-
Apache Kafka
- Самая распространённая потоковая платформа
- Broker-based архитектура, высокая производительность
- Exactly-once semantics, Kafka Streams API
-
Apache Pulsar
- Поддержка мультитенантности (multi-tenancy)
- Эластичная масштабируемость
- Отделение хранения данных от обработки (tiered storage)
-
Apache Flink
- Мощный движок потоковой обработки в реальном времени
- Exactly-once обработка, stateful-поддержка
- Интеграция с Kafka, Pulsar и другими источниками
-
Apache Storm
- Одна из старейших платформ для real-time обработки
- Поддержка распределённой обработки данных
- Надёжность и масштабируемость
-
Apache Samza
- Поддерживает интеграцию с Kafka
- Stateful-обработка, Exactly-once
- Простота развертывания и управления приложениями
-
Apache NiFi
- Визуальная платформа для маршрутизации потоков данных
- Поддержка различных источников и приёмников данных
- Графический интерфейс для управления потоками
-
Apache Spark Streaming
- Микро-батчевая потоковая обработка
- Отличная интеграция с Big Data (Spark ecosystem)
- Поддержка Kafka, Kinesis и др.
-
Apache Heron
- Наследник Apache Storm от Twitter
- Высокая производительность и масштабируемость
- Современная альтернатива Storm
-
Apache Beam
- Унифицированная модель потоковой и batch-обработки
- Поддержка нескольких движков (Flink, Spark, Dataflow)
-
Apache Camel
- Framework интеграции с поддержкой потоков
- Простота интеграции с различными источниками и приёмниками
☁️ Облачные платформы потоковой обработки
-
AWS Kinesis
- Потоковая обработка данных в облаке AWS
- Простая интеграция с другими AWS-сервисами
- Fully-managed решение (без необходимости администрирования)
-
Azure Event Hubs
- Потоковая обработка и ingestion в Microsoft Azure
- Масштабируемость и интеграция с Azure экосистемой
-
Google Cloud Pub/Sub
- Глобальный сервис потоковой передачи сообщений в GCP
- Высокая масштабируемость, низкая задержка
- Fully-managed сервис
-
Google Cloud Dataflow
- Управляемый сервис для потоковой и пакетной обработки данных
- Основан на Apache Beam
- Совместим с Pub/Sub и другими источниками данных
-
IBM Event Streams
- Управляемый Kafka-сервис в IBM Cloud
- Простая интеграция с инфраструктурой IBM
-
Alibaba Cloud Message Queue
- Облачная платформа обработки сообщений и событий
- Высокая доступность и низкая задержка
🎯 Другие известные решения
-
Redpanda
- Современная альтернатива Kafka с высокой производительностью
- Совместимость с Kafka API
- Простота использования, минимальные задержки
-
NATS Streaming / JetStream
- Легковесная система передачи сообщений
- Высокая производительность и простота управления
-
RabbitMQ (с ограничениями для real-time потоков)
- Message broker, чаще используется в интеграции приложений
- Ограниченная поддержка real-time потоков, но всё ещё популярна
-
Redis Streams
- Stream API в Redis
- Лёгкость интеграции, хорошая производительность для небольших решений
-
Pravega
- Потоковое хранилище данных для приложений с долгосрочным хранением
- Поддержка Exactly-once, интеграция с Flink и др.
📌 Краткое резюме платформ потоковой обработки данных
| Платформа | Тип | Примечание |
|---|---|---|
| Apache Kafka | Open Source | Лидер среди платформ потоковой передачи |
| Apache Pulsar | Open Source | Multi-tenant, tiered storage |
| Apache Flink | Open Source | Stateful real-time обработка |
| Apache Storm/Heron | Open Source | Потоковая обработка в реальном времени |
| Apache NiFi | Open Source | Визуальное управление потоками данных |
| AWS Kinesis | Cloud (AWS) | Fully-managed в экосистеме AWS |
| Azure Event Hubs | Cloud (Azure) | Интеграция с Azure |
| Google Pub/Sub | Cloud (GCP) | Глобальный сервис обработки потоков |
| Redpanda | Open Source | Совместимость с Kafka API |
| NATS Streaming / JetStream | Open Source | Легковесное и быстрое решение |
Краткая сравнительная таблица популярных платформ потоковой обработки данных
Ниже представлено компактное сравнение ключевых потоковых платформ, таких как Kafka, Pulsar, Flink и облачные сервисы (Kinesis, Event Hubs, Pub/Sub), по основным критериям:
| Платформа | Тип | Производительность | Масштабируемость | Exactly-once | Управляемость | Best use-case |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Apache Kafka | Open Source | 🔥 Очень высокая | ✅ Отличная | ✅ Да | 🔸 Средняя | Enterprise, real-time обработка, микросервисы |
| Apache Pulsar | Open Source | 🔥 Высокая | ✅ Отличная | ✅ Да | ✅ Хорошая | Multi-tenant, облачные решения, tiered storage |
| Apache Flink | Open Source | 🔥 Высокая | ✅ Отличная | ✅ Да | 🔸 Средняя | Stateful real-time аналитика, ML, Complex Event Processing |
| Apache Storm/Heron | Open Source | 🔸 Хорошая | ✅ Отличная | 🔸 Частично | 🔸 Средняя | Real-time analytics, micro-batch обработка |
| Apache NiFi | Open Source | 🔸 Средняя | 🔸 Хорошая | 🔸 Частично | ✅ Отличная | ETL, визуальная маршрутизация потоков |
| AWS Kinesis | Cloud (AWS) | 🔥 Высокая | ✅ Отличная | 🔸 Частично | ✅ Отличная | Real-time приложения в экосистеме AWS |
| Azure Event Hubs | Cloud (Azure) | 🔥 Высокая | ✅ Отличная | 🔸 Частично | ✅ Отличная | Интеграция потоков в Azure |
| Google Pub/Sub | Cloud (Google Cloud) | 🔥 Высокая | ✅ Отличная | 🔸 Частично | ✅ Отличная | Сценарии IoT, масштабируемость, интеграция в GCP |
| Redpanda | Open Source | 🔥 Очень высокая | ✅ Отличная | ✅ Да | ✅ Хорошая | Kafka-совместимая обработка с низкими задержками |
| NATS Streaming | Open Source | 🔸 Высокая | ✅ Отличная | ✅ Да | ✅ Хорошая | Легковесные решения и микросервисы |
| Apache Spark Streaming | Open Source | 🔸 Средняя | ✅ Отличная | 🔸 Частично | 🔸 Средняя | Batch и микробатчевая аналитика |
🚩 Наиболее распространенные сценарии выбора
- ✅ Apache Kafka: enterprise-приложения, продвинутая потоковая обработка.
- ✅ Apache Pulsar: мультитенантные сценарии, облачные интеграции.
- ✅ Apache Flink: stateful real-time аналитика и ML.
- ✅ AWS Kinesis / Azure Event Hubs / Google Pub/Sub: облачные инфраструктуры и сервисы с минимальными операционными усилиями.