تیم‌های داده در شرکت‌های در حال رشد با انتخاب غیرممکنی روبرو هستند هنگام انتخاب پلتفرم‌های streaming. ادامه استفاده از سیستم‌های قدیمی گران و انعطاف‌ناپذیر که نیاز به ده‌ها مهندس برای نگهداری دارند، یا تلاش برای ادغام‌های سفارشی پیچیده که منابع را مصرف می‌کنند بدون ارائه ارزش تجاری. این مشکل اساسی بر نحوه مدیریت پردازش داده زمان واقعی توسط سازمان‌ها تأثیر می‌گذارد، با Apache Kafka و Google Cloud Pub/Sub که دو راه‌حل غالب هستند و رویکردهای کاملاً متفاوتی برای حل چالش‌های streaming سازمانی اتخاذ می‌کنند.
Apache Kafka و Google Cloud Pub/Sub فلسفه‌های متضادی در معماری streaming داده را نشان می‌دهند. Kafka کنترل granular بر پارتیشن‌بندی، تکثیر، و پردازش را از طریق مدل broker-centric منبع‌باز خود فراهم می‌کند و آن را برای سازمان‌هایی که جریان‌های کاری سفارشی و stateful نیاز دارند، ایده‌آل می‌سازد. Pub/Sub مدیریت زیرساخت را کاملاً انتزاعی می‌کند و در پیاده‌سازی‌های serverless و مقیاس‌پذیر جهانی با سربار عملیاتی کم برتر است. درک این تفاوت‌های معماری حیاتی است زیرا شرکت‌ها زیرساخت داده خود را مدرن می‌کنند و پلتفرم‌هایی را انتخاب می‌کنند که قابلیت‌های streaming آن‌ها را برای سال‌های آینده شکل می‌دهد.
Apache Kafka چیست؟
Apache Kafka یک پلتفرم streaming رویداد توزیع‌شده منبع‌باز است که برای ساخت پایپ‌لاین داده زمان واقعی استفاده می‌شود. این داده را از منابع مانند پایگاه‌های داده، کاربردها، و دستگاه‌های IoT ضبط می‌کند، سپس آن را به سیستم‌های پایین‌دستی یا پلتفرم‌های تحلیلی stream می‌کند و جریان مداوم اطلاعات را در سراسر معماری‌های سازمانی تضمین می‌کند.
معماری Kafka بر مدل broker-centric متمرکز است که در آن streamهای داده به topicها سازماندهی می‌شوند که به partitions تقسیم می‌شوند. هر partition به عنوان یک لاگ immutable و مرتب عمل می‌کند که در سراسر گره‌های broker میزبانی می‌شود، و کنترل تکثیر granular و توزیع رهبری partition را امکان‌پذیر می‌سازد. انتقال اخیر به حالت KRaft وابستگی‌های ZooKeeper را حذف می‌کند، مدیریت خوشه را ساده می‌کند و governance دسترسی را بهبود می‌بخشد و سطوح حمله را کاهش می‌دهد.
اجزای هسته‌ای Kafka شامل:
- Producers – کاربردهای کلاینت که رویدادها را به partitions topic منتشر می‌کنند
- Consumers – کاربردهای کلاینت سازماندهی‌شده در consumer groups که به رویدادها subscribe و آن‌ها را پردازش می‌کنند
- Brokers – سرورهایی که داده partition را ذخیره می‌کنند و تکثیر را در سراسر خوشه مدیریت می‌کنند
- Topics – دسته‌های منطقی برای رویدادها، تقسیم‌شده به partitions برای مقیاس‌پذیری افقی و پردازش موازی
ویژگی‌های کلیدی Apache Kafka
استراتژی‌های تکثیر پیشرفته
فاکتورهای تکثیر قابل پیکربندی دوام داده را در سراسر چندین broker و منطقه تضمین می‌کنند، با in-sync replicas که failover خودکار را در طول شکست brokerها امکان‌پذیر می‌سازد.
پردازش با تأخیر فوق‌العاده پایین
batching بهینه، پارتیشن‌بندی هوشمند، و تکنیک‌های فشرده‌سازی latency انتها به انتها را زیر ۵ms برای پایپ‌لاین high-throughput که میلیون‌ها پیام در ثانیه پردازش می‌کنند، حفظ می‌کنند.
