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38個のメッセージキューシステムの用途、違い、具体的なメリット、デメリットを調べた。

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川村康弘(Yasuhiro Kawamura、Ted)＠クラウド屋

新しい順にすべてのメッセージキューシステム（データやメッセージを順序通りに安全に送受信するための仕組み）の用途、違い、具体的なメリット、デメリットを調べてみました。たくさんあるんですね。（ほぼ無料で読めます。スプレッドシートのみ有料にしています）


1. BitMQ (2021)

用途: 軽量・高性能のメッセージブローカー
違い: 新興メッセージブローカー、軽量・高性能
メリット:

  • 高スループットと低レイテンシー

  • シンプルな設計
    デメリット:

  • 新興サービス、コミュニティサポートが限定的

  • 長期的安定性不明

2. SAP Event Mesh (2020)

用途: SAPエコシステム統合のイベントドリブンアーキテクチャ
違い: イベントドリブンアーキテクチャ、SAPエコシステム統合
メリット:

  • 高可用性

  • 高スループット

  • エンタープライズ向け機能

  • リアルタイム
    デメリット:

  • SAP依存

  • サービス使用料が発生

  • 初期設定が複雑

3. EventBridge (AWS) (2019)

用途: AWSサービス間のイベント配信
違い: フルマネージドなイベントバス、AWSサービス間のイベント配信
メリット:

  • 高可用性

  • 高スループット

  • 他のAWSサービスとの統合が容易
    デメリット:

  • AWS依存

  • サービス使用料が発生

  • 高度なカスタマイズが難しい

4. Redis Streams (2018)

用途: Pub/Subとストリーミング
違い: Redisのストリーム機能、Pub/Subとストリーミング
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • Redisとの統合

  • シンプルなAPI
    デメリット:

  • 機能が限定的

  • スケーラビリティに限界がある

  • 高負荷時のパフォーマンス課題

5. Apache ActiveMQ Artemis (2016)

用途: 高性能メッセージブローカー
違い: 高性能メッセージブローカー、ActiveMQの次世代版
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • JMSサポート

  • 豊富なプロトコルサポート
    デメリット:

  • 設定が複雑

  • 高度な機能の学習が必要

6. Apache Kafka Streams (2016)

用途: リアルタイムデータストリーム処理
違い: Kafkaのストリーム処理ライブラリ、リアルタイム処理
メリット:

  • 高スループット

  • Kafkaとの統合が容易

  • リアルタイムデータ処理
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と運用が複雑

7. Pulsar (2016)

用途: 分散メッセージングとデータストリーミング
違い: ブックキーピング、マルチテナンシーサポート、統合型
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • マルチテナンシー

  • データ永続性
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

8. Red Hat AMQ (2016)

用途: エンタープライズ向けメッセージング
違い: エンタープライズ向け、ActiveMQベース
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • エンタープライズ向け機能

  • Red Hatサポート
    デメリット:

  • サービス使用料が発生

  • 特定のエコシステムに依存

9. Apache Flink (2015)

用途: 分散データストリーミングとバッチ処理
違い: 分散データストリーミングとバッチ処理
メリット:

  • 高スループット

  • リアルタイムデータ処理

  • 分散環境に最適
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と運用が複雑

10. Google Cloud Pub/Sub (2014)

用途: リアルタイムメッセージングとイベントストリーミング
違い: フルマネージド、リアルタイムメッセージングとイベントストリーミング
メリット:

  • 高可用性

  • 高スループット

  • 他のGoogle Cloudサービスとの統合が容易
    デメリット:

  • サービス使用料が発生

  • Google Cloud依存

  • 初期設定が複雑

11. Apache NiFi (2014)

用途: データフロー自動化
違い: データフロー自動化、視覚的データフロー設計
メリット:

  • 視覚的なデータフロー設計

  • 多様なデータソースとの統合

  • リアルタイム処理
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 高負荷時のパフォーマンス課題

  • 設定が複雑

12. Apache Samza (2014)

用途: 分散ストリーム処理
違い: LinkedInが開発、分散ストリーム処理
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 他のLinkedInツールとの統合が容易
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

13. Amazon Kinesis (2013)

用途: リアルタイムデータストリーミング
違い: リアルタイムデータストリーミング、AWS統合
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 他のAWSサービスとの統合が容易
    デメリット:

  • サービス使用料が発生

  • 学習曲線が急

  • 初期設定が複雑

14. Nanomsg / NNG (2013)

用途: 高性能・軽量メッセージング
違い: 高性能・軽量設計、ZeroMQ派生
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • シンプルなAPIと設計
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 複雑な設定

