AWS MSK vs. Apache Kafka

Infrastruktur konsumieren oder selbst kontrollieren

AWS MSK und Apache Kafka stehen nicht in Konkurrenz auf Feature-Ebene. Sie stehen für zwei grundsätzlich unterschiedliche Haltungen zu Infrastruktur. Das eine Modell verspricht Entlastung durch Managed Services. Das andere setzt auf technische Kontrolle, Portabilität und Gestaltungsfreiheit. Wer diesen Unterschied unterschätzt, zahlt selten sofort – aber fast immer später.

Kafka ist längst mehr als ein Messaging-System. Es ist Datenrückgrat, Integrationsplattform und oft kritischer Bestandteil der Geschäftslogik. Entsprechend weitreichend ist die Entscheidung, ob man Kafka konsumiert oder betreibt.

Amazon MSK: Kafka als gemanagter Dienst

Amazon MSK ist Kafka als Service. Cluster, Broker, Zookeeper beziehungsweise KRaft, Patching, Skalierung und Verfügbarkeit werden vollständig von AWS übernommen. Für Teams, die Kafka einsetzen wollen, aber nicht die notwendige Betriebserfahrung oder Kapazität haben, ist das attraktiv.

Die Integration in das AWS-Ökosystem ist tief. IAM für Authentifizierung und Autorisierung, CloudWatch für Monitoring, VPC-Isolation, PrivateLink für Netzwerkzugriffe – Kafka wird hier zu einem weiteren Baustein einer AWS-zentrierten Plattform. Der operative Aufwand sinkt deutlich, die Einstiegshürde ist niedrig.

Diese Entlastung ist real. Sie ist jedoch nicht neutral.

Managed Kafka ist nicht neutrales Kafka

MSK ist „Kafka-kompatibel", aber nicht Kafka-neutral. Netzwerk-Topologie, Security-Modelle, Skalierungsmechaniken und Kostenstrukturen folgen der AWS-Logik. Bestimmte Architekturentscheidungen sind implizit vorgegeben: Zonen-Layout, Broker-Platzierung, Storage-Modelle, Upgrade-Pfad.

Features kommen dann, wenn AWS sie freigibt. Versionen werden nach AWS-Zeitplan aktualisiert. Eingriffe auf Betriebsebene sind nur eingeschränkt möglich. Der Kafka-Cluster lebt in einer Umgebung, die man nicht verlassen kann, ohne Kafka neu zu denken.

Solange Anforderungen überschaubar bleiben, ist das unproblematisch. Mit wachsender Komplexität wird es relevant.

Apache Kafka: Plattform statt Service

Apache Kafka selbst ist das Gegenmodell. Open Source, standardisiert, überall betreibbar. On-Premises, in Kubernetes, bei jedem Cloud-Anbieter oder hybrid. Wer Kafka selbst betreibt, kontrolliert Versionen, Topologie, Performance-Tuning, Storage-Strategien und Kosten.

Das ist aufwendig. Betrieb von Kafka erfordert Know-how, Automatisierung, Monitoring und klare Prozesse. Dafür entsteht Gestaltungsfreiheit. Architekturentscheidungen werden aus fachlichen und technischen Anforderungen abgeleitet – nicht aus den Grenzen eines Managed Services.

Kafka wird so zu einer echten Plattform, nicht zu einem konsumierten Baustein.

Steigende Anforderungen machen den Unterschied sichtbar

Der Unterschied zwischen MSK und selbstbetriebenem Kafka wird sichtbar, sobald Anforderungen steigen. Multi-Cloud-Szenarien, Hybrid-Setups, strikte Latenz-Vorgaben oder regulatorische Anforderungen lassen sich mit selbstbetriebenem Kafka gezielt umsetzen. Topologien können angepasst, Datenflüsse segmentiert, Sicherheitsmodelle präzise definiert werden.

Mit MSK ist vieles möglich – aber nur innerhalb der von AWS gesetzten Leitplanken. Was nicht vorgesehen ist, ist nicht vorgesehen. Für Plattformen, die sich weiterentwickeln müssen, ist das eine strukturelle Einschränkung.

Wirtschaftliche Aspekte und Wechselkosten

Auch wirtschaftlich ist die Entscheidung nicht trivial. MSK reduziert initiale Betriebskosten und senkt die Einstiegshürde. Langfristig steigen jedoch die Wechselkosten. ACLs, Topics, Connect-Setups, Monitoring-Stacks und Automatisierung werden AWS-spezifisch.

Ein späterer Ausstieg ist technisch machbar, organisatorisch jedoch schmerzhaft. Kafka-Daten lassen sich migrieren, aber das Ökosystem um Kafka herum – Sicherheit, Observability, Betrieb – muss neu aufgebaut werden. Je länger MSK genutzt wird, desto größer wird diese Trägheit.

Selbstbetrieb verschiebt Kosten. Er erhöht den operativen Aufwand, senkt jedoch die Abhängigkeit. Optimierung bedeutet bessere Architektur, nicht höhere Service-Kosten.

Verdichteter Vergleich

Wann welcher Ansatz sinnvoll ist

AWS MSK ist sinnvoll für:

• klar abgegrenzte AWS-Workloads
• schnelle Markteinführung
• Teams ohne Kafka-Betriebsexpertise
• überschaubare Anforderungen an Architektur und Portabilität

Apache Kafka ist sinnvoll für:

• Plattformen mit wachsender Komplexität
• Multi-Cloud- oder Hybrid-Strategien
• strenge Latenz-, Compliance oder Governance-Vorgaben
• Organisationen, die Kafka als strategische Infrastruktur begreifen

Fazit

Kafka ist Infrastruktur. Und Infrastruktur prägt Architektur, Kosten und Abhängigkeiten über Jahre.

AWS MSK optimiert auf Entlastung und Integration. Apache Kafka optimiert auf Kontrolle und Portabilität.

Infrastruktur sollte man nur dann vollständig aus der Hand geben, wenn man sicher ist, sie nie zurückholen zu müssen. Genau diese Frage sollte man beantworten, bevor man Kafka als Service konsumiert.