Kong vs. AWS API Gateway: Die Wahrheit über API-Management im Jahr 2025

Die API-Ökonomie befindet sich in einem ständigen Wandel, der von unseren Gateways verlangt, sich von bloßen Traffic-Cops zu ausgeklügelten, intelligenten Steuerungsebenen weiterzuentwickeln. Als Entwickler, der API-Infrastruktur lebt und atmet, bin ich wirklich begeistert von dem Innovationsschub, den wir im letzten Jahr oder so erlebt haben, insbesondere von Giganten wie Kong und AWS API Gateway. Es geht nicht mehr nur um das Routing von Anfragen; es geht um dynamische Sicherheit, granulare Traffic-Shaping und darum, die Entwicklererfahrung (DX) wirklich knistern zu lassen. Ich habe gerade eine intensive Auseinandersetzung mit einigen der neuesten Fortschritte abgeschlossen, und lassen Sie mich Ihnen sagen, es gibt viel zu entpacken. Wir sprechen über Funktionen, die sich direkt mit realen Problemen befassen, und obwohl nicht alles perfekt poliert ist, ist die Richtung unmissverständlich aufregend.

Die sich entwickelnde Landschaft der API-Gateways: Über einfache Proxys hinaus

Vergessen Sie die Zeiten, als ein API-Gateway nur ein Reverse-Proxy mit einem Hauch von Authentifizierung war. Die Landschaft hat sich dramatisch weiterentwickelt. Was wir jetzt erleben, ist eine Transformation zu intelligenten Kontrollpunkten, die Sicherheit, Geschäftsfunktionen und sogar KI-Integrationen direkt in den Kern integrieren. Das ist kein bloßes Marketing-Gerede; es ist eine praktische Notwendigkeit. Unsere Architekturen sind zunehmend dezentralisiert, werden von Microservices angetrieben und erstrecken sich oft über mehrere Cloud-Umgebungen, was ein robustes, anpassungsfähiges Gateway absolut unverzichtbar macht.

Der Fokus hat sich eindeutig auf ein umfassendes API-Management verlagert, das alles von Design und Bereitstellung bis hin zu Überwachung und Monetarisierung umfasst. Die Entwicklererfahrung (DX) hat sich als kritischer Wettbewerbsvorteil herauskristallisiert. Schlechte Onboarding-Prozesse, verwirrende Dokumentation oder inkonsistente APIs können sich direkt auf die Akzeptanz und den Erfolg auswirken. Wir sehen einen starken Trend hin zu Observability, mit Echtzeit-Einblicken in die API-Performance, Fehlerraten, Latenz und Nutzungsmuster, die zum Standard werden. Diese Daten dienen nicht nur zur Fehlerbehebung; sie befeuern Echtzeit-Analysen, ermöglichen eine schnellere Optimierung und ein besseres Benutzererlebnis.

AWS API Gateway: Unter der Haube der jüngsten Verbesserungen

AWS API Gateway ist weiterhin ein Eckpfeiler für serverlose Architekturen, und seine Entwicklung im Jahr 2024 und 2025 war besonders interessant. Auf der re:Invent 2025 unterstrich die Session "Decade of API Gateway" seinen Weg und seine zukünftige Ausrichtung, mit einem klaren Schwerpunkt auf der Automatisierung des API-Lebenszyklus, der Verbesserung der Observability und der Ermöglichung von Multi-Cloud-API-Management.

Eine Entwicklung, die mich wirklich beeindruckt hat, ist die kürzliche Ankündigung von Amazon API Gateway Portals im November 2025. Dieser neue verwaltete Dienst ist ein Game-Changer für die Entwicklererfahrung und ermöglicht es Unternehmen, AWS-native Entwicklerportale für die API-Entdeckung, Dokumentation, Governance und sogar Monetarisierung zu erstellen. Bisher bedeutete die Integration eines robusten Entwicklerportals oft dessen Erstellung von Grund auf oder die Abhängigkeit von Drittanbieterlösungen, was zusätzlichen Betriebsaufwand und potenzielle Sicherheitsbedenken mit sich brachte. Jetzt entdecken und organisieren API Gateway Portals APIs automatisch über AWS-Konten hinweg in logische Produkte und generieren und pflegen Dokumentationen, die sich weiterentwickeln, wenn sich APIs ändern. Die Einbeziehung einer "Try It"-Schaltfläche für die interaktive API-Erkundung und -Tests, anpassbare Branding-Optionen und CloudWatch RUM-Analysen zur Überwachung des Benutzerengagements rationalisieren das Entwickler-Onboarding erheblich. Dieser Schritt zeigt das Engagement von AWS für die Bereitstellung einer ganzheitlicheren, integrierten API-Management-Lösung innerhalb seines Ökosystems.

