Confluent Cloud vs. Amazon MSK: Apache Kafka® – Kosten und Fähigkeiten

70 % effizienterer Betrieb im Vergleich zu self-managed, gehostetem Apache Kafka®

Ob für die Entwicklung von Echtzeit-Daten-Pipelines oder KI-Agenten, Kafka ist die ideale Wahl. Sein verteiltes Design ist für hohe Durchsätze und niedrige Latenzzeiten ausgelegt, erfordert aber auch fundiertes Know-how, um es ohne kostspielige Überprovisionierung oder Ausfallrisiken zu verwalten, zu sichern und in großem Umfang zu optimieren.

Confluent, gegründet von den ursprünglichen Miterfindern von Kafka, hat 3 Millionen Entwicklungsstunden in die Neukonzipierung von Kafka investiert, um es bis zu 70 % effizienter in der Cloud betreiben zu können. Das Ergebnis: Kora, die Cloud-native Kafka-Engine, die unsere vollständig verwaltete Daten-Streaming-Plattform antreibt mit:

• Serverlosen, automatisch skalierenden Clustern, die über die Hälfte der Infrastrukturkosten einsparen

• Dreimal höherer Ressourceneffizienz als ein self-managed Single-Tenant-Cluster

• ~50 % geringerer Cluster-Latenz im Vergleich zu self-managed Clustern, um die Nutzung auszuweiten

• Optimiertem Routing und API-Integrationen, die Netzwerkkosten senken

Heute treibt Kora 30.000 Confluent Cloud-Cluster an, die über 3 Billionen Nachrichten pro Tag über AWS, Google Cloud und Microsoft Azure hinweg verarbeiten.

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MSK Zookeeper Migration: Turn a Critical Update Into a Strategic Advantage 

With Kafka’s ZooKeeper support ending in May 2026, all Kafka users who are on a Zookeeper-based cluster face a critical full-scale migration to KRaft to avoid running on obsolete versions of Kafka.

What Does This Mean for MSK Customers?

• Your Zookeeper-based clusters will no longer receive critical updates—including security patches and bug fixes—from the open-source community. This means MSK customers will be running on a self-managed version of Kafka with potential security and management issues.

• MSK offers No In-Place Upgrade Path: MSK customers must stand up a new KRaft-enabled cluster and migrate data and workloads manually.

• MSK Express Migration Isn’t Seamless: Moving from MSK Provisioned Standard to MSK Express also requires additional effort.

Why migrate to Confluent? 

This essential migration is a perfect time to re-evaluate. Why perform a heavy lift just to stay with a basic service? Migrate to a fully managed data streaming platform and take advantage of all of the advanced features & cost savings!

• Fully-Managed & Cloud-Native: automates the entire Kafka lifecycle—provisioning, upgrades, scaling, and partition balancing—so users focus on applications, not ops.

• Superior Support: offers expert, first-party Kafka support and a 99.99% SLA covering the full streaming platform which is 10X better than MSK

• Rich Integrations & Ecosystem: delivers the largest managed connector library, including more AWS service integrations plus support for multi-cloud and SaaS solutions.

• Data Governance: offers a full suite of governance features like Schema Registry, which ensures data quality, consistency, and a central source of truth for all your data streams.

• Everywhere: supports multi-cloud deployments across AWS, Azure, and Google Cloud, as well as hybrid architectures that span cloud and on-premises environments

• TCO Savings: by migrating to Confluent Cloud by leveraging features like PNI (Private Network Interface) & auto-scaling; Confluent guarantees to match or beat the price of AWS MSK

 

Kafka-Betriebskosten – MSK vs. Confluent

Wenn die interne Akzeptanz zunimmt und die Kafka-Präsenz wächst, müssen Unternehmen mehr Zeit und Ressourcen aufwenden für:

• Planung, Dimensionierung und Verwaltung der Clusterbereitstellung 

• Software-Patching und -Aktualisierung

• Failover-Design und Verfügbarkeitsplanung 

• Schließen von hochriskanten Governance- und Sicherheitslücken

• Planung und Optimierung hoher Zuverlässigkeit

• Manuellen Lastausgleich

Das volle Potenzial von Kafka auszuschöpfen, ist mit erheblichen finanziellen und Opportunitätskosten verbunden. Im Durchschnitt verstreichen mehr als 2 Jahre bis zur umfänglichen Produktionsphase und es entstehen Entwicklungs- und Betriebskosten für die Plattform von 3-5 Millionen Dollar. Sowohl Confluent Cloud als auch Amazon MSK versprechen, diesen operativen Aufwand zu übernehmen. Aber „verwaltete“ Kafka Services sind nicht alle gleich konzipiert und bei der Nutzung von gehostetem Kafka über Cloud-Service-Provider müssen Unternehmen weiterhin den größten Aufwand stemmen.

In diesem Vergleich verwalteter Kafka-Services zeigen wir, wie viel mehr mit wirklich verwaltetem, serverlosem Kafka und einer Daten-Streaming-Plattform, die einen ROI von 257 % liefert und sich in weniger als 6 Monaten amortisiert, erreicht und gespart werden kann.

