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역동적인 이벤트 중심 아키텍처 세계에서 효율적이고 확장 가능한 통신을 위해서는 올바른 메시징 브로커를 선택하는 것이 중요합니다. 가장 인기 있는 두 경쟁자는 Kafka와 RabbitMQ이며 각각 장점과 단점이 있습니다. 유사한 목적을 제공하지만 아키텍처, 성능 특성 및 사용 사례가 서로 다릅니다. 이 블로그 게시물에서는 아키텍처의 차이점, 성능 비교를 살펴보고 의사 결정 프로세스를 탐색하는 데 도움이 되는 Kafka 및 RabbitMQ의 몇 가지 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

Architecture​

Kafka​

Apache Kafka는 높은 처리량, 내결함성 및 실시간 데이터 처리 기능으로 잘 알려진 오픈 소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka는 생산자가 주제에 메시지를 쓰고 소비자가 해당 주제를 구독하여 메시지를 받는 pub-sub 모델을 따릅니다. Kafka는 메시지를 분산 커밋 로그에 저장하므로 높은 확장성과 내결함성을 제공합니다. 이를 통해 높은 처리량과 메시지 재생 기능이 가능하므로 실시간 데이터 처리 및 이벤트 소싱에 이상적입니다.

Kafka의 아키텍처는 생산자, 브로커, 소비자라는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 생산자는 Kafka 주제에 메시지를 게시하고 브로커는 Kafka 클러스터 전체에 데이터를 저장하고 복제하는 일을 담당합니다. 소비자는 하나 이상의 주제에서 데이터를 읽어 병렬 처리 및 확장성을 가능하게 합니다.

RabbitMQ​

RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 구현하는 유연한 오픈 소스 메시지 브로커입니다. 이는 전통적인 메시지 대기열 모델(RabbitMQ 대기열)을 따르므로 애플리케이션이 메시지를 보내고 받고 특정 소비자에게 메시지를 전달함으로써 비동기적으로 통신할 수 있습니다. 이는 안정적인 메시지 순서와 메시지 라우팅의 유연성을 보장하므로 작업 처리 및 마이크로서비스 통신에 적합합니다.

RabbitMQ의 아키텍처는 생산자와 소비자 사이의 중개자 역할을 하는 중앙 메시지 브로커를 중심으로 합니다. 메시지 복제 및 보존을 위해 생산자는 교환에 메시지를 보내고 해당 교환은 미리 정의된 규칙에 따라 메시지를 대기열로 라우팅합니다. 그런 다음 소비자는 대기열에서 메시지를 검색하여 처리합니다.

Performance​

Kafka​

높은 처리량 및 실시간 데이터 스트리밍 시나리오에서 탁월하며 뛰어난 확장성과 낮은 대기 시간을 자랑합니다. 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있으므로 빠르고 지속적인 데이터 처리가 필요한 사용 사례에 적합합니다. 해당 아키텍처는 워크로드를 여러 브로커에 분산하여 수평적 확장을 허용하고 대용량 데이터를 효율적으로 처리합니다. 또한 메시지를 디스크에 유지함으로써 강력한 내구성을 보장하고 내결함성과 데이터 내구성을 보장합니다.

RabbitMQ​

승인 및 메시지 지속성과 같은 기능을 제공하여 안정적인 메시지 전달을 제공합니다. 초당 수천 개의 메시지를 처리할 수 있으므로 중간 수준의 처리량 요구 사항이 있는 사용 사례에 적합합니다. 중앙 집중식 아키텍처로 인해 약간의 성능 오버헤드가 발생할 수 있지만 견고성과 메시지 무결성을 제공합니다. 수직으로 확장되는 동안 수평 확장 기능은 Kafka에 비해 제한됩니다.

Use Cases​

Kafka​

• 실시간 분석 및 스트리밍 애플리케이션
• 특히 빅 데이터와 관련된 이벤트 소싱, 수집 및 로그 집계입니다.
• 대용량 메시지 처리를 통한 데이터 파이프라인 및 마이크로서비스 통신
• 높은 확장성과 내결함성을 요구하는 애플리케이션

RabbitMQ​

• 측정항목 및 알림을 포함한 작업 처리, 서비스 통합, 워크플로 조정 및 워크플로 관리.
• 마이크로서비스 간 비동기 통신
• 메시지 우선 순위 및 특정한 복잡한 라우팅 요구 사항을 포함하여 안정적인 메시지 전달 기능을 갖춘 엔터프라이즈 메시징 시스템입니다.
• 지점 간, 게시-구독 및 요청-응답과 같은 메시징 패턴을 지원하는 RabbitMQ의 유연성은 다양한 애플리케이션 시나리오에서 유용합니다.

Making the Choice​

궁극적으로 최적의 선택은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

• 높은 처리량과 실시간 데이터 처리를 우선시하시겠습니까? Kafka
• 적당한 작업 부하를 위해 안정적인 메시지 전달과 유연한 라우팅이 필요합니까? RabbitMQ
• 메시지 재생 및 로그 집계를 고려하고 계십니까? Kafka
• 대용량 마이크로서비스 통신을 위한 원활한 확장을 찾고 계십니까? Kafka

특정 요구 사항을 분석하고 중복성, 확장성, 고성능, 고가용성, 대규모 API 및 보안과 같은 요소를 고려하는 것은 모두 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다.

