Hàng đợi thông điệp Python: So sánh RabbitMQ và Apache Kafka cho các ứng dụng toàn cầu

Trong lĩnh vực phát triển phần mềm hiện đại, đặc biệt là đối với các hệ thống phân tán và microservices, việc giao tiếp hiệu quả và đáng tin cậy giữa các thành phần là tối quan trọng. Hàng đợi thông điệp (message queues) và nền tảng luồng sự kiện (event streaming platforms) đóng vai trò xương sống cho giao tiếp bất đồng bộ này, cho phép tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và chịu lỗi. Đối với các lập trình viên Python, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa các giải pháp phổ biến như RabbitMQ và Apache Kafka là rất quan trọng để đưa ra các quyết định kiến trúc sáng suốt, ảnh hưởng đến phạm vi tiếp cận và hiệu suất toàn cầu.

Hướng dẫn toàn diện này đi sâu vào sự phức tạp của RabbitMQ và Apache Kafka, cung cấp một phân tích so sánh dành riêng cho các lập trình viên Python. Chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt về kiến trúc, các chức năng cốt lõi, các trường hợp sử dụng phổ biến, đặc tính hiệu suất và cách tích hợp chúng tốt nhất vào các dự án Python của bạn để triển khai trên toàn thế giới.

Hiểu về Hàng đợi thông điệp và Luồng sự kiện

Trước khi đi sâu vào chi tiết của RabbitMQ và Kafka, điều cần thiết là phải nắm bắt các khái niệm cơ bản mà chúng giải quyết:

• Hàng đợi thông điệp (Message Queues): Thông thường, hàng đợi thông điệp hỗ trợ giao tiếp điểm-điểm (point-to-point) hoặc phân phối công việc. Một nhà sản xuất (producer) gửi một thông điệp đến một hàng đợi, và một người tiêu dùng (consumer) lấy và xử lý thông điệp đó. Sau khi được xử lý, thông điệp thường được xóa khỏi hàng đợi. Mô hình này rất tuyệt vời để tách rời các tác vụ và đảm bảo rằng công việc được xử lý một cách đáng tin cậy, ngay cả khi người tiêu dùng tạm thời không khả dụng.
• Nền tảng luồng sự kiện (Event Streaming Platforms): Mặt khác, các nền tảng luồng sự kiện được thiết kế cho các đường ống dữ liệu (data pipelines) có thông lượng cao, chịu lỗi và thời gian thực. Chúng lưu trữ các luồng sự kiện (thông điệp) trong một bản ghi (log) bền vững, có thứ tự. Người tiêu dùng có thể đọc từ các bản ghi này theo tốc độ của riêng họ, phát lại các sự kiện và xử lý chúng trong thời gian thực hoặc theo lô. Mô hình này lý tưởng cho các kịch bản liên quan đến việc nhập dữ liệu liên tục, phân tích thời gian thực và kiến trúc hướng sự kiện.

Cả RabbitMQ và Kafka đều có thể được sử dụng để nhắn tin, nhưng triết lý thiết kế và thế mạnh của chúng nằm ở các lĩnh vực khác nhau. Hãy cùng khám phá chi tiết từng loại.

RabbitMQ: Nhà môi giới thông điệp đa năng

RabbitMQ là một nhà môi giới thông điệp mã nguồn mở triển khai Giao thức Hàng đợi Thông điệp Nâng cao (Advanced Message Queuing Protocol - AMQP), cũng như hỗ trợ các giao thức khác như MQTT và STOMP thông qua các plugin. Nó được biết đến với sự linh hoạt, dễ sử dụng và bộ tính năng mạnh mẽ, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho nhiều ứng dụng.

