صف های پیام پایتون: RabbitMQ در مقابل Apache Kafka برای برنامه های جهانی

در قلمرو توسعه نرم افزار مدرن، به ویژه برای سیستم های توزیع شده و میکروسرویس ها، ارتباط کارآمد و قابل اعتماد بین اجزا از اهمیت بالایی برخوردار است. صف های پیام و پلتفرم های جریان رویداد به عنوان ستون فقرات این ارتباط ناهمزمان عمل می کنند و برنامه های قوی، مقیاس پذیر و مقاوم در برابر خطا را امکان پذیر می کنند. برای توسعه دهندگان پایتون، درک تفاوت های ظریف بین راه حل های محبوب مانند RabbitMQ و Apache Kafka برای تصمیم گیری آگاهانه معماری که بر دسترسی و عملکرد جهانی تأثیر می گذارد، بسیار مهم است.

این راهنمای جامع به پیچیدگی های RabbitMQ و Apache Kafka می پردازد و یک تجزیه و تحلیل مقایسه ای متناسب با توسعه دهندگان پایتون ارائه می دهد. ما تفاوت های معماری، عملکردهای اصلی، موارد استفاده رایج، ویژگی های عملکرد و بهترین روش های ادغام آنها را در پروژه های پایتون شما برای استقرار در سراسر جهان بررسی خواهیم کرد.

درک صف های پیام و جریان رویداد

قبل از پرداختن به ویژگی های RabbitMQ و Kafka، درک مفاهیم اساسی که آنها به آن می پردازند ضروری است:

• صف های پیام: به طور معمول، صف های پیام ارتباط نقطه به نقطه یا توزیع کار را تسهیل می کنند. یک تولید کننده یک پیام را به یک صف ارسال می کند و یک مصرف کننده آن پیام را بازیابی و پردازش می کند. پس از پردازش، پیام معمولاً از صف حذف می شود. این مدل برای جداسازی وظایف و اطمینان از پردازش مطمئن کار، حتی اگر مصرف کنندگان به طور موقت در دسترس نباشند، عالی است.
• پلتفرم های جریان رویداد: از طرف دیگر، پلتفرم های جریان رویداد برای خطوط لوله داده با توان بالا، مقاوم در برابر خطا و بلادرنگ طراحی شده اند. آنها جریان رویدادها (پیام ها) را در یک گزارش بادوام و مرتب ذخیره می کنند. مصرف کنندگان می توانند از این گزارش ها با سرعت خود بخوانند، رویدادها را دوباره پخش کنند و آنها را در زمان واقعی یا به صورت دسته ای پردازش کنند. این مدل برای سناریوهای شامل دریافت مداوم داده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و معماری های مبتنی بر رویداد ایده آل است.

هم RabbitMQ و هم Kafka می توانند برای پیام رسانی استفاده شوند، اما فلسفه های طراحی و نقاط قوت آنها در زمینه های مختلفی قرار دارد. بیایید هر یک را به تفصیل بررسی کنیم.

RabbitMQ: کارگزار پیام همه کاره

RabbitMQ یک کارگزار پیام منبع باز است که پروتکل پیشرفته صف بندی پیام (AMQP) را پیاده سازی می کند و همچنین از طریق پلاگین ها از سایر پروتکل ها مانند MQTT و STOMP پشتیبانی می کند. این کارگزار به دلیل انعطاف پذیری، سهولت استفاده و مجموعه ویژگی های قوی خود شناخته شده است و آن را به یک انتخاب محبوب برای بسیاری از برنامه ها تبدیل کرده است.

معماری و مفاهیم اصلی

معماری RabbitMQ حول چندین جزء کلیدی می چرخد:

• تولیدکنندگان: برنامه هایی که پیام ارسال می کنند.
• مصرف کنندگان: برنامه هایی که پیام دریافت و پردازش می کنند.
• صف ها: بافرهای نامگذاری شده که در آن پیام ها تا زمان مصرف ذخیره می شوند.
• تبادل ها: به عنوان نقاط مسیریابی برای پیام ها عمل می کنند. تولیدکنندگان پیام ها را به تبادل ها ارسال می کنند، که سپس آنها را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده (اتصالات) به یک یا چند صف مسیریابی می کنند.
• اتصالات: رابطه بین یک تبادل و یک صف را تعریف می کنند.
• Vhost ها (میزبان های مجازی): امکان جداسازی منطقی صف ها، تبادل ها و اتصالات را در یک نمونه RabbitMQ فراهم می کنند، که برای چند مستاجری یا جداسازی برنامه های مختلف مفید است.

