在 Kafka、Pulsar 和 Kinesis 之间进行选择流式传输取决于您的项目对托管服务、可扩展性、生态系统集成和运营复杂性的要求。Apache Kafka 是一个成熟的开源流式传输平台，非常适合高吞吐量、低延迟用例，但它需要大量的运营工作。Apache Pulsar 提供内置的多租户、分层存储和灵活的消息传递模型，使其适用于大规模或多租户环境。Amazon Kinesis 是一种完全托管的 AWS 服务，经过优化，可与 AWS 工具无缝集成，但它具有扩展限制。您的决定取决于您是优先考虑控制、可扩展性还是易于管理。
对于可扩展性和架构，Kafka 使用分区日志模型，该模型可确保强大的排序和高吞吐量，这非常适合事件溯源或日志聚合。 但是，扩展 Kafka 需要手动分区管理，并且会变得复杂。 Pulsar 的架构分离了计算（代理）和存储（BookKeeper），从而可以通过分层存储实现独立的扩展和有效的数据保留（例如，将较旧的数据卸载到更便宜的存储）。 Kinesis 使用分片进行扩展，但重新分片需要停机，使其在处理不可预测的工作负载时灵活性较差。 例如，需要低延迟的实时欺诈检测系统可能会选择 Kafka，而具有长期保留需求的全球分析平台可以使用 Pulsar 的分层存储来降低成本。
生态系统和运营考虑因素也发挥着作用。 Kafka 拥有丰富的生态系统，包括用于数据集成的 Kafka Connect 和用于处理的 Kafka Streams，并且受到第三方工具的广泛支持。 Confluent Cloud 等托管服务简化了运营。 Pulsar 包括通过 Pulsar Functions 进行的轻量级处理，并支持开箱即用的异地复制，从而减少了对外部工具的依赖。 Kinesis 与 Lambda 和 Redshift 等 AWS 服务紧密集成，但缺乏跨云支持。 想要最小设置的团队可以选择 Kinesis 用于无服务器管道，而那些需要混合云灵活性或高级流处理的团队可能更喜欢 Kafka 或 Pulsar。 例如，AWS 上的初创公司可以快速部署 Kinesis，而拥有内部部署基础设施的企业可以选择 Kafka 的自我管理控制。