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Apache Kafka es un servicio de transmisión de eventos altamente versátil. Los casos de uso comunes de Apache Kafka incluyen el procesamiento de datos en tiempo real, el monitoreo de la actividad de aplicaciones, el monitoreo y registro de sistemas, el procesamiento de flujos y las métricas y registros. Kafka se utiliza en industrias que van desde los servicios financieros hasta la atención médica y más. Los casos de uso de Kafka en la banca incluyen la cola de transacciones masivas y el procesamiento de datos por lotes. Otros usos potenciales incluyen el análisis de fraudes, los informes de consumidores, las pruebas A/B, la cola de mensajes y más.

Kafka recibe información de múltiples fuentes de datos y la organiza en temas. Los temas pueden ser analizados según sea necesario. Un Productor de Kafka opera como una interfaz entre diferentes aplicaciones y temas, y una base de datos de Registro de Temas de Kafka consiste en datos segmentados y ordenados. Con Kafka, puede alimentar un flujo de datos en tuberías de procesamiento en tiempo real. Esencialmente, Kafka opera como el sistema nervioso central de un marco de análisis de datos y se puede personalizar para aplicaciones casi innumerables.

Kafka y RabbitMQ son ambos sistemas de mensajería, pero hay algunas diferencias clave entre ellos. Kafka retiene mensajes durante un período designado, como siete días, pero RabbitMQ elimina los mensajes una vez que recibe la confirmación del consumidor. RabbitMQ envía mensajes a los consumidores mientras monitorea la carga, determinando cuántos mensajes está procesando cada consumidor. La plataforma presenta escalado vertical tradicional con la adición de potencia, pero Kafka escala horizontalmente con nodos adicionales.

Apache Pulsar es una solución más reciente que está diseñada sobre la interfaz API de Kafka. Ese diseño significa que puede actualizar Pulsar e integrarlo en diferentes escenarios de uso, mientras que Kafka puede ser más difícil de personalizar y actualizar. Kafka es una solución de un solo sistema, pero Pulsar funciona como una plataforma de transmisión y sistema de mensajería distribuido. Ambos sistemas pueden ser buenas opciones para empresas que necesitan manejar grandes cantidades de datos.

Apache Kafka y Apache Spark funcionan de manera ligeramente diferente. Spark extraerá datos, los retendrá, procesará y enviará, apoyando el proceso ETL. En contraste, Kafka utiliza la API de Kafka Connect y la API de Kafka Streams para construir canalizaciones de datos, y no admite servicios ETL. Kafka utiliza un modelo de procesamiento continuo, mientras que Spark presenta un modelo de procesamiento por micro-lotes. Kafka no admite ningún lenguaje de programación para la transformación de datos, pero Spark admite múltiples lenguajes y marcos, lo que significa que puede usar marcos existentes.

Mientras que Kafka es un software de código abierto, Amazon Kinesis es un servicio gestionado ofrecido por Amazon Web Services. Debido a que Kinesis es un servicio gestionado, es menos flexible y versátil que Kafka. Kinesis es accesible y fácil de escalar, especialmente para aquellos que ya utilizan Amazon Web Services. Kafka solo admite oficialmente Java, mientras que Kinesis admite varios lenguajes.