RabbitMQ از چندین نوع تبادل پشتیبانی می کند که هر کدام رفتار مسیریابی متفاوتی دارند:

• تبادل مستقیم: پیام ها به صف هایی هدایت می شوند که کلید اتصال آنها دقیقاً با کلید مسیریابی پیام مطابقت دارد.
• تبادل Fanout: پیام ها به همه صف های متصل به تبادل پخش می شوند و کلید مسیریابی نادیده گرفته می شود.
• تبادل موضوعی: پیام ها بر اساس تطبیق الگو بین کلید مسیریابی و کلید اتصال با استفاده از کاراکترهای عام به صف ها هدایت می شوند.
• تبادل سرصفحه ها: پیام ها بر اساس جفت های کلید-مقدار سرصفحه ها و نه کلید مسیریابی هدایت می شوند.

ویژگی ها و مزایای کلیدی RabbitMQ

• پشتیبانی از پروتکل: AMQP، MQTT، STOMP و سایر پروتکل ها از طریق پلاگین ها.
• انعطاف پذیری مسیریابی: انواع مختلف تبادل قابلیت های مسیریابی پیچیده پیام را ارائه می دهند.
• ماندگاری پیام: از پیام های ماندگار که از راه اندازی مجدد کارگزار جان سالم به در می برند، پشتیبانی می کند.
• مکانیسم های تأیید: مصرف کنندگان می توانند دریافت و پردازش پیام را تأیید کنند و از قابلیت اطمینان اطمینان حاصل کنند.
• خوشه بندی: می تواند برای در دسترس بودن و مقیاس پذیری بالا خوشه بندی شود.
• رابط کاربری مدیریت: یک رابط وب کاربرپسند برای نظارت و مدیریت کارگزار ارائه می دهد.
• تجربه توسعه دهنده: به طور کلی راه اندازی و شروع به کار با آن در مقایسه با Kafka آسان تر در نظر گرفته می شود.

موارد استفاده رایج برای RabbitMQ

RabbitMQ در سناریوهایی که در آن:

• صف های وظیفه: توزیع کار بین چندین کارگر برای پردازش پس زمینه، کارهای دسته ای یا عملیات طولانی مدت (به عنوان مثال، پردازش تصویر، تولید گزارش).
• جداسازی خدمات: فعال کردن ارتباط بین میکروسرویس ها بدون وابستگی مستقیم.
• الگوهای درخواست/پاسخ: پیاده سازی ارتباطات شبیه به همزمان بر روی یک زیرساخت ناهمزمان.
• اعلان رویداد: ارسال اعلان به طرف های علاقه مند.
• پیام رسانی ساده: برای برنامه هایی که به پیام رسانی اساسی pub/sub یا نقطه به نقطه نیاز دارند.

یکپارچه سازی پایتون با RabbitMQ

محبوب ترین کلاینت پایتون برای RabbitMQ pika است. این کلاینت یک رابط قوی و پایتونی برای تعامل با RabbitMQ فراهم می کند.

مثال: تولید کننده اصلی با استفاده از pika

            import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello, RabbitMQ!')
print(" [x] Sent 'Hello, RabbitMQ!'")
connection.close()

            

              
                Copy
              
            
          

مثال: مصرف کننده اصلی با استفاده از pika

            import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body.decode()}")

channel.basic_consume(queue='hello',
                      on_message_callback=callback,
                      auto_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

            

              
                Copy
              
            
          

برای سناریوهای پیشرفته تر، کتابخانه هایی مانند aio-pika پشتیبانی ناهمزمان را ارائه می دهند و از asyncio پایتون برای مدیریت همزمان پیام ها استفاده می کنند.

Apache Kafka: پلتفرم جریان رویداد توزیع شده

Apache Kafka یک پلتفرم جریان رویداد توزیع شده است که برای ساخت خطوط لوله داده بلادرنگ و برنامه های کاربردی جریانی طراحی شده است. این پلتفرم بر روی یک معماری مبتنی بر گزارش ساخته شده است که امکان توان بالا، تحمل خطا و مقیاس پذیری را فراهم می کند.

