传统的企业数据总线（ESB）与当前的分布式消息传递系统之间有什么区别？两者之间是什么关系？

首先大数据esb，我们看到ESB用于系统间集成，因此，是否可以将分布式消息传递系统用于系统间集成，答案当然也是可能的，但仅支持按消息集成，并且系统间集成的场景包括很多大数据esb，例如http，ftp，文件，套接字，，消息，其他业务中间件等，这些复杂的场景需要使用ESB进行集成.

第二，分布式消息传递系统的重点通常不是系统之间的集成. 我们看到其核心使用场景已更改为系统中多个组件之间的集成和消息协作，类似于我们看到的openstack，cloudstack包含Message中间件. 我还看到在大数据hadoop框架下，Kafka还经常用于与水槽，风暴和其他消息集成. 消息集成的优点是完全异步解耦，以防止消息丢失. 其次，由于具有内部MQ机制，消息中间件可以通过缓冲支持大型并发访问.

让我们看一下ESB与分布式消息传递系统之间的交集，也就是说，一般的ESB本身也会带来消息中间件来实现消息集成，例如Java ESB通常会带来JMS消息中间件. 但是，在Internet并发方案下已经派生出了更多的分布式消息传递系统，包括上述的kafka，它已经支持ZeroMQ和RabbitMQ，并具有更高的AMPQ性能和吞吐能力. 这些消息传递系统通常不包含在ESB中，但是当前某些ESB新产品已添加了适配器，以更好地适应这些消息传递系统.

最后，让我们看一下特定情况. 如果消息在业务系统中用于分布式处理，则使用消息系统就足够了. 但是，如果场景发生了变化，并且您需要其他外部系统为您生成数据，然后通过处理将其推送到自己的消息传递系统中，那么暴露给外观的接口通常不适合将消息传递系统的API暴露给另一方. 例如，我们需要将http rest服务公开给另一方以进行呼叫等. 这时，我们经常需要自己打开相应的Service服务. 如果您使用ESB，则可以看到这些内容，而无需编写代码即可进行开发，而只需在ESB中即可. 相应的修改可用于释放和释放基础能力预留服务.

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