Confluent Cloud kostenlos testen

 

	Confluent Cloud	Amazon MSK
Zusammenfassung	Confluent beseitigt den Großteil des manuellen Aufwands dank Automatisierungen zur Skalierung von Kafka-Clustern und Connector-Instanzen.	Der operative Aufwand bleibt hoch, da Amazon MSK nur begrenzte Automatisierungen für Deployment-Aufgaben bietet, selbst für MSK Serverless Cluster
Automatisierte Produktfähigkeiten vs. manuelle Vorgänge und Custom-Entwicklung	Self-managed: Topic-Monitoring Automatisiert auf allen Clustern: Dimensionierung Bereitstellung Connect Worker-Infrastruktur Stream-Verarbeitungsinfrastruktur Kafka UI Aktuelle Software-Patches Upgrades Infrastrukturüberwachung REST Proxy Speicher- und Kapazitätsmanagement Skalierung auf 0 Connectors Cluster-Erweiterung Benutzerdefiniert: Eigene Custom-Connectors nutzen *Auf allen Confluent Cloud-Clustern	Self-managed: Dimensionierung Upgrades Infrastrukturüberwachung Topic-Monitoring Speicher- und Kapazitätsmanagement Cluster-Erweiterung Skalierung auf 0 Benutzerdefiniert: Aktuelle Software-Patches REST Proxy Connectors Automatisiert: Dimensionierung* Bereitstellung Connect Worker-Infrastruktur Stream-Verarbeitungsinfrastruktur Infrastruktur-Monitoring* Upgrades* Aktuelle Software-Patches* Cluster-Erweiterung* Skalierung auf null* Speicherkapazität und -Management* *Nur auf MSK Serverless-Clustern
Die freie Wahl	Verfügbar auf AWS, Google Cloud und Microsoft Azure	Nur auf AWS verfügbar

Verwaltung, Monitoring und Wartung auf Confluent Cloud vs. Amazon MSK

Obwohl MSK einige operative Lücken schließt, hat es immer noch viele Einschränkungen. Die Selbstverwaltung oder Nutzung von gehostetem Kafka birgt erhebliche direkte und indirekte Kosten, darunter:

• Hohe Infrastrukturausgaben aufgrund überprovisionierter Cluster: Eine überdimensionierte Bereitstellung wird benötigt, um schwankende Nachfragen zu bedienen und aufgrund fehlender Möglichkeiten, Speicher zu skalieren, ohne die Rechenleistung zu erhöhen, sowie um Leistungseinbußen durch manuelle Konfigurationen, Upgrades, Patches und manuelles Rebalancing zu bewältigen.

• Operativer Aufwand und begrenzte Ressourcen: Wertvolle Zeit und Ressourcen müssen für die Bereitstellung und Kapazitätsplanung, Upgrades und Monitoring anstatt für echte Differenzierung des Unternehmens aufgewendet werden. Zudem entstehen Kosten für die Rekrutierung, Einstellung und Bindung von Kafka-Experten

• Ungeplante Ausfälle: Bei zunehmender Kafka-Nutzung für mehr Anwendungsfälle, Apps, Datensysteme, Teams und Umgebungen steigt auch das Risiko kostspieliger Downtime und Sicherheitsprobleme

Diese Kosten häufen sich zunehmend, was zu einer verzögerten Wertschöpfung, erhöhten Gesamtbetriebskosten und einem höheren Risiko von Umsatzverlusten aufgrund ungeplanter Ausfallzeiten, Sicherheitsverletzungen und Datenverlusten führt.

Im Folgenden beleuchten wir, wie sich Confluent Cloud und Amazon MSK hinsichtlich der Reduzierung des operativen Aufwands und der Lösung häufiger Kafka-Herausforderungen unterscheiden. 

Whitepaper zu Kafka vs. Confluent vs. MSK lesen

 

 

Service	Confluent Cloud	Amazon MSK	MSK Serverless
Bereitstellung	Self-Service, On-Demand für Kafka, Schema Registry und Flink	Self-Service, On-Demand nur für Kafka	Self-Service, On-Demand nur für Kafka
Autoskalierung	Serverlose, automatisch skalierende Cluster, abgestimmt für jeglichen Workload-Umfang	Manuelle Skalierung	Elastische Skalierung auf begrenzte Kapazität (200/400 MBps)
Cluster-Typen	Flexible, kostengünstige Clustertypen für jede Workload und jeden Anwendungsfall	Standard- und Express-Cluster, die beide eine manuelle Skalierung erfordern	MSK Serverless-Cluster sind die vorab bereitgestellten Cluster von MSK, geeignet für unvorhersehbare, unternehmenskritische Workloads
Infrastructure as Code	Sowohl für die Steuerungsebene als auch für die Datenebene	Nur für die Steuerungsebene	Nur für die Steuerungsebene
Infrastruktur-Monitoring	Proaktives Monitoring	Manuelles Monitoring	Proaktives Monitoring
Topic-Monitoring	Kostenlose, voraggregierte Metriken	Metriken auf Topic-Ebene kosten extra	Standard-Monitoring ist kostenlos
Upgrades	Immer die neueste stabile Version	Eingeschränkte Versionsunterstützung	Eingeschränkte Versionsunterstützung
Software-Patches	Proaktive Korrekturen	Reaktive Fixes	Reaktive Fixes
Cluster-Erweiterungen	Elastische Skalierbarkeit	Manuelles Daten-Rebalancing	Elastische Skalierbarkeit
Connectors skalieren	Vorgefertigt und vollständig verwaltet	Selbst entwickelt und verwaltet	Selbst entwickelt und verwaltet

 

Wie vereinfachen Confluent Cloud und Amazon MSK die Cluster-Dimensionierung?