معماری و مفاهیم اصلی

معماری Kafka با صف های پیام سنتی متفاوت است:

• تولیدکنندگان: برنامه هایی که سوابق (پیام ها) را در موضوعات Kafka منتشر می کنند.
• مصرف کنندگان: برنامه هایی که در موضوعات مشترک می شوند و سوابق را پردازش می کنند.
• کارگزاران: سرورهای Kafka که داده ها را ذخیره می کنند. یک خوشه Kafka از چندین کارگزار تشکیل شده است.
• موضوعات: جریان های نامگذاری شده از سوابق، مشابه جداول در یک پایگاه داده.
• پارتیشن ها: موضوعات به پارتیشن ها تقسیم می شوند. هر پارتیشن یک دنباله مرتب و تغییرناپذیر از سوابق است. پارتیشن ها امکان موازی سازی و مقیاس پذیری را فراهم می کنند.
• آفست ها: به هر رکورد در یک پارتیشن یک شماره ID متوالی به نام آفست اختصاص داده می شود.
• گروه های مصرف کننده: مجموعه ای از مصرف کنندگان که برای مصرف داده ها از یک موضوع همکاری می کنند. هر پارتیشن دقیقاً به یک مصرف کننده در یک گروه مصرف کننده معین اختصاص داده می شود.
• Zookeeper: به طور سنتی برای مدیریت فراداده خوشه، انتخاب رهبر و پیکربندی استفاده می شود. نسخه های جدیدتر Kafka به سمت KRaft (Kafka Raft) برای مدیریت خودکار حرکت می کنند.

نقطه قوت اصلی Kafka در ساختار گزارش فقط الحاقی و تغییرناپذیر آن برای پارتیشن ها نهفته است. سوابق در انتهای گزارش نوشته می شوند و مصرف کنندگان از آفست های خاصی می خوانند. این اجازه می دهد تا:

• ماندگاری: داده ها روی دیسک ذخیره می شوند و می توانند در سراسر کارگزاران برای تحمل خطا تکثیر شوند.
• مقیاس پذیری: پارتیشن ها می توانند در سراسر چندین کارگزار گسترش یابند و مصرف کنندگان می توانند آنها را به صورت موازی پردازش کنند.
• قابلیت پخش مجدد: مصرف کنندگان می توانند با تنظیم مجدد آفست های خود، پیام ها را دوباره بخوانند.
• پردازش جریانی: امکان ساخت برنامه های کاربردی پردازش داده بلادرنگ را فراهم می کند.

ویژگی ها و مزایای کلیدی Apache Kafka

• توان بالا: برای دریافت و پردازش انبوه داده طراحی شده است.
• مقیاس پذیری: با افزودن کارگزاران و پارتیشن های بیشتر، به صورت افقی مقیاس می شود.
• ماندگاری و تحمل خطا: تکثیر داده و ماهیت توزیع شده، در دسترس بودن داده را تضمین می کند.
• پردازش بلادرنگ: امکان ساخت برنامه های کاربردی مبتنی بر رویداد پیچیده را فراهم می کند.
• جداسازی: به عنوان یک سیستم عصبی مرکزی برای جریان های داده عمل می کند.
• نگهداری داده: سیاست های نگهداری داده قابل تنظیم به داده ها اجازه می دهد تا برای مدت طولانی ذخیره شوند.
• اکوسیستم بزرگ: به خوبی با سایر ابزارهای big data و چارچوب های پردازش جریانی ادغام می شود (به عنوان مثال، Kafka Streams، ksqlDB، Spark Streaming).

موارد استفاده رایج برای Apache Kafka

Kafka برای موارد زیر ایده آل است:

• تجزیه و تحلیل بلادرنگ: پردازش جریان های کلیک، داده های IoT و سایر جریان های رویداد بلادرنگ.
• تجميع گزارش: متمرکز کردن گزارش ها از چندین سرویس و سرور.
• منبع یابی رویداد: ذخیره توالی رویدادهای تغییر وضعیت.
• پردازش جریان: ساخت برنامه هایی که به داده ها به محض رسیدن واکنش نشان می دهند.
• یکپارچه سازی داده: اتصال سیستم ها و منابع داده مختلف.
• پیام رسانی: اگرچه برای پیام رسانی ساده پیچیده تر از RabbitMQ است، اما می تواند در مقیاس بزرگ این هدف را انجام دهد.

