores utilizan una técnica de distribución de mensajes denominada «intercambio de hash consistente» de RabbitMQ para equilibrar la carga de procesamiento entre varios agentes.

De manera similar, la arquitectura de Kafka permite agregar más particiones a un tema específico para distribuir uniformemente la carga de mensajes.

  • Tolerancia a fallos

Tanto Kafka como RabbitMQ son arquitecturas robustas de colas de mensajes que son resistentes a errores del sistema.

Puede agrupar varios agentes de RabbitMQ en clústeres e implementarlos en diferentes servidores. RabbitMQ también replica los mensajes en cola en nodos distribuidos, lo que permite al sistema recuperarse de errores que afecten a cualquier servidor.

Similar a RabbitMQ, Apache Kafka comparte capacidades de recuperación y redundancia al implementar clústeres de Kafka en distintos servidores. Cada clúster se compone de réplicas de archivos de registro que pueden recuperarse en caso de errores.

  • Facilidad de uso

Ambos sistemas de colas de mensajes cuentan con un sólido respaldo de la comunidad y bibliotecas que simplifican el envío, la lectura y el procesamiento de mensajes. Esto simplifica el proceso de desarrollo de aplicaciones cliente para los desarrolladores de ambos sistemas.

Conclusión

Hemos visto que Kafka y RabbitMQ son plataformas de mensajería diseñadas para el procesamiento de secuencias de datos en entornos distribuidos. Aunque comparten el objetivo de facilitar el intercambio de datos entre productores y consumidores, difieren en enfoques y capacidades. La elección entre ambos dependerá de los requisitos del proyecto, como escalabilidad, tolerancia a fallos y enfoque de procesamiento de datos.

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