• Confluent Cloud nutzt eine durchsatzbasierte Dimensionierung: Diese eliminiert umständliche Leistungstests und reduziert die Infrastrukturkosten mit elastisch bis auf null skalierbaren Clustern, bei denen nur für die tatsächliche Nutzung bezahlt wird.

• MSK Provisioned nutzt eine Broker-basierte Dimensionierung: Für Leistungstests zur Bestimmung der Brokertypen und -anzahl sowie für die überdimensionierte Bereitstellung von Infrastruktur, um spätere komplexe Erweiterungen aufgrund mangelnder automatischer Skalierung zu vermeiden (vier Vorgänge pro Tag), müssen Zeit und Ressourcen eingeplant werden.

• MSK Serverless nutzt Durchsatz-basierte Dimensionierung: Kafka-Cluster zusammen mit Glue Schema Registry und Flink bereitstellen. Für Connectors und Kafka-Proxy sind individuelle Anpassungen erforderlich.

Wie automatisieren Confluent Cloud oder Amazon MSK die Bereitstellung und Verwaltung?

• Confluent Cloud bietet Self-Service, On-Demand-Provisionierung für die gesamte Plattform: Kafka-Cluster zusammen mit jeder anderen Confluent Cloud-Komponente bereitstellen, einschließlich Schema Registry, Connect und Confluent Cloud für Apache Flink®. Außerdem können Terraform-Provider genutzt werden, um die Verwaltung sowohl von Ressourcen der Steuerungsebene (wie Cluster und Schema Registry) als auch von Ressourcen der Datenebene (wie Topics und ACLs) zu automatisieren.

• Amazon MSK bietet Self-Service, On-Demand-Provisionierung, aber nur für Kafka: Kafka-Cluster zusammen mit Glue Schema Registry und Flink bereitstellen. Für Connectors und Kafka-Proxy, sowohl für MSK Provision als auch für MSK Serverless, sind benutzerdefinierte Schritte erforderlich. Terraform kann nur Ressourcen der Steuerebene bereitstellen und verwalten. Für die Verwaltung der Datenebene-Ressourcen werden Custom-Operatoren und Prozesse benötigt.

Bieten Confluent Cloud oder Amazon MSK sofort einsatzbereites Monitoring?

• Confluent Cloud bietet proaktives Infrastruktur-Monitoring und kostenlos aggregierte Metriken für Topic-Monitoring. So liegt der Fokus dank proaktivem Cluster-Monitoring und proaktiver Wartung durch die Kafka-Experten stets auf der App-Entwicklung. Infinite Storage ermöglicht Anwendungsfälle mit unbegrenztem Speicher auf Cluster-Ebene und verringert das Risiko von Ausfällen im Zusammenhang mit Festplattenspeicher. Zentrale, vorab auf Topic- und Cluster-Ebene aggregierte Metriken, sind ohne zusätzliche Kosten verfügbar und können über die Metrics API im bevorzugten Drittanbieter-Monitoring-Service genutzt werden.

• MSK Provisioned bietet manuelles Infrastruktur-Monitoring und Topic-Level-Metriken gegen Aufpreis. Für das Monitoring von Broker-Metriken wie der CPU-Auslastung zur proaktiven Verwaltung der Cluster-Performance müssen Ressourcen zugewiesen werden. Um Fehler aufgrund der Speicherkapazität zu verhindern, müssen zudem Alerts erstellt und überwacht werden. Durch die Nutzung und manuelle Aggregation von Metriken je Broker und Topic-Level für das Monitoring der Gesamtnutzung entstehen weitere Kosten.

• MSK Serverless-Cluster bieten proaktives Infrastruktur-Monitoring und kostenloses Standard-Topic-Monitoring. Dies ermöglicht eine Fokussierung auf die App-Entwicklung dank proaktivem Cluster-Monitoring und proaktiver Wartung. Infinite Storage ermöglicht Anwendungsfälle mit unbegrenztem Speicher auf Cluster-Ebene und verringert das Risiko von Ausfällen im Zusammenhang mit Festplattenspeicher. Kostenloser Zugriff auf Topic-Level-Metriken über die CloudWatch-Konsole, einem separaten Monitoring-Tool für mehrere AWS-Produkte. Metriken auf Partitions-Level oder native Integration mit beliebten Monitoring-Tools wie Datadog und Dynatrace werden nicht unterstützt.

Wie erfolgt die Kafka-Wartung in Confluent Cloud im Vergleich zu Amazon MSK?

• Confluent Cloud wird immer auf die neueste stabile Version aktualisiert und Bugs und Schwachstellen werden proaktiv behoben. Es bietet ein SLA von 99,99 %, einschließlich Kafka, Fehlerbehebungen, Patching und vieles mehr.