یکپارچه سازی پایتون با Apache Kafka

چندین کلاینت پایتون برای Kafka در دسترس هستند. kafka-python یک انتخاب محبوب برای برنامه های همزمان است، در حالی که confluent-kafka-python، بر اساس C librdkafka، بسیار پرقدرت است و از عملیات ناهمزمان پشتیبانی می کند.

مثال: تولید کننده اصلی با استفاده از kafka-python

            from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092',
                         value_serializer=lambda x: x.encode('utf-8'))

# Send messages to a topic named 'my_topic'
for i in range(5):
    message = f"Message {i}"
    producer.send('my_topic', message)
    print(f"Sent: {message}")

producer.flush() # Ensure all buffered messages are sent
producer.close()

            

              
                Copy
              
            
          

مثال: مصرف کننده اصلی با استفاده از kafka-python

            from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer(
    'my_topic',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    auto_offset_reset='earliest', # Start reading from the earliest message
    enable_auto_commit=True,     # Automatically commit offsets
    group_id='my-group',         # Consumer group ID
    value_deserializer=lambda x: x.decode('utf-8')
)

print("Listening for messages...")
for message in consumer:
    print(f"Received: {message.value}")

consumer.close()

            

              
                Copy
              
            
          

RabbitMQ در مقابل Apache Kafka: یک تجزیه و تحلیل مقایسه ای

انتخاب بین RabbitMQ و Kafka به شدت به الزامات خاص برنامه شما بستگی دارد. در اینجا تفکیکی از تفاوت های کلیدی آورده شده است:

1. معماری و فلسفه

• RabbitMQ: یک کارگزار پیام سنتی که بر تحویل مطمئن پیام و مسیریابی پیچیده متمرکز است. این کارگزار مبتنی بر صف است.
• Kafka: یک پلتفرم جریان توزیع شده که بر ثبت رویداد با توان بالا و تحمل خطا و پردازش جریان متمرکز است. این پلتفرم مبتنی بر گزارش است.

2. مدل مصرف پیام

• RabbitMQ: پیام ها توسط کارگزار به مصرف کنندگان ارسال می شوند. مصرف کنندگان دریافت را تأیید می کنند و پیام از صف حذف می شود. این تضمین می کند که هر پیام توسط حداکثر یک مصرف کننده در یک تنظیم مصرف کنندگان رقیب پردازش می شود.
• Kafka: مصرف کنندگان با استفاده از آفست ها پیام ها را با سرعت خود از پارتیشن ها می کشند. چندین گروه مصرف کننده می توانند به طور مستقل در همان موضوع مشترک شوند و مصرف کنندگان در یک گروه پارتیشن ها را به اشتراک می گذارند. این امکان پخش مجدد پیام و جریان های مصرف مستقل متعدد را فراهم می کند.

3. مقیاس پذیری

• RabbitMQ: با خوشه بندی کارگزاران و توزیع صف ها مقیاس می شود. در حالی که می تواند بار قابل توجهی را تحمل کند، معمولاً به اندازه Kafka برای توان عملیاتی شدید عملکرد خوبی ندارد.
• Kafka: برای مقیاس پذیری افقی عظیم طراحی شده است. افزودن کارگزاران و پارتیشن های بیشتر به راحتی توان عملیاتی و ظرفیت ذخیره سازی را افزایش می دهد.

4. توان عملیاتی

• RabbitMQ: توان عملیاتی خوبی را برای اکثر برنامه ها ارائه می دهد، اما می تواند در سناریوهای جریانی با حجم بسیار بالا به یک گلوگاه تبدیل شود.
• Kafka: در سناریوهای با توان عملیاتی بالا عالی است و قادر به پردازش میلیون ها پیام در ثانیه است.

