FlowMQ vs Apache Kafka：成本对比
本页基于公开的对比数据，给出在 AWS 上运行的典型场景成本对比，并解释 FlowMQ 成本优势与权衡点。
场景假设：多 AZ 部署，保留 7 天。
成本对比表
场景 A：100MB/s 写入吞吐，保留 7 天
| 项目 | FlowMQ（按月） | Kafka multi-AZ（按月） | 节省比例 |
|---|---|---|---|
| 成本 | $3,379 | $29,488 | 88.54% |
场景 B：1GB/s 写入吞吐，保留 7 天
| 项目 | FlowMQ（按月） | Kafka multi-AZ（按月） | 节省比例 |
|---|---|---|---|
| 成本 | $18,138 | $286,636 | 93.67% |
FlowMQ 为什么更省钱
1) S3 对象存储 vs EBS/本地盘
- 对象存储单价通常约为 EBS 的 1/10
- 保留时间越长、数据量越大，优势越明显
2) 近乎零的跨 AZ 复制流量
传统 Kafka multi-AZ 为了强一致与高可用，通常需要跨 AZ 复制，带来：
- 跨 AZ 数据传输费用
- 额外的网络带宽与容量预留
FlowMQ 的持久化策略与架构设计可显著降低此类开销。
3) 近乎零的客户端- Broker 跨 AZ 流量
在实践中，Kafka 客户端跨 AZ 访问 broker 是常见的隐藏成本来源。FlowMQ 的无状态计算层更容易实现“就近接入”的调度与伸缩，降低跨 AZ 访问概率。
4) 无状态 Broker 避免过度预留
- 无需为 Rebalance 与故障恢复预留大量冗余
- 扩缩容更贴合实际负载
权衡：延迟更高
FlowMQ 的一个典型权衡是更高的延迟（以对象存储持久化链路为主）：
- 发布平均延迟约 500ms，P99 约 1s
- 端到端平均约 700ms，P99 约 1.5s
如果应用可以容忍约 1 秒级延迟，FlowMQ 通常“全是优势”（显著降本 + 简化运维 + 高可靠）。
如需更低延迟，FlowMQ 也支持 MQTT 协议用于低延迟实时消息通道。
适用建议
- 偏离线/准实时、长保留、成本敏感：优先评估 FlowMQ
- 极致低延迟（毫秒级端到端）：评估 MQTT 通道或结合业务侧策略