• Amazon MSK bietet eingeschränkte Versionsunterstützung und reaktive Fehlerbehebungen: MSK unterstützt lediglich ein Subset der Kafka-Releases und Upgrades müssen manuell ausgelöst werden, sobald AWS diese nach dem geplanten Apache-Release ermöglicht. MSK bietet ein SLA von 99,9 % und bietet nur ausgewählte Versionen von Kafka an. Fehler aufgrund von Kafka-Software sind nicht durch MSK-Uptime-SLAs abgedeckt. Die Nutzung eines Subsets von Releases führt zwangsläufig zu einem reaktiven Ansatz bei der Behebung von Schwachstellen. Bei serverlosen MSK-Clustern sind aufgrund von unterbrechungsfreien, fortlaufenden Upgrades keine Eingriffe erforderlich – MSK unterstützt nur ein Subset von Kafka-Versionen, wobei die neueste Version unbekannt und vollständig abstrahiert ist.

Wie erweitern und verkleinern Confluent Cloud und Amazon MSK Cluster?

• Confluent Cloud skaliert automatisch und weist Clustern automatisch Ressourcen zu: Confluent bewältigt Consumer-Lag, wenn der Durchsatz im GBit/s-Bereich hoch- und herunterskaliert, dank vollständig elastischer, automatisch skalierender Cluster, die über die Hälfte der Infrastrukturkosten einsparen. So wird eine überschüssige Bereitstellung von Cluster-Rechenleistung vermieden, während Vorhaltungszeiten dank unbegrenztem Speicherplatz selbst festgelegt werden können.

• Amazon MSK erfordert manuelles Daten-Rebalancing für Provisioned-Cluster und für selbst entwickelte, self-managed Connectors: Nachdem Broker zu einem Cluster hinzugefügt wurden, ist ein manueller Daten-Rebalancing-Prozess mit Cruise Control notwendig. Tiered Storage ist verfügbar, benötigt aber immer noch EBS-Volumes, die auf bis zu 16 TB je Broker mit einem Limit von 30 Brokern skaliert werden können. Es können selbst oder Community-entwickelte Connectors genutzt werden, jedoch ohne direkten technischen Support von AWS, da lediglich grundlegende MSK Connect-Infrastruktur abgedeckt wird.

• MSK Serverless-Cluster verfügen über elastische Skalierung bis zu einer bestimmten Höchstgrenze und benötigen trotzdem selbst entwickelte, self-managed Connectors: Müheloses Hoch- und Herunterskalieren von 0 auf 200 MBit/s dank automatischem Cluster-Rebalancing verhindert eine überschüssige Bereitstellung von Cluster-Rechenleistung, wenn die Topic-Vorhaltung mit Infinite Storage verlängert wird.

 

 

Die umfassende Daten-Streaming-Plattform von Confluent im Vergleich zu gehostetem Kafka auf AWS

Warum vertrauen Unternehmen branchenübergreifend auf Confluent? Confluent bietet Fähigkeiten auf Enterprise-Niveau, die weit über das Feature-Set von MSK hinausgehen, und stellt eine umfassende Daten-Streaming-Plattform bereit, um unzählige Daten-Streaming-Anwendungsfälle zu erschließen.

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Service	Confluent Cloud	Amazon MSK	MSK Serverless
Kafka UI	Vollständig verwaltet	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Authentifizierung	Umfassende Authentifizierung	Umfassende Authentifizierung	Eingeschränkte Authentifizierung
Verschlüsselung	Ende-zu-Ende-Verschlüsselung	Nicht unterstützt	Nicht unterstützt
Connectors	Vorgefertigt und vollständig verwaltet	Individuell entwickelt und self-managed	Individuell entwickelt und self-managed
Data Governance	Vollständig verwaltet	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Datenstromverarbeitung	Vollständig verwaltet	Erhöht die Komplexität	Erhöht die Komplexität
Zero-ETL für Streams-to-Tables	Jetzt mit Tableflow verfügbar	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar

Welche Sicherheit-Features auf Enterprise-Niveau bieten Confluent Cloud und Amazon MSK?

• Confluent Cloud unterstützt umfassende Authentifizierung für alle Cluster-Typen: Nur authentifizierte Clients erhalten Zugriff auf Cluster. Confluent Cloud unterstützt SASL/PLAIN und SASL/OAUTHBEARER (in Preview) als Authentifizierungsmechanismen. Client-Side Field Level Encryption in Confluent Cloud bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene, indem sensible Daten auf dem Client verschlüsselt und sowohl auf dem Client als auch auf dem Server geschützt werden. Außerdem wird die Sicherheit während der Datenübertragung zwischen Producern und Consumern aufrechterhalten.

• Amazon MSK unterstützt umfassende Authentifizierung für MSK Provisioned-Cluster, eingeschränkte Authentifizierung für MSK Serverless, aber keine Verschlüsselung: Alle MSK-Cluster lassen nur authentifizierten Zugriff zu, aber MSK Provisioned-Cluster unterstützen SASL/SCRAM, mTLS und IAM als Authentifizierungsmechanismen, während MSK Serverless-Cluster nur IAM als Authentifizierungsmechanismus unterstützen.

Welche Arten von Kafka-Connectors bieten Confluent Cloud und Amazon MSK an? 

• Confluent Cloud bietet über 120 vorgefertigte Connectors und über 80 vollständig verwaltete Connectors: Diese ermöglichen eine nahtlose und mühelose Integration in moderne und Legacy-Lösungen, sowohl On-Premises als auch in Public Clouds, mit einem kontinuierlich wachsenden Portfolio von mehr als 120 Connectors, die entweder als vollständig verwaltete oder als vorgefertigte Komponenten mit Confluent-Support verfügbar sind.

