Le logiciel de messagerie open-source RabbitMQ est utilisé par de nombreuses entreprises pour la communication entre applications distribuées, mais aussi pour l’ingénierie de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir !
En 2003, l’entreprise londonienne LShift décide de créer un logiciel de messagerie efficace et fiable pour les applications distribuées.
Aux côtés d’autres entreprises, elle développe la norme AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) qui sera publiée pour la première fois en 2006.
Un an plus tard, en 2007, l’entreprise Rabbit Technologies est spécialement créée pour développer une implémentation open-source du protocole : RabbitMQ.
Qu’est-ce que RabbitMQ ?
RabbitMQ est un logiciel de messagerie open-source, conçu pour gérer la communication entre les applications distribuées. Il utilise la norme AMQP pour transférer des messages entre les applications.
Son modèle de communication est basé sur la notion de file d’attente (queue). Il s’agit d’un conteneur stockant les messages envoyés par les producteurs.
Ces messages sont ensuite récupérés par les consommateurs. Ils sont transférés par le biais d’échanges (exchanges) acheminant les messages vers les queues.
Il en existe différents types. Un échange direct envoie des messages à une queue basée sur une clé de routage spécifique, tandis que les échanges topic et headers utilisent des clés de routage plus complexes pour acheminer les messages vers des queues spécifiques.
Enfin, l’échange fanout envoie des messages à toutes les queues connectées à l’échange. Les bindings sont un autre composant essentiel de RabbitMQ. Ils permettent de connecter les échanges aux queues.
On retrouve aussi des fonctionnalités avancées pour le stockage de messages persistant en cas de panne, la gestion de priorité, ou encore les protocoles de chiffrement pour protéger les messages en transit.
Son installation est simple et rapide, et son utilisation relativement facile. Les messages peuvent être envoyés et reçus en utilisant les APIs de RabbitMQ, disponibles dans de nombreux langages de programmation comme Java, Python et C#.
L’entreprise Rabbit Technologies a été acquise par SpringSource en 2010, elle-même acquise par VMware en 2013. Depuis lors, RabbitMQ fait partie de l’écosystème de produits de la firme qui a continué de l’étoffer.
De nouvelles fonctionnalités avancées ont été ajoutées, au même titre que la prise en charge de nombreux langages de programmation.
Grâce à ses capacités, RabbitMQ est un outil populaire auprès des développeurs d’applications distribuées. Il est largement utilisé pour les applications web en temps réel, notamment pour la communication entre les clients et le serveur.
C’est aussi une solution couramment exploitée par les systèmes de messagerie, par exemple les services de notifications par e-mail. Par ailleurs, ce logiciel est couramment utilisé pour l’ingénierie des données.
RabbitMQ et Data Engineering
Dans le domaine du Data Engineering, RabbitMQ permet de faciliter l’échange de données entre les différents composants d’un système distribué de traitement de données.
Par exemple, au sein d’un pipeline, les données collectées à partir de diverses sources peuvent être envoyées vers un système de traitement de données via RabbitMQ.
On peut aussi l’utiliser pour l’échange de données en temps réel entre les composants d’un système de traitement distribué. Par exemple, les données collectées par des capteurs peuvent être envoyées à différents composants pour une analyse.
En outre, RabbitMQ peut servir à intégrer des systèmes hétérogènes au sein d’un système de traitement de données distribué. Il est par exemple possible de combiner des systèmes de stockage, de traitement et d’analyse.
Enfin, le logiciel peut être exploité pour la gestion de file d’attente de traitement de données en cours. Les requêtes d’analyse peuvent être envoyées à RabbitMQ, qui les met en file d’attente et les transmet aux composants dès qu’ils sont disponibles.
Cet outil est donc très pratique pour réduire les dépendances entre différents composants, améliorer la scalabilité et garantir la fiabilité au sein d’un système distribué de traitement de données.
De nombreuses entreprises l’utilisent, notamment Airbnb, Uber, Spotify et Google. Toutefois, à l’heure du Big Data, Apache Kafka peut être une meilleure alternative…
RabbitMQ vs Apache Kafka
Tout comme RabbitMQ, Kafka est une solution de messagerie asynchrone très populaire. Bien qu’ils partagent certaines fonctionnalités, ces deux logiciels présentent tout de même d’importantes différences.
D’abord, RabbitMQ est basé sur une architecture centralisée où les messages sont stockés sur des files d’attente centralisées. De son côté, Kafka repose sur une architecture distribuée où les messages sont stockés dans des partitions réparties sur plusieurs noeuds.
En général, RabbitMQ est plus rapide que Kafka en ce qui concerne la latence de traitement de messages. Il est toutefois moins efficace en termes de débits élevés.
La flexibilité de RabbitMQ est aussi supérieure à Kafka en termes de types de messages et de formats pris en charge. Il offre également une grande variété d’options de routing et de filtrage.
Par ailleurs, RabbitMQ est optimisé pour le traitement de messages courts et légers. À l’inverse, Kafka est optimisé pour les flux de données en temps réel de grande envergure.
Son architecture distribuée permet une mise à l’échelle horizontale, et sa haute évolutivité est également un avantage. Il peut aussi gérer des débits de données élevés avec une très faible, et sa tolérance aux pannes garantit l’accessibilité des données grâce à leur réplication.
Par conséquent, si RabbitMQ est le meilleur choix en cas de besoin d’une latence très faible ou d’une flexibilité de traitement de différents types de messages, Kafka est plus adapté si une évolutivité à grande échelle est requise pour le traitement de flux de données massives en temps réel.
Conclusion : RabbitMQ, un système de traitement idéal pour les messages courts et légers
Vous l’aurez compris : RabbitMQ est une excellente solution de traitement de messages pour les applications distribuées, à condition qu’ils soient légers.
Pour les volumes de données massifs, il est toutefois préférable de choisir Apache Kafka. Et afin de maîtriser cet outil, vous pouvez choisir DataScientest.
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