15. NSQ (2013)

用途: 分散リアルタイムメッセージング
違い: 分散リアルタイムメッセージング
メリット:

  • 高スループット

  • 簡単にスケールアウト可能

  • 柔軟なデプロイメントオプション
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

16. Apache RocketMQ (2012)

用途: 分散メッセージングとデータストリーミング
違い: 高スループット、低レイテンシー、分散環境適用
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 豊富な機能セット
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

17. IronMQ (2011)

用途: クラウドネイティブメッセージング
違い: フルマネージド、クラウドネイティブ
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 複数のクラウドプロバイダーに対応
    デメリット:

  • サービス使用料が発生

  • カスタマイズが限定的

18. NATS (2011)

用途: 軽量メッセージング
違い: シンプル、高性能、軽量
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • シンプルな設計
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 複雑なメッセージングパターンには不向き

19. Kafka (2011)

用途: 分散ストリーミングプラットフォーム
違い: 高スループット、低レイテンシー、トピックベースのルーティング
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 大規模データストリーミングに適している
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と運用が複雑

20. Azure Service Bus (2010)

用途: エンタープライズ向けメッセージング
違い: エンタープライズ向け、.NETとの高互換性
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • エンタープライズ向け機能
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

21. Azure Queue Storage (2010)

用途: シンプルなクラウドキューイングサービス
違い: シンプルなキューイングサービス、クラウドアプリ適用
メリット:

  • シンプルなAPI

  • 他のAzureサービスとの統合が容易
    デメリット:

  • 機能が限定的

  • 特定のAzureエコシステムに依存

22. Amazon SNS (2010)

用途: Pub/Subと通知メッセージ配信
違い: フルマネージドなPub/Sub、通知メッセージ配信
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 多様な配信方法
    デメリット:

  • 特定のAWSエコシステムに依存

  • 高度なカスタマイズが難しい

23. HornetQ (2009)

用途: 高性能メッセージング
違い: 高性能なメッセージング、JBoss統合
メリット:

  • 高スループット

  • 柔軟なクラスタリングとフォールトトレランス

  • JMSサポート
    デメリット:

  • 現在はActiveMQ Artemisに統合

  • 学習曲線が急

  • 複雑な設定

24. Beanstalkd (2009)

用途: シンプルで高性能なリアルタイムジョブキュー
違い: シンプルで高性能、リアルタイムジョブキュー
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • シンプルなプロトコル
    デメリット:

  • 機能が限定的

  • 大規模な使用には適さない

25. Celery (2009)

用途: Pythonベースの分散タスクキュー
違い: Pythonベース、分散タスクキュー
メリット:

  • 高スループット

  • RedisやRabbitMQとの統合

  • 豊富なドキュメント
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定が複雑

26. Redis (Pub/Sub) (2009)

用途: インメモリデータストアベースのPub/Sub
違い: インメモリデータストアベース、シンプルなPub/Sub
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • 他のRedis機能との統合
    デメリット:

  • 持続性がない（デフォルト設定）

  • スケーラビリティに限界がある

27. Kestrel (2009)

用途: 高スループットのScalaベースのメッセージング
違い: 高スループット、Scalaベース
メリット:

  • 高スループット

  • シンプルな設定と導入
    デメリット:

  • メンテナンス不足

  • 大規模使用には適さない

28. RabbitMQ (2007)

用途: 柔軟なルーティングを提供するオープンソースメッセージブローカー
違い: オープンソース、柔軟なルーティング、プラグインで拡張可能
メリット:

  • 高スループット

  • 柔軟なルーティング

  • 豊富なプロトコルサポート
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 高負荷時のパフォーマンスが課題になることがある

29. ØMQ (ZeroMQ) (2007)

用途: 高性能で軽量のメッセージングライブラリ
違い: 高性能で軽量、ブローカーレス
メリット:

  • 高スループット

  • 低レイテンシー

  • シンプルな設計
    デメリット:

  • 持続性がない

  • 高度な機能の自己実装が必要

30. Apache Camel (2007)

用途: 統合パターンを提供するメッセージングルーティングライブラリ
違い: 統合パターン、プロトコル・データフォーマット対応
メリット:

  • 柔軟な統合とデプロイメント

  • 豊富なコンポーネントサポート
    デメリット:

  • 学習曲線が急

  • 設定と管理が複雑

31. ActiveMQ (2004)

用途: JMSサポートのオープンソースメッセージブローカー
違い: JMSサポート、多プロトコル対応
メリット:

  • 高スループット

  • 柔軟な設定と拡張性

  • 豊富なプロトコルサポート
    デメリット:

  • 高負荷時のパフォーマンスが課題になることがある

32. Amazon SQS (2004)

用途: フルマネージドのシンプルなメッセージキュー
違い: フルマネージド、シンプルなメッセージキュー
メリット:

  • 高可用性

  • シンプルなAPI

  • 自動スケーリング
    デメリット:

  • 特定のAWSエコシステムに依存

  • 高度なカスタマイズが難しい

33. TIBCO EMS (2001)

用途: エンタープライズ向けのJMS互換メッセージング
違い: エンタープライズ向け、JMS互換
メリット:

  • 高可用性

  • 高スループット

  • エンタープライズ向け機能

  • 豊富なプロトコルサポート
    デメリット:

  • 高コスト

34. IBM MQ (1993)

用途: エンタープライズ向けメッセージング
違い: エンタープライズ向け、キューマネージャーとチャネルを使用
メリット:

  • 高可用性

  • 高信頼性

  • トランザクションサポート

  • 多言語サポート
    デメリット:

  • 高コスト

  • スケーラビリティが限定的

  • 設定と管理が複雑

また各メッセージキューシステムの利用ケースをまとめます。

1. BitMQ (2021)

利用ケース: 軽量で高性能なメッセージブローカーが必要なスタートアップや中小企業向け。

2. SAP Event Mesh (2020)

利用ケース: SAPエコシステム内でのリアルタイムなイベントドリブンアーキテクチャが必要な企業向け。

3. EventBridge (AWS) (2019)

利用ケース: AWS上でのイベント駆動型アーキテクチャを実現するため、マイクロサービス間のイベント配信や統合が必要な企業向け。

4. Redis Streams (2018)

利用ケース: 高速なインメモリデータストアが必要なリアルタイムアプリケーションや分析プラットフォーム向け。

5. Apache ActiveMQ Artemis (2016)

利用ケース: JMS準拠の高スループットメッセージングが必要なエンタープライズアプリケーション向け。

6. Apache Kafka Streams (2016)

利用ケース: ストリームデータ処理やリアルタイム分析が必要な大規模データプラットフォーム向け。

7. Pulsar (2016)

利用ケース: マルチテナンシーサポートが必要なクラウドネイティブアプリケーションや分散データストリーミングプラットフォーム向け。

8. Red Hat AMQ (2016)

利用ケース: エンタープライズ環境での高信頼性メッセージングが必要な大規模な企業向け。

9. Apache Flink (2015)

利用ケース: リアルタイムデータストリーミングとバッチ処理が必要なビッグデータ分析プラットフォーム向け。

10. Google Cloud Pub/Sub (2014)

利用ケース: Google Cloud上でのリアルタイムメッセージングが必要な分散システムやマイクロサービスアーキテクチャ向け。

11. Apache NiFi (2014)

利用ケース: データフロー自動化とリアルタイムデータ処理が必要なデータ統合プラットフォーム向け。

12. Apache Samza (2014)

利用ケース: リアルタイムストリーム処理が必要なデータパイプラインやLinkedInツールとの統合が必要な企業向け。

13. Amazon Kinesis (2013)

利用ケース: AWS上でのリアルタイムデータストリーミングが必要なデータ集約アプリケーション向け。

14. Nanomsg / NNG (2013)

利用ケース: 高性能で軽量なメッセージングが必要な組み込みシステムやリアルタイムアプリケーション向け。

15. NSQ (2013)

利用ケース: 分散リアルタイムメッセージングが必要な大規模なウェブアプリケーション向け。

16. Apache RocketMQ (2012)

利用ケース: 高スループットの分散メッセージングが必要な金融サービスや大規模データ処理システム向け。

17. IronMQ (2011)

利用ケース: 複数のクラウドプロバイダーに対応したフルマネージドメッセージキューが必要なクラウドネイティブアプリケーション向け。

18. NATS (2011)

利用ケース: 高性能で軽量なメッセージングが必要なIoTデバイスやマイクロサービスアーキテクチャ向け。

19. Kafka (2011)

利用ケース: 大規模データストリーミングとリアルタイム分析が必要な企業向け。

20. Azure Service Bus (2010)

利用ケース: .NETアプリケーションと高互換性のあるエンタープライズメッセージングが必要な企業向け。

21. Azure Queue Storage (2010)

利用ケース: シンプルなクラウドキューイングサービスが必要なAzureアプリケーション向け。

22. Amazon SNS (2010)

利用ケース: 高スループットのPub/Subシステムが必要なAWSアプリケーション向け。

23. HornetQ (2009)

利用ケース: JBoss統合の高性能メッセージングが必要なエンタープライズアプリケーション向け。

24. Beanstalkd (2009)

利用ケース: シンプルで高性能なリアルタイムジョブキューが必要なウェブアプリケーション向け。

25. Celery (2009)

利用ケース: 分散タスクキューが必要なPythonベースのウェブアプリケーション向け。

26. Redis (Pub/Sub) (2009)

利用ケース: 高速インメモリデータストアとPub/Sub機能が必要なリアルタイムアプリケーション向け。

27. Kestrel (2009)

利用ケース: 高スループットのメッセージキューが必要なScalaベースのアプリケーション向け。

28. RabbitMQ (2007)

利用ケース: 柔軟なルーティングと高スループットが必要なエンタープライズアプリケーション向け。

29. ØMQ (ZeroMQ) (2007)