• Amazon MSK unterstützt nur individuell entwickelte, self-managed Connectors: Kafka kann entweder mit selbst entwickelten oder einem kleinen Subset von Community-entwickelten Connectors in Datenlösungen integriert werden. Custom-Connectors erfordern Wartung, und Kafka-Community-Connectors werden nicht vom technischen Support von AWS abgedeckt.

Welche Governance-Fähigkeiten bieten Confluent Cloud und Amazon MSK?

• Confluent Cloud bietet Stream Governance, eine Suite vollständig gemanagter Services, die die Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit der Daten verwalten: Stream Governance basiert auf drei zentralen strategischen Säulen: Stream Lineage, Stream Catalog und Stream Quality. Data Quality Rules garantieren qualitativ hochwertige Streams.

• Amazon MSK erfordert die Verwendung von kostenlosen Community-Tools ohne Support oder von kostenpflichtigen Tools von Drittanbietern zur Verwaltung von Daten in Kafka-Topics: MSK verfügt nicht über Lineage- oder Catalog-Funktionen. Zur Sicherstellung der Datenqualität können MSK und MSK Serverless in Confluent und Glue Schema Registry integriert werden. Broker-seitige Schema Validation, die Data-Producer zwingt, die Schema Registry zur Steuerung der Schema-Evolution zu verwenden, Data Quality Rules zur Validierung und Einschränkung einzelner Feldwerte innerhalb eines Datenstroms und Schema Linking, das Schemas über verschiedene Umgebungen hinweg synchronisiert, werden jedoch nicht unterstützt.

Welche Fähigkeiten zur Stream-Verarbeitung bieten Confluent Cloud und Amazon MSK?

• Confluent bietet Serverlose Stream-Verarbeitung mit Confluent Cloud für Apache Flink®: Nutzer können einfach einen Flink-Cluster erstellen und mit der Stream-Verarbeitung in einer SQL-ähnlichen Sprache loslegen. Confluent Cloud unterstützt zudem den vollständig verwalteten AWS Lambda-Service.

• Amazon MSK bietet Stream-Verarbeitung mit Flink, allerdings mit zusätzlicher Komplexität: MSK unterstützt Managed Service für Apache Flink (MSF), der zwar leistungsstark ist, aber auch Komplexitäten mit sich bringt. Nutzer müssen das Netzwerk konfigurieren, ein MSF Studio-Notebook erstellen, den Job mit einer SQL-ähnlichen Syntax erstellen, den Code testen und paketieren, auf S3 hochladen und aus dem hochgeladenen Code eine MSF-Anwendung erstellen.

Hybrid- und Multicloud mit Confluent vs. Vendor-Lock-in auf AWS

Konzipiert für Skalierbarkeit mit cloud-nativem Daten-Streaming ohne dabei an einen einzigen Cloud-Anbieter gebunden zu sein. Im Gegensatz zu Amazon MSK (nur auf AWS verfügbar) bietet Confluent echte Deployment-Flexibilität, um jede Kombination von On-Premises, Hybrid- und Multi-Cloud-Architekturen für eine nahtlose Dateninteroperabilität zu unterstützen:

• Konsistenter, vollständig verwalteter Service auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud

• Cloud-native, selbstverwaltetes Daten-Streaming mit Confluent Platform

• Kontrolle und Kosteneffizienz mit WarpStream BYOC

Darüber hinaus bietet Cluster Linking eine beständige Brücke, um Daten zwischen jeder Umgebung in Echtzeit zu synchronisieren.

 

 

Individuelle Kosteneinsparungsschätzung erhalten

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Noch nicht bereit, mit dem Vertrieb zu sprechen? Jetzt weiterführende Ressourcen entdecken:

• Whitepaper: Die tatsächlichen Kosten von Apache Kafka® und Amazon MSK
• Blogbeitrag: Hosted Kafka eliminiert nicht den eigenen Aufwand
• Competitive Brief: Confluent Cloud vs. Amazon MSK
• E-Book: Apache Kafka® – neu erfunden für die Cloud

 

Confluent Cloud vs. Amazon MSK: FAQs

Ist Confluent Cloud kosteneffizienter als Amazon MSK?

Ja, Confluent Cloud ist kosteneffizienter als Amazon MSK dank: 

• Reduzierter Infrastrukturkosten: Die serverlose, Cloud-native Architektur von Confluent Cloud macht eine Überprovisionierung überflüssig, die bei der Node-basierten Preisgestaltung von MSK üblich ist. Features wie Infinite Storage und Tiered Storage entkoppeln Rechenleistung und Speicher und reduzieren so die Infrastrukturausgaben zusätzlich Zum Beispiel sparte SecurityScorecard über eine Million USD an Infrastruktur- und operativen Kosten durch die Migration zu Confluent Cloud

• Geringerem operativen Overhead: Durch die Auslagerung komplexer und zeitaufwendiger operativer Aufgaben – wie Kapazitätsmanagement, Skalierung und Upgrades – an Confluent Cloud können wertvolle Engineering-Ressourcen für Innovationen statt für Infrastrukturmanagement eingesetzt werden. Ein Kunde schätzte, dass sein Unternehmen mindestens 10 weitere Mitarbeitende hätte einstellen müssen, um Kafka selbst zu verwalten.