امنیت درجه سازمانی
حفاظت جامع شامل رمزنگاری انتها به انتها، احراز هویت mutual TLS، ادغام OAuth2، و کنترل‌های مجوز ACL-based granular که الزامات SOC 2 و انطباق مقرراتی را برآورده می‌کنند.
قابلیت‌های پردازش stream
API Kafka Streams بومی تحولات داده زمان واقعی، aggregationهای windowed، و پردازش رویداد پیچیده را مستقیماً در اکوسیستم Kafka امکان‌پذیر می‌سازد بدون نیاز به چارچوب‌های خارجی.
Pub/Sub چیست؟
Google Cloud Pub/Sub یک سرویس messaging ناهمگام کاملاً مدیریت‌شده است که خدمات تولیدکننده پیام (publishers) را از خدمات گیرنده پیام (subscribers) جدا می‌کند. این جداسازی معماری عملکرد، مقیاس‌پذیری، و تاب‌آوری سیستم را با امکان مقیاس مستقل publishers و subscribers بهبود می‌بخشد.
Pub/Sub به عنوان یک سیستم serverless و توزیع‌شده جهانی با data و control planes جداگانه عمل می‌کند. Publishers پیام‌ها را به topics ارسال می‌کنند، در حالی که subscribers آن‌ها را از طریق subscriptions مرتبط با آن topics دریافت می‌کنند. برخلاف مدل partition-centric Kafka، Pub/Sub partitioning را از کاربران انتزاعی می‌کند، داده را به طور پویا در سراسر مناطق sharding می‌کند و پیام‌ها را برای تاب‌آوری در سراسر zones به طور خودکار تکثیر می‌کند.
پلتفرم پیام‌ها را در فرمت‌های مختلف شامل متن، JSON، و داده باینری مدیریت می‌کند و آن‌ها را در زیرساخت توزیع‌شده Google ذخیره می‌کند تا حداقل یک subscriber receipt را تأیید کند. این رویکرد مدیریت‌شده provisioning و نگهداری زیرساخت را حذف می‌کند در حالی که قابلیت‌های مقیاس خودکار را فراهم می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی Pub/Sub
مکانیسم‌های تحویل انعطاف‌پذیر
subscribers می‌توانند پیام‌ها را on-demand pull کنند یا آن‌ها را از طریق HTTP(S) endpoints push دریافت کنند، و الگوهای پردازش batch و زمان واقعی را در سراسر معماری‌های کاربرد متنوع امکان‌پذیر می‌سازد. قابلیت‌های فیلترینگ پیشرفته
subscribers می‌توانند پیام‌ها را با استفاده از attributes و expressions فیلتر کنند تا تنها داده‌های مرتبط را پردازش کنند و سربار محاسباتی را کاهش داده و کارایی پردازش را بهبود بخشند.
توزیع جهانی و auto-scaling
تعادل بار خودکار ترافیک را به data centerهای بهینه هدایت می‌کند در حالی که میلیون‌ها پیام در ثانیه را بدون مداخله دستی یا برنامه‌ریزی ظرفیت مدیریت می‌کند.
ادغام امنیت سازمانی
کنترل‌های VPC Service بومی، کلیدهای رمزنگاری مدیریت‌شده توسط مشتری (CMEK)، و نقش‌های IAM granular چارچوب‌های امنیتی جامع ارائه می‌دهند که الزامات HIPAA، GDPR، و دیگر مقررات را برآورده می‌کنند.
تفاوت‌های کلیدی معماری و مقیاس‌پذیری در Pub/Sub در مقابل Kafka چیست؟
تفاوت کلیدی معماری و مقیاس‌پذیری مدل Broker Kafka:
Kafka داده را در brokers ذخیره و هدایت می‌کند و کنترل granular بر partitions، تکثیر، و consumers را امکان‌پذیر می‌سازد. این با اضافه کردن brokers و partitions مقیاس‌پذیر است، اما نیاز به برنامه‌ریزی دستی دارد و می‌تواند overhead rebalancing را trigger کند. Tiered storage اکنون کمک می‌کند داده‌های قدیمی را به S3 یا مشابه offload کند.
مدل Serverless Pub/Sub:
Pub/Sub کاملاً مدیریت‌شده است و data و control planes را برای مقیاس seamless جدا می‌کند. ترافیک را در سراسر infra جهانی Google auto-balance می‌کند و میلیون‌ها پیام در ثانیه را بدون مدیریت partition مدیریت می‌کند. محدودیت‌هایی در مورد quotas منطقه‌ای و اندازه پیام وجود دارد، اما failover و تکثیر خودکار است.
