NATS vs. Kafka: Vergleich für den Unified Namespace (UNS)

In Zeitalter von Industrie 4.0 spielt die Datenintegration in Echtzeit eine entscheidende Rolle. Dabei hat sich der Unified Namespace (UNS) als zentrale Architektur etabliert, um OT- und IT-Systeme nahtlos zu verbinden. Der UNS fungiert als einheitlicher Datenraum, welcher alle Sensor- und Maschinendaten sowie weitere Fabrikdaten in einem gemeinsamen Kontext bereitstellt. Hierfür werden leistungsfähige Messaging-Systeme benötigt. Neben MQTT stehen hierbei zwei weitere Technologien im Fokus: NATS und Kafka. Beide unterstützen Publish/Subscribe Mechanismen, unterscheiden sich aber grundlegend in Architektur und Konzept. Dieser Artikel vergleicht NATS vs. Kafka im Hinblick auf ihren Einsatz in einem Unified Namespace und zeigt, welches System abhängig von den Architektur und Use-Case Anforderungen überzeugt.

Was ist NATS?

NATS (Neural Autonomic Transport System) ist ein in Go geschriebenes Open-Source-Messaging-System. Derek Collison entwickelte das System ursprünglich als stateless Pub/Sub-Broker für hochgradig verteilte Microservices. NATS zeichnet sich durch eine sehr schlanke Architektur aus: Der NATS-Server ist ein einzelnes kompiliertes Binary (~17 MB) ohne externe Abhängigkeiten.

Schnelles und leichtgewichtiges Messaging

NATS verwendet ein sogenanntes „Subject-Based Addressing“. Nachrichten werden an sogenannte Subjects publiziert, die ähnlich wie Topics funktionieren und flexible hierarchische Wildcards erlauben. In der Grundform (Core NATS) liefert es fire-and-forget Messaging mit extrem niedrigen Latenzen (<1 ms in Memory) und At-Most-Once-Zustellung. Für höhere QoS-Level führte NATS im Jahr 2021 JetStream als optionales Persistenz- und Streaming-Subsystem ein. JetStream erweitern NATS um Persistenz, Stream-Speicher (auf Datei- oder Memory-Basis), Nachrichten-Replay sowie At-Least-Once und Exactly-Once Zustellungsgarantien. Damit deckt NATS nun viele Anwendungsfälle ab, die früher Kafka vorbehalten waren. Ein JetStream-Stream bündelt Nachrichten zu einem Thema (oder Subject-Pattern) und ermöglicht, ähnlich wie bei Kafka, das nachträgliche Lesen (Replay) vergangener Nachrichten. Trotzdem bleibt NATS dem Prinzip der Einfachheit treu: Die Konfiguration ist minimal und es benötigt keine externen Services. Funktionen wie Clustering, Federations (Super-Cluster, Leaf Nodes) für verteilte Standorte, und Stream-Mirroring sind direkt im NATS-Server eingebaut.

Leistungsmerkmale von NATS

NATS glänzt mit sehr hoher Performance und geringem Ressourcenbedarf. Nachrichten werden standardmäßig im Arbeitsspeicher weitergeleitet, was Latenzen im Sub-Millisekundenbereich ermöglicht. Durch die leichte Gewichtung eignet sich NATS hervorragend für Edge-Deployments, wo wenig Rechenpower vorhanden ist. Mit JetStream kann NATS auch Nachrichten persistent speichern und z.B. sogenannte Last-Value-Caches realisieren. Dabei wird pro Subject nur der letzte Wert behalten, wodurch ein aktueller Systemzustand im UNS jederzeit abrufbar ist. NATS unterstützt im Streaming-Modus sowohl Push- als auch Pull-Abonnements, während Kafka standardmäßig nur Pull-Consumer kennt. Die Kombination aus flexibel einstellbarer Persistenz und ultraschnellem Messaging macht NATS zu einer interessanten Alternative im IIoT-Kontext.

Was ist Kafka?

Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die aus einem persistenten Commit-Log besteht. Kafka wurde entworfen, um große Datenmengen als unveränderliche Sequenz von Nachrichten auf Platte zu speichern und hohen Durchsatz durch sequentielle Schreibzugriffe zu erzielen. Kernkonzept ist das Thema (Topic), eine logische Kategorie von Nachrichten, die intern in Partitionen aufgeteilt wird. Jede Partition ist eine geordnete, fortlaufende Log-Datei, die Nachrichten mit offsetbasierter Adresse enthält. V

Event-Streaming mit hoher Skalierbarkeit

erbraucher (Consumer) abonnieren Topics über Consumer Groups und lesen Nachrichten per Pull vom Log. Kafka garantiert eine At-Least-Once Zustellung; durch zusätzliche Konfiguration (Idempotenz, Transaktionen) sind auch Genau-einmal-Semantik möglich. Ein starker Vorteil von Kafka ist die eingebaute Persistenz und Reihung aller Events: Event Sourcing-Architekturen – bei denen der Zustand einer Anwendung aus dem Ereignis-Log wiederhergestellt wird – lassen sich mit Kafka direkt umsetzen. Außerdem erlaubt Kafka standardmäßig das Replaying: Verbraucher können zu einem beliebigen früheren Offset springen und den Strom nochmals lesen, was für historische Analysen oder Fehlerbehebungen nützlich ist. Kafka ist allerdings kein Message Broker im traditionellen Sinne, sondern eher ein verteiltes Daten-Streaming-Framework. Es ist auf Dauerhaftigkeit und Skalierung über Cluster optimiert, was jedoch mit höherer Komplexität in Betrieb und Wartung einhergeht (siehe Vergleich unten).

Leistungsmerkmale von Kafka

Kafka zeichnet sich durch hohe Durchsatzraten und Datenpersistenz aus. In einem Cluster aus mehreren Broker-Knoten verteilt Kafka die Last über Partitionen und repliziert Daten für Ausfallsicherheit. Latenz ist in Kafka durch das Schreiben auf Festplatte und Batch-Processing typischerweise höher (oft im Bereich einige Millisekunden bis zweistellige Millisekunden). Dafür kann ein Kafka-Cluster Millionen von Nachrichten pro Sekunde verarbeiten und über Jahre an Daten speichern. Zudem bietet Kafka ein reichhaltiges Ökosystem: Mit Kafka Connect gibt es zahlreiche fertige Konnektoren zu Datenbanken, Cloud-Speichern und Analytics-Tools. Außerdem ermöglicht die Kafka Streams Bibliothek komplexe Stream-Verarbeitung (Filtering, Aggregationen) direkt auf eingehenden Datenströmen. All dies macht Kafka zu einer mächtigen Plattform für große unternehmensweite Datenpipelines, allerdings um den Preis einer steilen Lernkurve und erheblichem Betriebsaufwand.

Feature-Vergleich NATS vs. Kafka im UNS

Zur Veranschaulichung sind in folgender Tabelle grundlegende Features und Eigenschaften von NATS (mit JetStream) und Kafka gegenübergestellt:

Anforderungen des Industrial Unified Namespace (UNS)

Ein Unified Namespace (UNS) ist im Kontext von Industrie 4.0 eine zentrale Datenplattform, die alle Informationen eines Unternehmens – von der Feldebene (OT) bis zur Enterprise IT – vereinheitlicht bereitstellt. Anders ausgedrückt: Der UNS ist die eine Quelle der Wahrheit (Single-Source-of-Truth) für alle aktuellen Zustände und Events in einer smarten Fabrik. Damit ein Messaging-System für den UNS geeignet ist, muss es abhängig von Anwendungsfall und Systemarchitektur eine Reihe von Anforderungen erfüllen:

1. Geringe Latenz: Viele industrielle Anwendungsfälle (z.B. Produktionssteuerung, Condition Monitoring für Prozessüberwachung) erfordern Reaktionszeiten im Millisekundenbereich. Das Messaging-System muss Daten nahezu in Echtzeit transportieren können.
2. Hohe Verfügbarkeit: In der Produktion sind Ausfälle kritisch. Ein UNS sollte verteilter und redundanter Natur sein, sodass der Ausfall einzelner Knoten den Datenfluss nicht unterbricht. Hierbei sind zum Beispiel Clustering und Replikation wichtige Funktionen.
3. Quality of Service (QoS): Unterschiedliche Anwendungsfälle erfordern unterschiedliche QoS-Level. Dabei benötigen hochfrequente Telemetrie Daten meist nur „At-Most-Once“, während Auftragsdaten für ein MES „Exactly-Once“ erfordern. Das Messaging-System muss also konfigurierbare Zuverlässigkeit bieten (Persistenz, Bestätigung der Zustellung, etc.).
4. Edge/Cloud-Skalierbarkeit: In modernen IIoT-Architekturen werden viele Daten dezentral auf der Edge prozessiert, bevor sie in zentrale Systeme fließen. Ein UNS-taugliches Messaging-System muss daher sowohl auf Edge-Geräten laufen können als auch horizontal in der Cloud über viele Knoten skalieren. Außerdem sollte es hierarchische Strukturen unterstützen (z.B. lokale Namespaces pro Werk mit Anbindung an einen globalen Namespace).

Diese Anforderungen bilden den Maßstab für unseren Vergleich von NATS und Kafka im nächsten Abschnitt.

Vergleich NATS vs. Kafka für den UNS

Der folgende Vergleich stellt NATS und Kafka anhand der oben genannten Kriterien gegenüber.

1. Geringe Latenz

Bei Latenz und Performance spielt NATS seine Stärken voll aus. NATS ist für Ultra-Low-Latency entworfen – Nachrichten durchlaufen den Broker in-memory und werden sofort weitergeleitet. Typische Latenzen liegen deutlich unter 1 ms, was für echtzeitkritische Anwendungen ideal ist. Kafka hingegen schreibt eingehende Nachrichten zunächst auf Disk (Commit-Log) und repliziert sie ggf. auf mehrere Broker. Dadurch bewegt sich die End-to-End-Latenz meist im hohen einstelligen bis zweistelligen Millisekundenbereich. Für viele Anwendungsfälle ist das immer noch schnell genug, aber bei sehr schnellen Steuerungs- oder Überwachungsaufgaben kann Kafka zu träge reagieren. In Kombination mit der leichtgewichtigen Architektur und der Möglichkeit, NATS auch auf ressourcenarmer Hardware nahe an der Datenquelle zu betreiben, setzt sich NATS in diesem Punkt klar von Kafka ab.

2. Hohe Verfügbarkeit

Kafka bietet hohe Verfügbarkeit durch Replikation von Partitionen und Broker-Failover. Allerdings erfordert dies korrektes Tuning (z. B. min.insync.replicas) und bringt Verwaltungsaufwand mit sich. NATS verwendet RAFT für Konsistenz und erkennt Split-Brain-Szenarien. Mit Super-Cluster und Leaf-Nodes lassen sich hochverfügbare Architekturen global umsetzen. NATS kann auch in verteilten Industrieumgebungen redundant betrieben werden, bei gleichzeitig reduziertem Konfigurationsaufwand. Im Vergleich zu Kafka ist der Aufbau hochverfügbarer Setups in NATS einfacher, benötigt weniger Services und lässt sich auch ressourcenschonend am Edge realisieren.