• Minimierte Downtime und Risiken: Confluent Cloud bietet ein Uptime-SLA von 99,99 % für Produktions-Workloads. Im Vergleich zu MSK (mit einem SLA von 99,9 % und Ausschlüssen für Kafka-Fehler und Konfigurationsfehler seitens der Nutzer) bietet das SLA von Confluent eine höhere Zuverlässigkeit und reduziert die erheblichen versteckten Kosten, die mit Ausfallzeiten verbunden sind.

Confluent Cloud kann Self-Managed-Kafka-Kosten um 40-70 % senken.

Was sind die zentralen Kostenfaktoren von Confluent Cloud und Amazon MSK?

Die bestimmenden Kostenfaktoren von Confluent Cloud sind:

• Nutzungsbasierter Verbrauch: Das Pay-as-you-go-Pricing von Confluent Cloud basiert auf der tatsächlichen Nutzung (z. B. Durchsatz) und nicht auf der bereitgestellten Infrastruktur. Dieses Pay-as-you-go-Modell beseitigt den Bedarf an überschüssig bereitgestellten und nicht ausgelasteten Clustern, die üblicherweise die Infrastrukturkosten von self-managed Kafka im Vergleich zu vollständig verwaltetem Kafka auf Confluent verdoppeln.

• Verwaltete horizontale Skalierung:Elastic Confluent Units für Kafka (eCKUs) sind die Abrechnungseinheit der horizontalen Skalierbarkeit in Confluent Cloud. eCKUs skalieren je nach Workload automatisch hoch und herunter. Die Kosten beinhalten die umfassende Verwaltung der Plattform, von der Infrastruktur und Skalierung bis hin zu Monitoring und Support, um die separaten operativen und Support-Kosten, die andernfalls entstehen würden, zu reduzieren oder zu beseitigen.

Die bestimmenden Kostenfaktoren von Amazon MSK sind:

• Erhöhte Infrastrukturausgaben: MSK nutzt ein Node-basiertes Pricing, bei dem Nutzer für bereitgestellte Rechen- und Speicherressourcen bezahlen, was oft zu einer überschüssigen Bereitstellung führt, um Spitzenlasten zu bewältigen. Networking, besonders Traffic über Verfügbarkeitszonen hinweg (cross-AZ), kann ebenfalls erhebliche versteckte Kosten verursachen, die manchmal 80-90 % der gesamten Infrastrukturkosten ausmachen.

• Self-managed Betrieb und Verwaltung: Da MSK kein vollständig verwalteter Kafka Service ist, sind erhebliche technische Ressourcen für manuelle Aufgaben wie Dimensionierung, Skalierung, Rebalancing von Partitions, Patching und Monitoring erforderlich. Dazu gehören die Kosten für die Einstellung und Bindung von Kafka-Experten.

• Custom-Entwicklung und Wartung: MSK erfordert umfangreichen Entwicklungsaufwand und Wartung der Plattform, was mehr als 2 Jahre bis zur Produktionsreife dauern kann und Kosten von 3-5 Mio. USD oder mehr verursacht. Da MSK ein gehosteter Service und keine umfassende Plattform mit wesentlichen Komponenten ist, müssen Entwicklungsteams wertvolle Zeit und Ressourcen aufwenden, um eigene Lösungen für Entwicklertools, DevOps-Automatisierung, Infrastrukturverbesserungen für Zuverlässigkeit und Notfallwiederherstellung, Monitoring, Integration, Sicherheitskontrollen und Governance zu erstellen und zu warten.

• Ungeplante Downtime und ein höheres Geschäftsrisiko: Das SLA von MSK (99,9 %) schließt Ausfälle der grundlegenden Kafka-Software ebenso wie Nutzerfehler bei der Konfiguration aus. Daher müssen Kunden Fehler, die leicht zu größeren Ausfällen führen können, selbst beheben. Das Risiko von Ausfällen aufgrund von Speicherbeschränkungen, manuellen Skalierungsfehlern oder nicht behobenen Fehlern kann zu erheblichen versteckten Kosten führen, einschließlich Umsatzeinbußen und Reputationsschäden.

Was sind die Vor- und Nachteile von MSK Serverless vs. Confluent Cloud?

Zu den Vor- und Nachteilen von Confluent Cloud gehören:

• Vorteil: Confluent Cloud bietet ein umfassendes, serverloses Erlebnis, das alle operativen Aspekte automatisiert, von der Kapazitätsplanung und elastischen Skalierung (bis GBit/s+) bis hin zu Upgrades und Monitoring.

• Vorteil: Confluent Cloud geht weit über den Kern von Kafka hinaus und bietet ein reichhaltiges Ökosystem mit mehr als 120 Connectors, serverloses Flink für erweiterte Stream-Verarbeitung und eine Stream Governance-Suite auf Enterprise-Niveau.

• Vorteil: Confluent Cloud bietet erhebliche Kosteneinsparungen durch kosteneffiziente automatische Skalierung und nutzungsbasierten Verbrauch (was überschüssig bereitgestellte und nicht ausgelastete Cluster verhindert und die Infrastrukturkosten um mehr als 50 % senkt), eine um 40-70 % reduzierte TCO im Vergleich zu self-managed Kafka durch Einsparungen von einer Million USD an Entwicklungs- und Betriebskosten über 3 Jahre und ein 99,99 % Uptime-SLA, das Geschäftsrisiken reduziert.