Kiến trúc và các khái niệm cốt lõi

Kiến trúc của RabbitMQ xoay quanh một số thành phần chính:

• Producers (Nhà sản xuất): Các ứng dụng gửi thông điệp.
• Consumers (Người tiêu dùng): Các ứng dụng nhận và xử lý thông điệp.
• Queues (Hàng đợi): Vùng đệm có tên nơi các thông điệp được lưu trữ cho đến khi được tiêu thụ.
• Exchanges (Bộ trao đổi): Đóng vai trò là điểm định tuyến cho các thông điệp. Producers gửi thông điệp đến exchanges, sau đó định tuyến chúng đến một hoặc nhiều hàng đợi dựa trên các quy tắc được xác định trước (bindings).
• Bindings (Ràng buộc): Xác định mối quan hệ giữa một exchange và một queue.
• Vhosts (Virtual Hosts): Cho phép phân tách logic các hàng đợi, exchanges và bindings trong một phiên bản RabbitMQ duy nhất, hữu ích cho đa người thuê (multi-tenancy) hoặc cô lập các ứng dụng khác nhau.

RabbitMQ hỗ trợ một số loại exchange, mỗi loại có các hành vi định tuyến khác nhau:

• Direct Exchange: Các thông điệp được định tuyến đến các hàng đợi có khóa ràng buộc (binding key) khớp chính xác với khóa định tuyến (routing key) của thông điệp.
• Fanout Exchange: Các thông điệp được phát quảng bá đến tất cả các hàng đợi được ràng buộc với exchange, bỏ qua khóa định tuyến.
• Topic Exchange: Các thông điệp được định tuyến đến các hàng đợi dựa trên việc so khớp mẫu giữa khóa định tuyến và khóa ràng buộc bằng cách sử dụng các ký tự đại diện (wildcards).
• Headers Exchange: Các thông điệp được định tuyến dựa trên các cặp khóa-giá trị của tiêu đề (headers), không phải khóa định tuyến.

Các tính năng và lợi ích chính của RabbitMQ

• Hỗ trợ giao thức: AMQP, MQTT, STOMP và các giao thức khác thông qua plugin.
• Định tuyến linh hoạt: Nhiều loại exchange cung cấp khả năng định tuyến thông điệp tinh vi.
• Độ bền của thông điệp: Hỗ trợ các thông điệp bền vững (persistent) có thể tồn tại sau khi broker khởi động lại.
• Cơ chế xác nhận (Acknowledgement): Người tiêu dùng có thể xác nhận đã nhận và xử lý thông điệp, đảm bảo độ tin cậy.
• Clustering: Có thể được phân cụm để có tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng.
• Giao diện quản lý (Management UI): Cung cấp giao diện web thân thiện với người dùng để giám sát và quản lý broker.
• Trải nghiệm nhà phát triển: Thường được coi là dễ cài đặt và bắt đầu hơn so với Kafka.

Các trường hợp sử dụng phổ biến cho RabbitMQ

RabbitMQ vượt trội trong các kịch bản mà ở đó:

• Hàng đợi tác vụ (Task Queues): Phân phối công việc giữa nhiều worker để xử lý nền, công việc theo lô hoặc các hoạt động chạy dài (ví dụ: xử lý hình ảnh, tạo báo cáo).
• Tách rời các dịch vụ (Decoupling Services): Cho phép giao tiếp giữa các microservices mà không có sự phụ thuộc trực tiếp.
• Mô hình Yêu cầu/Phản hồi (Request/Reply): Triển khai giao tiếp giống như đồng bộ trên một cơ sở hạ tầng bất đồng bộ.
• Thông báo sự kiện (Event Notification): Gửi thông báo đến các bên quan tâm.
• Nhắn tin đơn giản: Đối với các ứng dụng yêu cầu nhắn tin pub/sub hoặc điểm-điểm cơ bản.

Tích hợp Python với RabbitMQ

Thư viện client Python phổ biến nhất cho RabbitMQ là pika. Nó cung cấp một giao diện mạnh mẽ và theo phong cách Pythonic để tương tác với RabbitMQ.

Ví dụ: Producer cơ bản sử dụng 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
              
            
          

Ví dụ: Consumer cơ bản sử dụng 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
              
            
          

Đối với các kịch bản nâng cao hơn, các thư viện như aio-pika cung cấp hỗ trợ bất đồng bộ, tận dụng asyncio của Python để xử lý thông điệp đồng thời.