Trade-offs:
Kafka کنترل و tuning را با هزینه پیچیدگی عملیاتی ارائه می‌دهد. Pub/Sub سادگی و elasticity را تأکید می‌کند اما با سفارشی‌سازی کمتر. تصمیم معمولاً بر control در مقابل convenience است.
تضمین‌های تحویل Exactly-Once Kafka:
exactly-once semantics را با producers idempotent، تراکنش‌ها، و ایزوله consumer فراهم می‌کند. نوشتن‌های اتمی در سراسر partitions را پشتیبانی می‌کند و تضمین می‌کند consumers تنها داده‌های committed را ببینند. با tuning، throughput بالا و latency پایین را حتی تحت بارهای تراکنشی حفظ می‌کند.
Pub/Sub:
exactly-once را در ۲۰۲۴ معرفی کرد، با تضمین‌های منطقه‌ای از طریق acknowledgment IDs و پنجره‌های deduplication. تحویل‌های duplicate را جلوگیری می‌کند اما در سراسر مناطق گسترش نمی‌دهد. عملکرد قوی است، هرچند در خوشه‌های tuned تنگ Kafka به سرعت نمی‌رسد.
ملاحظات ادغام:
جریان‌های cross-platform نیاز به setup connector دقیق و سازگاری schema دارند. بسیاری تیم‌ها همچنان idempotency سطح app را برای ایمنی اضافه می‌کنند.
تفاوت‌های عملکرد و Latency Kafka:
برای latency پایین (۱-۵ ms) بهینه شده با zero-copy transfer، I/O دیسک sequential، و parallelism مبتنی بر partition. می‌تواند ~850k msgs/sec با latency sub-ms با tuning دستیابی کند. اما نیاز به expertise در tuning و بهینه‌سازی سخت‌افزار دارد.
Pub/Sub:
latency baseline بالاتر (۵۰-۱۰۰ ms) به دلیل طراحی مدیریت‌شده جهانی است، اما می‌تواند به ۱۰۰M+ msgs/sec مقیاس‌پذیر شود. گزینه‌های tuning محدود، هرچند batching، flow control، و endpoints منطقه‌ای کمک می‌کنند.
موارد استفاده:
Kafka برای سناریوهای ultra-low-latency مانند trading، IoT، و تشخیص fraud مناسب است. Pub/Sub برای بارهایی که latency متوسط را در ازای سادگی مقیاس تحمل می‌کنند، مانند batch jobs، notifications، یا microservices cloud-native، مناسب است.
تکثیر و دوام داده Kafka:
فاکتورهای تکثیر و acknowledgments قابل پیکربندی هستند. کاربران trade-offهای دوام در مقابل عملکرد را کنترل می‌کنند، با ISR (in-sync replicas) که failover را تضمین می‌کند. recovery فاجعه اغلب MirrorMaker یا تکثیر cross-cluster را شامل می‌شود که expertise نیاز دارد.
Pub/Sub:
پیام‌ها را قبل از ack در سراسر zones به طور خودکار تکثیر می‌کند. Failover و recovery توسط Google مدیریت می‌شود. یکبار پیام‌ها تأیید شوند، حذف می‌شوند، هرچند replay در پنجره‌های retention ممکن است.
Trade-offs:
Kafka انعطاف‌پذیری ارائه می‌دهد اما سرمایه‌گذاری ops نیاز دارد. Pub/Sub دوام و تاب‌آوری مدیریت‌شده را بدون تلاش کاربر می‌دهد اما کنترل کمتری دارد.
اکوسیستم‌های ادغام Kafka:
بیش از ۱۰۰ connector از طریق Kafka Connect، شامل DBها، ذخیره‌سازی ابری، و اپ‌های سازمانی. Schema Registry governance را در سراسر Avro، JSON، و Protobuf فراهم می‌کند. قوی برای پایپ‌لاین داده هیبریدی یا multi-cloud. Pub/Sub: محکم با خدمات Google Cloud (BigQuery، Dataflow، Functions، Cloud Run) ادغام شده. برای طراحی‌های event-driven و serverless با observability داخلی مناسب است.
