IBM MQ -> RabbitMQ -> Kafka -> Pulsar

Wie entwickeln sich Message-Queue-Architekturen?

🔹 IBM MQ IBM MQ wurde 1993 eingeführt. Ursprünglich hieß es MQSeries und wurde 2002 in WebSphere MQ umbenannt. 2014 wurde es in IBM MQ umbenannt. IBM MQ ist ein sehr erfolgreiches Produkt, das im Finanzsektor weit verbreitet ist. Der Umsatz erreichte 2020 immer noch 1 Milliarde Dollar.

🔹 RabbitMQ Die Architektur von RabbitMQ unterscheidet sich von IBM MQ und ähnelt eher den Konzepten von Kafka. Der Producer veröffentlicht eine Nachricht an einem Austausch mit einem bestimmten Austauschtyp. Es kann direkt, thematisch oder fanout sein. Der Austausch leitet die Nachricht dann an die Warteschlangen basierend auf verschiedenen Nachrichtenattributen und dem Austauschtyp weiter. Die Consumer nehmen die Nachricht entsprechend entgegen.

🔹 Kafka Anfang 2011 veröffentlichte LinkedIn Kafka als Open-Source-Software, ein verteiltes Ereignis-Streaming-Plattform. Es wurde nach Franz Kafka benannt. Wie der Name vermuten lässt, ist Kafka für das Schreiben optimiert. Es bietet eine Plattform mit hoher Durchsatzleistung und niedriger Latenz für die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen. Es bietet ein einheitliches Ereignisprotokoll, um Ereignis-Streaming zu ermöglichen und wird in Internet-Unternehmen weit verbreitet.

Kafka definiert den Producer, den Broker, das Thema, die Partition und den Consumer. Seine Einfachheit und Fehlertoleranz ermöglichen es, frühere Produkte wie AMQP-basierte Nachrichtenwarteschlangen zu ersetzen.

🔹 Pulsar Pulsar, ursprünglich von Yahoo entwickelt, ist eine All-in-One-Nachrichten- und Streaming-Plattform. Im Vergleich zu Kafka bietet Pulsar viele nützliche Funktionen von anderen Produkten und unterstützt eine breite Palette von Fähigkeiten. Außerdem ist die Pulsar-Architektur cloud-nativer, bietet bessere Unterstützung für die Skalierung von Clustern und die Partitionsmigration usw.

Es gibt zwei Schichten in der Pulsar-Architektur: die Servicesschicht und die persistente Schicht. Pulsar unterstützt native gestufte Speicherung, bei der wir billigeren Objektspeicher wie AWS S3 verwenden können, um Nachrichten für einen längeren Zeitraum zu speichern.

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