Apache Kafka: Nền tảng luồng sự kiện phân tán

Apache Kafka là một nền tảng luồng sự kiện phân tán được thiết kế để xây dựng các đường ống dữ liệu và ứng dụng streaming thời gian thực. Nó được xây dựng trên kiến trúc lấy bản ghi (log-centric) làm trung tâm, cho phép thông lượng cao, chịu lỗi và có khả năng mở rộng.

Kiến trúc và các khái niệm cốt lõi

Kiến trúc của Kafka khác biệt so với các hàng đợi thông điệp truyền thống:

• Producers (Nhà sản xuất): Các ứng dụng xuất bản các bản ghi (messages) vào các topic của Kafka.
• Consumers (Người tiêu dùng): Các ứng dụng đăng ký các topic và xử lý các bản ghi.
• Brokers: Các máy chủ Kafka lưu trữ dữ liệu. Một cụm Kafka bao gồm nhiều broker.
• Topics: Các luồng bản ghi được đặt tên, tương tự như các bảng trong cơ sở dữ liệu.
• Partitions (Phân vùng): Các topic được chia thành các phân vùng. Mỗi phân vùng là một chuỗi các bản ghi có thứ tự, bất biến. Các phân vùng cho phép xử lý song song và khả năng mở rộng.
• Offsets: Mỗi bản ghi trong một phân vùng được gán một số ID tuần tự gọi là offset.
• Consumer Groups (Nhóm người tiêu dùng): Một tập hợp các consumer hợp tác để tiêu thụ dữ liệu từ một topic. Mỗi phân vùng được gán cho chính xác một consumer trong một nhóm consumer nhất định.
• Zookeeper: Theo truyền thống được sử dụng để quản lý siêu dữ liệu của cụm, bầu chọn leader và cấu hình. Các phiên bản Kafka mới hơn đang chuyển sang KRaft (Kafka Raft) để tự quản lý.

Sức mạnh cốt lõi của Kafka nằm ở cấu trúc bản ghi (log) chỉ nối thêm, bất biến cho các phân vùng. Các bản ghi được ghi vào cuối bản ghi, và người tiêu dùng đọc từ các offset cụ thể. Điều này cho phép:

• Độ bền (Durability): Dữ liệu được lưu trữ trên đĩa và có thể được nhân bản qua các broker để chịu lỗi.
• Khả năng mở rộng (Scalability): Các phân vùng có thể được trải rộng trên nhiều broker, và người tiêu dùng có thể xử lý chúng song song.
• Khả năng phát lại (Replayability): Người tiêu dùng có thể đọc lại các thông điệp bằng cách đặt lại offset của họ.
• Xử lý luồng (Stream Processing): Cho phép xây dựng các ứng dụng xử lý dữ liệu thời gian thực.

Các tính năng và lợi ích chính của Apache Kafka

• Thông lượng cao (High Throughput): Được thiết kế để nhập và xử lý dữ liệu khổng lồ.
• Khả năng mở rộng (Scalability): Mở rộng theo chiều ngang bằng cách thêm nhiều broker và phân vùng hơn.
• Độ bền và chịu lỗi (Durability and Fault Tolerance): Nhân bản dữ liệu và bản chất phân tán đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu.
• Xử lý thời gian thực (Real-time Processing): Cho phép xây dựng các ứng dụng phức tạp hướng sự kiện.
• Tách rời (Decoupling): Hoạt động như một hệ thống thần kinh trung ương cho các luồng dữ liệu.
• Lưu giữ dữ liệu (Data Retention): Chính sách lưu giữ dữ liệu có thể cấu hình cho phép dữ liệu được lưu trữ trong thời gian dài.
• Hệ sinh thái lớn (Large Ecosystem): Tích hợp tốt với các công cụ dữ liệu lớn và các framework xử lý luồng khác (ví dụ: Kafka Streams, ksqlDB, Spark Streaming).