利用ケース: 軽量で高性能なメッセージングが必要なリアルタイムシステムや組み込みシステム向け。

30. Apache Camel (2007)

利用ケース: プロトコルとデータフォーマットの統合が必要なエンタープライズ統合パターン向け。

31. ActiveMQ (2004)

利用ケース: JMSサポートの高スループットメッセージングが必要なエンタープライズアプリケーション向け。

32. Amazon SQS (2004)

利用ケース: フルマネージドでシンプルなメッセージキューが必要なAWSアプリケーション向け。

33. TIBCO EMS (2001)

利用ケース: 高信頼性と高スループットのエンタープライズメッセージングが必要な企業向け。

34. IBM MQ (1993)

利用ケース: 高信頼性とトランザクションサポートが必要なエンタープライズメッセージングシステム向け。

大規模、中規模、小規模の利用ケースに適したメッセージキューシステムを分類しました。

大規模システム向け

大規模システムでは、高スループット、低レイテンシー、スケーラビリティが重要です。

  1. Kafka (2011): 大規模データストリーミングとリアルタイム分析に最適。

  2. Apache Pulsar (2016): 分散メッセージングとデータストリーミング、マルチテナンシーサポート。

  3. Apache Flink (2015): リアルタイムデータストリーミングとバッチ処理に最適。

  4. Google Cloud Pub/Sub (2014): 大規模分散システムやマイクロサービス向けのリアルタイムメッセージング。

  5. Amazon Kinesis (2013): リアルタイムデータストリーミングに最適。

  6. Azure Service Bus (2010): エンタープライズ向けの高スループットメッセージング。

  7. Apache RocketMQ (2012): 高スループットの分散メッセージング。

  8. IBM MQ (1993): 高信頼性とトランザクションサポートが必要なエンタープライズシステム向け。

中規模システム向け

中規模システムでは、スケーラビリティと容易な管理が重要です。

  1. RabbitMQ (2007): 柔軟なルーティングと高スループットが必要な中規模エンタープライズアプリケーション向け。

  2. Apache ActiveMQ Artemis (2016): JMSサポートの高性能メッセージブローカー。

  3. Red Hat AMQ (2016): エンタープライズ向けの高信頼性メッセージング。

  4. Apache Kafka Streams (2016): 中規模のリアルタイムデータ処理と分析向け。

  5. EventBridge (AWS) (2019): AWSサービス間のイベント配信を簡単に実現。

  6. Azure Queue Storage (2010): シンプルなクラウドキューイングサービス。

  7. NATS (2011): 高性能で軽量なメッセージングが必要な中規模システム向け。

小規模システム向け

小規模システムでは、シンプルな設定と低コストが重要です。

  1. Redis Streams (2018): シンプルなAPIと低レイテンシーが必要な小規模アプリケーション向け。

  2. Beanstalkd (2009): シンプルで高性能なリアルタイムジョブキュー。

  3. Celery (2009): Pythonベースの小規模分散タスクキュー。

  4. IronMQ (2011): 複数のクラウドプロバイダーに対応したフルマネージドメッセージキュー。

  5. BitMQ (2021): 新興メッセージブローカー、軽量で高性能な小規模アプリケーション向け。

  6. Nanomsg / NNG (2013): 軽量で高性能なメッセージングが必要な小規模アプリケーション向け。

  7. HornetQ (2009): JBoss統合の高性能メッセージング。

  8. Amazon SQS (2004): フルマネージドでシンプルなメッセージキュー。

  9. ØMQ (ZeroMQ) (2007): 高性能で軽量なメッセージングライブラリ。

  10. Kestrel (2009): シンプルな設定と導入が容易なScalaベースのメッセージング。

その他のケース

特定のニーズに基づく選択肢:

  1. Apache NiFi (2014): データフロー自動化が必要な場合。

  2. Apache Samza (2014): リアルタイムストリーム処理が必要な場合。

  3. SAP Event Mesh (2020): SAPエコシステム内でのイベント駆動型アーキテクチャが必要な場合。

長いのでスプレッドシートにメリットデメリットをまとめました。

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