Cross-Platform:
setupهای هیبریدی از connectors برای پل زدن Kafka و Pub/Sub استفاده می‌کنند، اغلب بر فرمت‌هایی مانند Protobuf برای سازگاری schema استاندارد می‌کنند.
عوامل در انتخاب استقرار:
Kafka محلی، هیبریدی، یا هر ابری کار می‌کند اما ops نیاز دارد. Pub/Sub فقط Google است اما مدیریت‌شده.
مقیاس‌پذیری: Kafka کنترل tuning می‌دهد؛ Pub/Sub autoscales بدون دردسر. هزینه: هزینه‌های infra Kafka به طور مداوم رشد می‌کند؛ pay-per-use Pub/Sub برای بارهای bursty مناسب است اما برای حجم ثابت می‌تواند spike کند.
Expertise:
Kafka مهارت‌های سیستم‌های توزیع‌شده نیاز دارد. Pub/Sub بار ops را کاهش می‌دهد اما سفارشی‌سازی را محدود می‌کند.
موارد استفاده:
Kafka برای پردازش stateful و low-latency بهترین است؛ Pub/Sub برای اپ‌های cloud-native و event-driven مناسب است.
نتیجه‌گیری
هر دو Apache Kafka و Google Cloud Pub/Sub قابلیت‌های streaming و messaging داده با عملکرد بالا ارائه می‌دهند، اما نیازهای سازمانی و الزامات فنی متفاوتی را خدمت می‌کنند. انتخاب شما باید با استراتژی زیرساخت، تخصص فنی، و اهداف تجاری بلندمدت همخوانی داشته باشد.
Kafka را انتخاب کنید وقتی نیاز به انعطاف‌پذیری منبع‌باز، عملکرد ultra-low-latency، کنترل دقیق بر semantics پردازش داده، یا استقرار در محیط‌های زیرساختی متنوع دارید. Kafka برای سازمان‌هایی با تیم‌های فنی قوی که اپ‌های پردازش stream پیچیده، سیستم‌های تحلیلی زمان واقعی، یا جریان‌های پردازش داده high-frequency می‌سازند، برتر است که بهبودهای latency میکروثانیه مزایای رقابتی ارائه می‌دهد.
Pub/Sub را انتخاب کنید وقتی ترجیح می‌دهید سرویس کاملاً مدیریت‌شده با قابلیت‌های مقیاس خودکار، ادغام عمیق با اکوسیستم Google Cloud، یا سربار عملیاتی ساده‌شده. Pub/Sub برای سازمان‌هایی که اپ‌های cloud-native می‌سازند، معماری‌های serverless پیاده‌سازی می‌کنند، یا استقرار سریع را بر tuning عملکرد granular اولویت می‌دهند، مناسب است.
سوالات متداول (FAQ)
Apache Kafka برای چه چیزی مناسب‌ترین است؟
Kafka برای سازمان‌هایی که پایپ‌لاین ultra-low-latency، کنترل granular بر partitions و تکثیر، و توانایی اجرا محلی، هیبریدی، یا multi-cloud نیاز دارند، ایده‌آل است. موارد مناسب مانند سیستم‌های trading، تشخیص fraud، و تحلیل IoT.
Google Cloud Pub/Sub برای چه چیزی مناسب‌ترین است؟
Pub/Sub برای بارهای cloud-native و serverless که مقیاس خودکار و سربار عملیاتی کم نیاز دارند، طراحی شده است. مناسب برای اپ‌های event-driven، notifications، و microservices روی Google Cloud.
آیا هر دو پلتفرم از تحویل exactly-once پشتیبانی می‌کنند؟
بله. Kafka exactly-once semantics بالغ با producers idempotent و تراکنش‌ها دارد. Pub/Sub exactly-once delivery را در ۲۰۲۴ با تضمین‌های منطقه‌ای قوی معرفی کرد اما سازگاری cross-region کمتری دارد.
آن‌ها در دوام و تکثیر چگونه مقایسه می‌شوند؟
Kafka نیاز به پیکربندی فاکتورهای تکثیر توسط کاربران دارد و اغلب تکثیر cross-cluster را مدیریت می‌کند. Pub/Sub پیام‌ها را قبل از acknowledgment به طور خودکار در سراسر zones تکثیر می‌کند، با retention و قابلیت replay توسط Google مدیریت‌شده.