• Nachteil:Für kleinere Teams, Projekte mit vorhersehbaren Workloads oder Unternehmen, die bereits interne Kafka-Expertise haben, bieten der vollständig verwaltete Service und die erweiterten Features von Confluent vorab möglicherweise keinen eindeutigen finanziellen Vorteil.

Zu den Vor- und Nachteilen von MSK Serverless gehören:

• Vorteil: MSK Serverless löst einige der operativen Herausforderungen von MSK durch Pre-Provisioning.

• Vorteil: MSK Serverless kann elastisch bis auf eine bestimmte Höchstgrenze skaliert werden, ohne dass manuelles Rebalancing erforderlich ist.

• Vorteil: MSK Serverless bietet unbegrenzten Speicherplatz (mit einer Höchstgrenze pro Partition) ohne die manuelle Konfiguration, die für MSK Standard-Broker erforderlich ist.

• Nachteil: MSK Serverless hat eine strenge Durchsatzbegrenzung von 200 MBit/s für den Eingangsdatenverkehr und 400 MBit/s für den Ausgangsdatenverkehr, ohne Upgrade-Möglichkeit für Workloads, die diese Werte überschreiten.

• Nachteil: MSK Serverless fehlen viele unternehmenskritische Komponenten, darunter ein umfangreiches Connector-Ökosystem, integrierte Stream-Verarbeitung (wie Flink) und umfassende, Sicherheits- und Governance-Tools auf Enterprise-Niveau.

• Nachteil: MSK Serverless hat das selbe niedrige 99,9 % SLA wie MSK Provisioned, das keine Fehler im Zusammenhang mit Kafka abdeckt.

• Nachteil: Wie alle MSK-Angebote bietet MSK Serverless keine Multi-Cloud-Unterstützung und ist an das AWS-Ökosystem gebunden.

Wie skaliert Confluent Cloud den Durchsatz automatisch im Vergleich zu MSK?

Confluent Cloud bietet eine vollelastische, automatisierte Skalierung von 0 bis GBps, während die elastischen Skalierungsfähigkeiten von Amazon MSK eingeschränkter und manueller sind:

• Confluent Cloud bietet vollständig verwaltete, automatisierte und elastische Skalierung. Es kann Cluster automatisch von 0 auf GBps+ hoch- und herunterskalieren, um die Nachfrage ohne Unterbrechung zu bedienen. Seine Cloud-native Kora-Engine verfügt über eine intelligente Steuerungsebene und selbstausgleichende Algorithmen, um Kapazitäten zu managen, Partitionen auszugleichen und den Bedarf einer Überprovisionierung (um Ausfälle zu verhindern) und eine Nichtauslastung von Clustern zu eliminieren. So können Kunden 50 % oder mehr an Infrastrukturkosten einsparen.

• Standard-Cluster auf MSK Provisioned benötigen manuelle Dimensionierung, Skalierung und Rebalancing. Während Broker hinzugefügt werden können, um die Kapazität zu skalieren, ist eine Reduzierung nicht ohne Weiteres möglich, so dass die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass zu jedem Zeitpunkt eine große Anzahl überdimensionierter Cluster bereitsteht. Änderungen der Speicherkapazität können zwischen 6 und 24 Stunden dauern. Express-Cluster auf MSK Provisioned bieten eine schnellere Skalierung und Rebalancing, aber es bleibt ein manueller Prozess.

• MSK Serverless bietet eine gewisse automatische Skalierung, aber nur innerhalb einer niedrigeren Höchstgrenze (bis zu 200 MBit/s eingehend und 400 MBit/s ausgehend). Eine Upgrade-Lösung über diese Grenze hinaus, ohne zu einem anderen Angebot zu wechseln, wird nicht angeboten.

Wie unterscheiden sich Confluent und MSK in der Geschwindigkeit der Cluster-Bereitstellung?

Confluent Cloud kann Cluster innerhalb weniger Minuten bereitstellen, während die Bereitstellung eines Amazon MSK-Clusters zwischen 30 Minuten und über einer Stunde dauern kann.

Ist Confluent Cloud zuverlässiger und leistungsfähiger als MSK?

Ja, Confluent Cloud wurde konzipiert, um zuverlässiger und leistungsfähiger als Amazon MSK zu sein, und reduziert das Risiko ungeplanter Downtime im Vergleich zu MSK erheblich:

• Die Kora-Engine von Confluent bietet native Ausfallsicherheit mit kontinuierlichem Monitoring, proaktivem Austausch fehlerhafter Nodes und automatischem Rebalancing, um die Verfügbarkeit ohne Eingreifen des Betreibers aufrechtzuerhalten. MSK verfügt nicht über diese nativen Selbstheilungsfähigkeiten, daher müssen Kunden fehlerhafte Broker manuell identifizieren und ersetzen.