5. ماندگاری و نگهداری داده

• RabbitMQ: از ماندگاری پیام پشتیبانی می کند، اما تمرکز اصلی آن ذخیره سازی داده طولانی مدت نیست.
• Kafka: برای ماندگاری ساخته شده است. داده ها در یک گزارش تراکنش توزیع شده ذخیره می شوند و می توانند برای مدت طولانی بر اساس سیاست نگهداری شوند و به عنوان منبع اصلی حقیقت برای رویدادها عمل کنند.

6. مسیریابی و الگوهای پیام رسانی

• RabbitMQ: قابلیت های مسیریابی غنی را با انواع مختلف تبادل ارائه می دهد و آن را برای الگوهای پیام رسانی پیچیده مانند فن آوت، مسیریابی مبتنی بر موضوع و نقطه به نقطه مستقیم انعطاف پذیر می کند.
• Kafka: عمدتاً از یک مدل انتشار/اشتراک مبتنی بر موضوع استفاده می کند. مسیریابی ساده تر است و مصرف کنندگان در موضوعات یا پارتیشن های خاص مشترک می شوند. منطق مسیریابی پیچیده اغلب در لایه پردازش جریان مدیریت می شود.

7. سهولت استفاده و مدیریت

• RabbitMQ: به طور کلی برای راه اندازی، پیکربندی و مدیریت برای موارد استفاده ساده تر آسان تر در نظر گرفته می شود. رابط کاربری مدیریت بسیار مفید است.
• Kafka: می تواند یک منحنی یادگیری تندتر داشته باشد، به ویژه در مورد مدیریت خوشه، Zookeeper (یا KRaft) و مفاهیم سیستم توزیع شده.

8. تناسب مورد استفاده

• RabbitMQ را انتخاب کنید زمانی که: به مسیریابی انعطاف پذیر، توزیع مطمئن وظایف، pub/sub ساده و سهولت شروع به کار نیاز دارید. این کارگزار برای ارتباط میکروسرویس ها که در آن تحویل تضمین شده و جریان پیام پیچیده کلیدی است، عالی است.
• Kafka را انتخاب کنید زمانی که: نیاز به مدیریت حجم عظیمی از داده های بلادرنگ، ساخت خطوط لوله داده بلادرنگ، انجام پردازش جریان، تجمیع گزارش ها یا پیاده سازی منبع یابی رویداد دارید. این کارگزار برای معماری های مبتنی بر رویداد در مقیاس بزرگ مناسب است.

انتخاب ابزار مناسب برای پروژه پایتون خود

تصمیم بین RabbitMQ و Kafka برای برنامه پایتون شما به نیازهای خاص شما بستگی دارد:

چه زمانی از RabbitMQ با پایتون استفاده کنیم:

• هماهنگ سازی میکروسرویس ها: اگر میکروسرویس های شما نیاز به برقراری ارتباط با یکدیگر به روشی مطمئن، تراکنشی یا درخواست-پاسخ دارند.
• پردازش وظایف پس زمینه: واگذاری وظایف زمان بر از سرورهای وب به فرآیندهای کاری.
• اعلان های رویداد جدا شده: ارسال هشدارها یا اعلان ها به بخش های مختلف سیستم خود.
• Pub/Sub ساده: زمانی که به یک مکانیزم انتشار-اشتراک مستقیم برای تعداد متوسطی از پیام ها نیاز دارید.
• سرعت توسعه دهنده: اگر توسعه سریع و مدیریت زیرساخت ساده تر در اولویت هستند.

چه زمانی از Apache Kafka با پایتون استفاده کنیم:

• خطوط لوله داده بلادرنگ: دریافت و پردازش مقادیر زیادی از داده ها از دستگاه های IoT، فعالیت کاربر، تراکنش های مالی و غیره.
• معماری های مبتنی بر رویداد: ساخت سیستم هایی که به جریان مداوم رویدادها واکنش نشان می دهند.
• پردازش جریان با کتابخانه های پایتون: ادغام Kafka با کتابخانه های پایتون که از قابلیت های جریانی آن استفاده می کنند (اگرچه اغلب، پردازش جریان سنگین تر با چارچوب های Java/Scala مانند Spark Streaming یا Kafka Streams انجام می شود و پایتون به عنوان تولید کننده/مصرف کننده عمل می کند).
• تجميع گزارش و حسابرسی: متمرکز کردن و ذخیره گزارش ها برای تجزیه و تحلیل یا انطباق.
• انبارداری داده و ETL: به عنوان یک لایه دریافت با توان بالا برای دریاچه ها یا انبارهای داده.