Các trường hợp sử dụng phổ biến cho Apache Kafka

Kafka là lý tưởng cho:

• Phân tích thời gian thực: Xử lý luồng nhấp chuột (clickstreams), dữ liệu IoT và các luồng sự kiện thời gian thực khác.
• Tổng hợp bản ghi (Log Aggregation): Tập trung hóa các bản ghi từ nhiều dịch vụ và máy chủ.
• Tìm nguồn sự kiện (Event Sourcing): Lưu trữ một chuỗi các sự kiện thay đổi trạng thái.
• Xử lý luồng (Stream Processing): Xây dựng các ứng dụng phản ứng với dữ liệu khi nó đến.
• Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Kết nối các hệ thống và nguồn dữ liệu khác nhau.
• Nhắn tin (Messaging): Mặc dù phức tạp hơn RabbitMQ cho việc nhắn tin đơn giản, nó có thể phục vụ mục đích này ở quy mô lớn.

Tích hợp Python với Apache Kafka

Có một số thư viện client Python cho Kafka. kafka-python là một lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng đồng bộ, trong khi confluent-kafka-python, dựa trên thư viện C librdkafka, có hiệu suất cao và hỗ trợ các hoạt động bất đồng bộ.

Ví dụ: Producer cơ bản sử dụng 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
              
            
          

Ví dụ: Consumer cơ bản sử dụng 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 vs. Apache Kafka: Phân tích so sánh

Việc lựa chọn giữa RabbitMQ và Kafka phụ thuộc rất nhiều vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn. Dưới đây là phân tích các khác biệt chính:

1. Kiến trúc và Triết lý

• RabbitMQ: Một nhà môi giới thông điệp truyền thống tập trung vào việc gửi thông điệp đáng tin cậy và định tuyến phức tạp. Nó lấy hàng đợi làm trung tâm.
• Kafka: Một nền tảng streaming phân tán tập trung vào việc ghi nhật ký sự kiện và xử lý luồng có thông lượng cao, chịu lỗi. Nó lấy bản ghi (log) làm trung tâm.

2. Mô hình tiêu thụ thông điệp

• RabbitMQ: Các thông điệp được broker đẩy (push) đến người tiêu dùng. Người tiêu dùng xác nhận đã nhận, và thông điệp được xóa khỏi hàng đợi. Điều này đảm bảo rằng mỗi thông điệp được xử lý bởi tối đa một người tiêu dùng trong một thiết lập người tiêu dùng cạnh tranh.
• Kafka: Người tiêu dùng kéo (pull) thông điệp từ các phân vùng theo tốc độ của riêng họ bằng cách sử dụng offset. Nhiều nhóm người tiêu dùng có thể đăng ký cùng một topic một cách độc lập, và người tiêu dùng trong một nhóm chia sẻ các phân vùng. Điều này cho phép phát lại thông điệp và nhiều luồng tiêu thụ độc lập.

3. Khả năng mở rộng

• RabbitMQ: Mở rộng bằng cách phân cụm các broker và phân phối các hàng đợi. Mặc dù nó có thể xử lý tải đáng kể, nhưng thường không hiệu quả bằng Kafka cho thông lượng cực lớn.
• Kafka: Được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang ở quy mô lớn. Việc thêm nhiều broker và phân vùng hơn sẽ dễ dàng tăng thông lượng và dung lượng lưu trữ.

4. Thông lượng

• RabbitMQ: Cung cấp thông lượng tốt cho hầu hết các ứng dụng, nhưng có thể trở thành điểm nghẽn trong các kịch bản streaming khối lượng cực cao.
• Kafka: Vượt trội trong các kịch bản thông lượng cao, có khả năng xử lý hàng triệu thông điệp mỗi giây.

5. Độ bền và Lưu giữ dữ liệu

• RabbitMQ: Hỗ trợ tính bền vững của thông điệp, nhưng trọng tâm chính của nó không phải là lưu trữ dữ liệu lâu dài.
• Kafka: Được xây dựng cho độ bền. Dữ liệu được lưu trữ trong một commit log phân tán và có thể được giữ lại trong thời gian dài dựa trên chính sách, hoạt động như một nguồn sự thật trung tâm cho các sự kiện.