Additional Considerations​

• 복잡성: Kafka의 분산 아키텍처 및 추가 전용 로그에는 RabbitMQ의 단순한 대기열 기반 접근 방식에 비해 더 많은 운영 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
• 커뮤니티 및 지원: 두 플랫폼 모두 대규모 커뮤니티와 활발한 개발을 누리고 있습니다.
• 통합: 기존 인프라 및 도구와의 사용 가능한 통합을 평가합니다.

Conclusion​

아키텍처 차이점, 성능 벤치마크 및 이상적인 사용 사례를 명확하게 이해하면 Kafka와 RabbitMQ 중에서 자신있게 선택할 수 있습니다. 따라서 프로젝트의 특정 요구 사항을 자세히 살펴보고 강력하고 효율적인 이벤트 중심 아키텍처를 향한 여정을 시작하십시오 !

Memphis is an open-source message queuing and streaming platform that has gained a lot of traction in recent years due to its powerful features and ease of use. It was created to solve the problems of scaling, reliability, and performance in large-scale distributed systems. In this article, i will take a deep dive into Memphis and compare it with RabbitMQ and Kafka, which are similar technology stacks. I will also show you an example of how to use Memphis in detail and discuss the limitations that still exist.

Overview of Memphis​

Memphis is a highly performant messaging system that is designed to be easy to use and highly scalable. It is built on top of the Rust programming language and leverages the power of modern hardware to deliver exceptional performance. Memphis is designed to be highly fault-tolerant and can handle the loss of nodes in a cluster without any loss of data or service interruption. It uses a peer-to-peer architecture that allows for seamless horizontal scaling.

Characteristics of Memphis​

One of the biggest strengths of Memphis is its ease of use. It comes with a simple and intuitive API that makes it easy to get started with. It also has an excellent documentation that makes it easy to learn and troubleshoot. Memphis is highly reliable and can deliver messages with low latency, making it ideal for use cases that require real-time data processing.

When compared to RabbitMQ and Kafka, Memphis is faster and can deliver messages with lower latency. It is also easier to use and has a lower learning curve than both RabbitMQ and Kafka. Memphis also supports a wide range of protocols, including HTTP, MQTT, and AMQP, which makes it highly versatile.

Comparison with RabbitMQ​

RabbitMQ is a popular message broker that is widely used in enterprise environments. It is built on top of the Erlang programming language and is designed to be highly reliable and scalable. RabbitMQ is known for its advanced features, such as message routing, clustering, and federation.

When compared to Memphis, RabbitMQ is more complex and has a steeper learning curve. It is also slower than Memphis and has higher latency when delivering messages. RabbitMQ has more advanced features than Memphis, but these features come at the cost of increased complexity.

Comparison with Kafka​

Kafka is a distributed streaming platform that is widely used for building real-time data pipelines and streaming applications. It is built on top of the Java programming language and is designed to be highly scalable and fault-tolerant. Kafka is known for its high throughput and low latency, making it ideal for use cases that require real-time data processing.

When compared to Memphis, Kafka is more complex and has a steeper learning curve. It is also slower than Memphis and has higher latency when delivering messages. Kafka has more advanced features than Memphis, such as the ability to store and process streams of data over extended periods of time, but these features come at the cost of increased complexity.

Example of using Memphis​

How to use Memphis, let's look at an example with code. Suppose i have two applications that need to communicate asynchronously. The first application produces messages, while the second application consumes messages. To use Memphis for this, i first need to set up a Memphis broker and create a queue for the messages. Here's how to do it.

const { memphis } = require('memphis');

const broker = new memphis.Broker();

const queue = broker.createQueue('example_queue');

// Producer application code
const producer = broker.createProducer('example_queue');
producer.send({ message: 'Hello, World!' });

// Consumer application code
const consumer = broker.createConsumer('example_queue');
consumer.on('message', (msg) => {
  console.log(`Received message: ${msg.content.toString()}`);
});

This code creates a Memphis broker, creates a queue called 'example_queue', and sets up a producer and consumer for the queue. The producer sends a message to the queue, while the consumer listens for messages and prints them to the console. This is just a simple example, but it demonstrates how easy it is to use Memphis for asynchronous communication between applications.

Another example of how to use Memphis to send message from a producer to a consumer.

use memphis::client::MemphisClient;

let client = MemphisClient::new("localhost:5555").unwrap();

let message = "Hello, world!";
let topic = "my-topic";

client.send(topic, message).unwrap();

This example creates a Memphis client and sends a message to the "my-topic" topic.

Limitations of Memphis​

While Memphis is an excellent messaging system, there are still some limitations that exist.

One of the main limitations is its lack of support for some messaging patterns such as publish-subscribe and topic-based messaging. This can make it difficult to implement certain types of applications that require these patterns.

Another limitation is its lack of support for dynamic routing, which can make it challenging to route messages to specific destinations dynamically. Memphis also has a smaller community.

Conclusion​

Memphis is a reliable and high-performance messaging system that is easy to use and has several strengths when compared to other similar messaging systems such as RabbitMQ and Kafka. Although it does have some limitations, they are constantly working to improve Memphis and make it more versatile and robust.

It is still a beta version and has many limitations, but I think it has many strengths and features a new technology stack that is easy to use. If you try it once, I recommend you to try it because you will be able to apply it quickly when the official version is relesed someday.