رویکردهای ترکیبی

همچنین استفاده از هر دو RabbitMQ و Kafka در یک سیستم بزرگتر رایج است:

• RabbitMQ برای ارتباط میکروسرویس ها و Kafka برای جریان رویداد با حجم بالا یا تجزیه و تحلیل.
• استفاده از Kafka به عنوان یک گزارش ماندگار و سپس مصرف از آن با RabbitMQ برای نیازهای خاص توزیع وظایف.

ملاحظات مربوط به استقرار جهانی

هنگام استقرار صف های پیام یا پلتفرم های جریان رویداد برای مخاطبان جهانی، چندین عامل مهم می شوند:

• تأخیر: مجاورت جغرافیایی کارگزاران به تولیدکنندگان و مصرف کنندگان می تواند به طور قابل توجهی بر تأخیر تأثیر بگذارد. استقرار خوشه ها در مناطق مختلف و استفاده از مسیریابی هوشمند یا کشف سرویس را در نظر بگیرید.
• در دسترس بودن بالا (HA): برای برنامه های جهانی، زمان آپدیت غیرقابل مذاکره است. هم RabbitMQ (خوشه بندی) و هم Kafka (تکثیر) راه حل های HA را ارائه می دهند، اما پیاده سازی و مدیریت آنها متفاوت است.
• مقیاس پذیری: با رشد پایگاه کاربری شما در سطح جهانی، زیرساخت پیام رسانی شما باید متناسب با آن مقیاس شود. ماهیت توزیع شده Kafka به طور کلی در اینجا برای مقیاس شدید مزیت دارد.
• محل اقامت داده و انطباق: مناطق مختلف مقررات مختلفی در مورد حریم خصوصی داده دارند (به عنوان مثال، GDPR). راه حل پیام رسانی شما ممکن است نیاز به رعایت این موارد داشته باشد و بر محل ذخیره و پردازش داده ها تأثیر بگذارد.
• تحمل پارتیشن شبکه: در یک سیستم جهانی توزیع شده، مشکلات شبکه اجتناب ناپذیر است. هر دو پلتفرم مکانیسم هایی برای مدیریت پارتیشن ها دارند، اما درک رفتار آنها بسیار مهم است.
• نظارت و هشدار: نظارت قوی بر صف های پیام یا خوشه های Kafka شما برای تشخیص و حل سریع مشکلات در مناطق زمانی مختلف ضروری است.

نتیجه

هم RabbitMQ و هم Apache Kafka ابزارهای قدرتمندی برای ساخت برنامه های کاربردی مقیاس پذیر و قابل اعتماد با پایتون هستند، اما نیازهای متفاوتی را برآورده می کنند. RabbitMQ در سناریوهایی که نیاز به مسیریابی انعطاف پذیر، الگوهای پیام رسانی پیچیده و توزیع وظایف قوی دارند، می درخشد و آن را به یک انتخاب مناسب برای بسیاری از معماری های میکروسرویس تبدیل می کند.

از طرف دیگر، Apache Kafka رهبر بلامنازع برای جریان رویداد بلادرنگ با توان بالا است و امکان خطوط لوله داده پیچیده و سیستم های مبتنی بر رویداد را در مقیاس بزرگ فراهم می کند. ویژگی های ماندگاری و قابلیت پخش مجدد آن برای برنامه هایی که جریان های داده را به عنوان منبع اصلی حقیقت در نظر می گیرند، ارزشمند است.

برای توسعه دهندگان پایتون، درک این تمایزات به شما این امکان را می دهد که فناوری مناسب - یا ترکیبی از فناوری ها - را برای ساخت برنامه های کاربردی قوی، مقیاس پذیر و با عملکرد بالا که آماده خدمت به مخاطبان جهانی هستند، انتخاب کنید. الزامات خاص پروژه خود را در مورد توان عملیاتی، تأخیر، پیچیدگی پیام، نگهداری داده و سربار عملیاتی با دقت ارزیابی کنید تا بهترین انتخاب را برای پایه معماری خود داشته باشید.