• Confluent Cloud bietet ein 99,99 % Uptime-SLA, das alle Komponenten abdeckt, einschließlich Kafka-bezogener Ausfälle. Dies entspricht einer maximalen Ausfallzeit von 0,876 Stunden pro Jahr. Amazon MSK bietet ein SLA von 99,9% (maximal 8,76 Stunden Ausfallzeit pro Jahr), jedoch schließt dieses SLA ausdrücklich Ausfälle aus, die durch die zugrunde liegende Apache Kafka- oder Zookeeper-Software verursacht werden. Dadurch liegt die Verantwortung für die Behebung dieser kritischen Probleme beim Kunden, was die tatsächliche maximale Ausfallzeit pro Jahr für MSK-Kunden erheblich erhöht.

Welche Plattform bietet leistungsstärkere Entwicklertools, Confluent Cloud oder Amazon MSK?

Confluent Cloud bietet deutlich leistungsfähigere und umfassendere Entwicklertools als Amazon MSK:

• Confluent Cloud bietet einen robusten Terraform-Provider, der es Entwicklern ermöglicht, sowohl Ressourcen der Steuerungsebene (wie Cluster und Schema Registry) als auch Ressourcen der Datenebene (wie Topics und ACLs) zu verwalten. Dies ermöglicht die umfassende Automatisierung von Infrastruktur-Deployments als Code. Amazon MSK bietet eingeschränktere IaC-Fähigkeiten, da sein Terraform-Support nur Steuerungsebenen-Ressourcen verwalten kann. Die Verwaltung von Datenebenen-Ressourcen erfordert die Entwicklung angepasster Operatoren und Prozessen.

• Confluent Cloud bietet eine umfangreiche Auswahl an APIs für Point-and-Click- Vorgänge und Automatisierung. Es bietet außerdem eine benutzerfreundliche und intuitive Cloud-UI, mit der Entwickler ihre Kafka-Cluster und Datenströme einfach verwalten und überwachen können. MSK verfügt über keine dedizierte Kafka-UI, und Entwickler müssen häufig ihre eigenen Tools auf Basis der APIs von MSK erstellen. Beispielsweise verfügt MSK nicht über einen nativen REST-Proxy für Non-Java-Clients, ein Feature, das in Confluent verfügbar ist.

• Confluent Cloud unterstützt Multi-Language-Client-Entwicklung und bietet Client-Libraries für mehrere Non-Java-Sprachen, darunter C/C++, Go, Python und .NET. Nutzer können die erforderlichen Konfigurationsdetails (einschließlich Cluster-Zugangsdaten und API-Schlüssel) direkt über die Confluent Cloud-Konsole generieren und in den Code der Client-Anwendung einfügen. Amazon MSK unterstützt ebenfalls Non-Java-Clients. Um die Interaktion mit MSK zu ermöglichen, sind jedoch einige zusätzliche Schritte bei der Einrichtung und Konfiguration der Clients für die Authentifizierung und Autorisierung erforderlich.

Bietet Confluent Cloud besseren Support als Amazon MSK?

Ja, Confluent bietet seinen Kunden Unterstützung durch die weltweit führenden Kafka-Experten. Confluent wurde von den ursprünglichen Mitentwicklern von Kafka gegründet, und seine Support- und Professional-Services-Teams verfügen über Millionen von Stunden an Kafka-Erfahrung. Der Support von MSK ist eingeschränkt und verfügt nicht über dieselbe Tiefe an Kafka-spezifischem Know-how. 

Was sind die Feature-Unterschiede bei Connectors und Schema-Management?

Confluent Cloud bietet mehr als 120 vorgefertigte Connectors und mehr als 80 vollständig verwaltete Connectors, die eine sofortige Integration mit einer Vielzahl beliebter Datenquellen und Sinks ermöglichen, sowohl innerhalb als auch außerhalb des AWS-Ökosystems. Im Gegensatz dazu bietet Amazon MSK nur sehr eingeschränkten Connector-Support. Es bietet weniger als 10 direkte oder „teilweise unterstützte“ Integrationen und stellt in erster Linie nur die grundlegende Connect-Infrastruktur zur Verfügung, so dass Nutzer ihre eigenen Connectors bereitstellen, verwalten und warten müssen. Dies führt zu zusätzlichem operativem Aufwand und zusätzlichen Kosten. Tatsächlich bietet Confluent sofortige, vollständig verwaltete Konnektivität zu mehr nativen AWS-Services als Amazon MSK.
Confluent Cloud umfasst Stream Governance, eine umfassende, vollständig verwaltete Suite, die Schema Registry, Data Portal, Stream Lineage und Data Quality Rules bereitstellt. Mit Features wie brokerseitiger Schema-Validation und der Möglichkeit, Daten mit personenbezogenen Daten (PII) zu taggen, sind Datenströme auffindbar, vertrauenswürdig und sicher. Amazon MSK lässt sich in AWS Glue Schema Registry integrieren, verfügt jedoch nicht über eine umfassende Suite von Governance-Tools, wie Schema Validation, Data Lineage oder Data Catalog.

Unterstützt Confluent Cloud Multicloud-Deployments?

Ja, Confluent Cloud unterstützt Multicloud-Deployments. Es wurde sowohl für Multicloud- als auch für Hybrid-Umgebungen konzipiert, während Amazon MSK ein reiner AWS-Service ist. Kunden von Confluent können den vollständig verwalteten Kafka-Service in allen drei großen Public Clouds nutzen und dank Cluster Linking Daten über Clouds hinweg replizieren.