6. Định tuyến và các mẫu nhắn tin

• RabbitMQ: Cung cấp khả năng định tuyến phong phú với nhiều loại exchange khác nhau, làm cho nó linh hoạt cho các mẫu nhắn tin phức tạp như fanout, định tuyến dựa trên topic và điểm-điểm trực tiếp.
• Kafka: Chủ yếu sử dụng mô hình publish/subscribe dựa trên topic. Việc định tuyến đơn giản hơn, với người tiêu dùng đăng ký các topic hoặc các phân vùng cụ thể. Logic định tuyến phức tạp thường được xử lý ở lớp xử lý luồng.

7. Dễ sử dụng và quản lý

• RabbitMQ: Thường được coi là dễ cài đặt, cấu hình và quản lý hơn cho các trường hợp sử dụng đơn giản. Giao diện quản lý rất hữu ích.
• Kafka: Có thể có đường cong học tập dốc hơn, đặc biệt là liên quan đến quản lý cụm, Zookeeper (hoặc KRaft) và các khái niệm hệ thống phân tán.

8. Sự phù hợp với trường hợp sử dụng

• Chọn RabbitMQ khi: Bạn cần định tuyến linh hoạt, phân phối tác vụ đáng tin cậy, pub/sub đơn giản và dễ dàng bắt đầu. Nó rất tuyệt vời cho giao tiếp microservice nơi việc đảm bảo gửi nhận và luồng thông điệp phức tạp là chìa khóa.
• Chọn Kafka khi: Bạn cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực, xây dựng các đường ống dữ liệu thời gian thực, thực hiện xử lý luồng, tổng hợp bản ghi hoặc triển khai event sourcing. Nó là lựa chọn hàng đầu cho các kiến trúc hướng sự kiện ở quy mô lớn.

Chọn công cụ phù hợp cho dự án Python của bạn

Quyết định giữa RabbitMQ và Kafka cho ứng dụng Python của bạn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn:

Khi nào nên sử dụng RabbitMQ với Python:

• Điều phối Microservice: Nếu các microservice của bạn cần giao tiếp với nhau một cách đáng tin cậy, có tính giao dịch hoặc theo kiểu yêu cầu-phản hồi.
• Xử lý công việc nền: Giảm tải các tác vụ tốn thời gian từ máy chủ web sang các tiến trình worker.
• Thông báo sự kiện tách rời: Gửi cảnh báo hoặc thông báo đến các phần khác nhau của hệ thống.
• Pub/Sub đơn giản: Khi bạn cần một cơ chế publish-subscribe đơn giản cho một số lượng thông điệp vừa phải.
• Tốc độ phát triển: Nếu ưu tiên là phát triển nhanh và quản lý cơ sở hạ tầng đơn giản hơn.

Khi nào nên sử dụng Apache Kafka với Python:

• Đường ống dữ liệu thời gian thực: Nhập và xử lý lượng lớn dữ liệu từ các thiết bị IoT, hoạt động của người dùng, giao dịch tài chính, v.v.
• Kiến trúc hướng sự kiện: Xây dựng các hệ thống phản ứng với một luồng sự kiện liên tục.
• Xử lý luồng với thư viện Python: Tích hợp Kafka với các thư viện Python tận dụng khả năng streaming của nó (mặc dù thường thì việc xử lý luồng nặng hơn được thực hiện với các framework Java/Scala như Spark Streaming hoặc Kafka Streams, với Python đóng vai trò là producer/consumer).
• Tổng hợp và kiểm toán bản ghi: Tập trung và lưu trữ các bản ghi để phân tích hoặc tuân thủ quy định.
• Kho dữ liệu và ETL: Là một lớp nhập dữ liệu thông lượng cao cho các hồ dữ liệu (data lakes) hoặc kho dữ liệu (data warehouses).