3. Quality of Service (QoS)

Kafka bietet at-least-once standardmäßig, exactly-once ist möglich, erfordert aber idempotente Producer und Transaktionen. Einzelne Nachrichten können nicht separat bestätigt werden – Kafka verwaltet Consumer-Offsets auf Gruppenebene. Das macht es mächtig, aber unflexibel für Anwendungen mit feingranularer Acknowledgement-Logik. NATS mit JetStream unterstützt at-most-once, at-least-once und exactly-once, inklusive individueller Acknowledgements, Redelivery-Strategien und Nachrichten-Timeouts. NATS erlaubt damit eine differenzierte QoS-Konfiguration pro Nachrichtenstrom oder Consumer – ein Vorteil für UNS-Szenarien mit gemischten Anforderungen, z. B. wenn Steuerdaten in Echtzeit übertragen werden und Auftragsdaten persistent verarbeitet werden sollen.

4. Edge/Cloud-Skalierbarkeit

NATS ist partitionierungsfrei und leichtgewichtig, läuft problemlos auf Edge-Geräten oder Industrie-PCs und kann über Leaf-Nodes und Super-Cluster mit zentralen Systemen verbunden werden. Es erlaubt flexible Hybridarchitekturen, in denen einzelne Standorte lokal arbeiten und selektiv Daten in die Cloud weitergeben. Kafka ist für große zentrale Cluster konzipiert. Multi-Region-Setups sind möglich (z. B. mit MirrorMaker), aber mit hohem betrieblichen Aufwand verbunden. Kafka lässt sich prinzipiell auch am Edge betreiben, ist dort jedoch aufgrund von Ressourcenbedarf und Komplexität weniger praktikabel. In einer dezentralen UNS-Topologie ist NATS daher oft die erste Wahl für Edge-Kommunikation.

5. Betrieb & Wartung

Kafka benötigt mehrere Dienste, darunter ggf. ZooKeeper (bei älteren Versionen), Schema Registry, Connect-Worker. Der Betrieb ist komplex und erfordert tiefes Know-how für Setup, Tuning, Monitoring und Upgrades. Die Zahl der Konfigurationsoptionen ist hoch und macht Kafka wartungsintensiv. NATS besteht aus einem Go-Binary, benötigt kaum Konfiguration, bietet integrierte Features wie JetStream, Clustering und Authentifizierung, und lässt sich durch einfache Konfigurationsdateien steuern. Monitoring ist ebenfalls integriert. Upgrades erfolgen per Binary-Austausch – unkompliziert und mit minimaler Downtime. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) sind bei NATS deutlich geringer – laut einer TCO-Studie um bis zu 88 % niedriger als bei Kafka – was NATS besonders für Teams mit begrenzten Ressourcen attraktiv macht.

Zusammenfassung NATS vs. Kafka

Die Tabelle zeigt einen ausgewogenen Vergleich: Keine Lösung ist per se „besser“ in allen Kategorien. Es kommt auf den Anwendungsfall an – NATS überzeugt insbesondere bei Echtzeit und einfacher, verteilter Edge-to-Cloud Architektur, Kafka bei Datenpersistenz und maximaler Skalierung.

Fazit

NATS vs. Kafka ist kein Entweder-Oder, vielmehr kommt es darauf an, die richtige Lösung für den jeweiligen Zweck einzusetzen. Kafka bietet eine bewährte, robuste Plattform für Datenstreaming in der IT mit Persistenz und maximaler Skalierung. NATS dagegen brilliert in verteilten Architekturen und bei Anwendungen mit ultrahoher Geschwindigkeit und geringer Fußabdruck, was es zu einem perfekten Messaging System für verteilte industrielle Umgebungen macht. Die Vergleiche zeigen, dass NATS in Bereichen wie Latenz, Betriebsaufwand und Flexibilität vorne liegt, während Kafka bei Durchsatz, Speicherung und Integration punktet. Bei gleichzeitigem Bedarf an Echtzeit und Persistenz ist auch ein hybrider Einsatz beider Technologien möglich. Letztlich gilt: Architekten sollten die Anforderungen (Echtzeit vs. Historie, Edge vs. Cloud, etc.) genau analysieren und dann „fit for purpose“ entscheiden. So stellt man sicher, dass der Unified Namespace als digitale Grundlage der Fabrik sowohl performant als auch zuverlässig und erweiterbar ist.