Các phương pháp kết hợp (Hybrid)

Việc sử dụng cả RabbitMQ và Kafka trong một hệ thống lớn hơn cũng rất phổ biến:

• RabbitMQ cho giao tiếp microservice và Kafka cho luồng sự kiện khối lượng lớn hoặc phân tích.
• Sử dụng Kafka như một bản ghi bền vững và sau đó tiêu thụ từ nó bằng RabbitMQ cho các nhu cầu phân phối tác vụ cụ thể.

Những lưu ý khi triển khai toàn cầu

Khi triển khai hàng đợi thông điệp hoặc nền tảng luồng sự kiện cho đối tượng người dùng toàn cầu, một số yếu tố trở nên quan trọng:

• Độ trễ (Latency): Sự gần gũi về mặt địa lý của các broker với producers và consumers có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ trễ. Hãy cân nhắc triển khai các cụm ở các khu vực khác nhau và sử dụng định tuyến thông minh hoặc khám phá dịch vụ (service discovery).
• Tính sẵn sàng cao (High Availability - HA): Đối với các ứng dụng toàn cầu, thời gian hoạt động là không thể thương lượng. Cả RabbitMQ (clustering) và Kafka (replication) đều cung cấp các giải pháp HA, nhưng việc triển khai và quản lý chúng khác nhau.
• Khả năng mở rộng (Scalability): Khi cơ sở người dùng của bạn phát triển trên toàn cầu, cơ sở hạ tầng nhắn tin của bạn phải mở rộng tương ứng. Bản chất phân tán của Kafka thường mang lại lợi thế ở đây cho quy mô cực lớn.
• Lưu trú dữ liệu và tuân thủ (Data Residency and Compliance): Các khu vực khác nhau có các quy định về quyền riêng tư dữ liệu khác nhau (ví dụ: GDPR). Giải pháp nhắn tin của bạn có thể cần phải tuân thủ những quy định này, ảnh hưởng đến nơi dữ liệu được lưu trữ và xử lý.
• Khả năng chịu lỗi phân hoạch mạng (Network Partition Tolerance): Trong một hệ thống phân tán toàn cầu, các vấn đề về mạng là không thể tránh khỏi. Cả hai nền tảng đều có cơ chế để xử lý các phân hoạch, nhưng việc hiểu hành vi của chúng là rất quan trọng.
• Giám sát và cảnh báo (Monitoring and Alerting): Việc giám sát mạnh mẽ các hàng đợi thông điệp hoặc cụm Kafka của bạn là điều cần thiết để phát hiện và giải quyết các vấn đề nhanh chóng qua các múi giờ khác nhau.

Kết luận

Cả RabbitMQ và Apache Kafka đều là những công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng và đáng tin cậy với Python, nhưng chúng phục vụ cho các nhu cầu khác nhau. RabbitMQ tỏa sáng trong các kịch bản đòi hỏi định tuyến linh hoạt, các mẫu nhắn tin phức tạp và phân phối tác vụ mạnh mẽ, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều kiến trúc microservice.

Mặt khác, Apache Kafka là người dẫn đầu không thể tranh cãi về luồng sự kiện thời gian thực có thông lượng cao, cho phép các đường ống dữ liệu tinh vi và các hệ thống hướng sự kiện ở quy mô lớn. Các tính năng về độ bền và khả năng phát lại của nó là vô giá đối với các ứng dụng coi các luồng dữ liệu là nguồn sự thật chính.

Đối với các lập trình viên Python, việc hiểu rõ những khác biệt này sẽ giúp bạn lựa chọn công nghệ phù hợp – hoặc sự kết hợp của các công nghệ – để xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và hiệu quả, sẵn sàng phục vụ khán giả toàn cầu. Hãy đánh giá cẩn thận các yêu cầu cụ thể của dự án của bạn về thông lượng, độ trễ, độ phức tạp của thông điệp, lưu giữ dữ liệu và chi phí vận hành để đưa ra lựa chọn tốt nhất cho nền tảng kiến trúc của bạn.