Darüber hinaus haben wir eine kontinuierliche Verbesserung der benutzerdefinierten Autorisierer gesehen. Obwohl es sich nicht um ein brandneues Konzept handelt, bleibt die Möglichkeit, komplexe, maßgeschneiderte Autorisierungslogiken mithilfe von Lambda-Funktionen zu implementieren, eine leistungsstarke Funktion. Die Flexibilität, eingehende Anfragen zu untersuchen, Authentifizierung und Autorisierung durchzuführen und eine Zugriffsrichtlinie on-the-fly zu erstellen, ermöglicht eine granulare Kontrolle, die über einfache API-Schlüssel oder IAM-Rollen hinausgeht. Beispielsweise ist die Einstellung der API-Schlüsselquelle auf HEADER über die AWS CLI mit update-rest-api --patch-operations op=replace,path=/apiKeySource,value=HEADER eine praktische Möglichkeit, Clients zu zwingen, Schlüssel im X-API-Key-Header zu senden, was für viele Anwendungen Standardpraxis ist. Diese Trennung der Belange stellt sicher, dass Ihre Kern-Business-Logik sauber bleibt und sich ausschließlich auf ihren Bereich konzentriert.

Tiefgehend: Fortschrittliche Drosselung und Usage Plans von AWS API Gateway

Wenn es um die Traffic-Kontrolle geht, bietet AWS API Gateway einen abgestuften Ansatz, der bei richtigem Verständnis und korrekter Konfiguration unglaublich robust ist. Wir sprechen über Drosselung auf Konto-, Stage- und Usage Plan/API-Schlüssel-Ebene. Diese Hierarchie ist entscheidend, um Missbrauch zu verhindern und eine faire Ressourcenallokation zu gewährleisten.

Usage Plans sind der Dreh- und Angelpunkt für eine feingranulare Client-Kontrolle. Ein Usage Plan gibt an, wer auf bereitgestellte API-Stages und -Methoden zugreifen kann und definiert vereinbarte Anfrage-Raten und Kontingente mithilfe von API-Schlüsseln. Jeder API-Schlüssel, der Ihren Anwendungsentwicklerkunden zur Verfügung gestellt wird, identifiziert den Client und misst dessen Zugriff. Für diejenigen, die moderne Backends erstellen, ist es wichtig zu verstehen, wie sich dies in Serverless PostgreSQL 2025: Die Wahrheit über Supabase, Neon und PlanetScale integriert, um eine End-to-End-Performance zu gewährleisten.

Schauen wir uns ein praktisches Beispiel für die Einrichtung eines Usage Plans mit der AWS CLI an. Zuerst würden Sie den Usage Plan selbst erstellen und globale Drosselungs- und Kontingentgrenzen definieren:

aws apigateway create-usage-plan \
    --name "PremiumTier" \
    --description "Usage plan for premium customers" \
    --throttle "rateLimit=100,burstLimit=50" \
    --quota "limit=100000,period=MONTH" \
    --api-stages 'items=[{apiId="<your-api-id>",stage="prod"}]' \
    --output json

Hier bedeutet rateLimit=100 eine konstante Rate von 100 Anfragen pro Sekunde (RPS), und burstLimit=50 ermöglicht eine temporäre Burstkapazität von 50 Anfragen über die konstante Rate hinaus. Das quota begrenzt die Gesamtzahl der Anfragen auf 100.000 innerhalb eines MONTH für jeden API-Schlüssel, der diesem Plan zugeordnet ist.

Als Nächstes würden Sie API-Schlüssel mit diesem Usage Plan verknüpfen. Sie können diese generieren oder vorhandene importieren:

# Generate an API key
aws apigateway create-api-key \
    --name "PremiumClientKey1" \
    --description "API Key for Premium Client App 1" \
    --enabled \
    --output json

# Output will include the 'value' of the API key, e.g., "abcdef1234567890"

# Associate the API key with the usage plan (replace with actual IDs)
aws apigateway create-usage-plan-key \
    --usage-plan-id "<your-usage-plan-id>" \
    --key-id "<the-generated-api-key-id>" \
    --key-type "API_KEY" \
    --output json

Es ist wichtig zu verstehen, dass die Drosselung und die Kontingente von AWS API Gateway auf einer "Best-Effort"-Basis angewendet werden. Obwohl sie hochwirksam sind, sollten sie nicht Ihre einzige Verteidigungslinie gegen böswillige Angriffe oder unkontrollierte Kosten sein. Für echten Schutz und Kostenmanagement sollten Sie sich in AWS WAF integrieren, um bösartigen Datenverkehr zu filtern, und in AWS Budgets, um Ausgaben zu überwachen.

Worauf ich gewartet habe, ist eine dynamischere Steuerung, und AWS hat mit Zeitbasierten Drosselungsanpassungen geliefert. Dies ermöglicht es Ihnen, die Drosselungsgrenzen von API Gateway während Spitzen- und Nebenzeiten dynamisch anzupassen, indem Sie AWS EventBridge und Lambda verwenden. Stellen Sie sich vor, Sie erhöhen automatisch Ihr rateLimit und burstLimit für Ihr "FreeTier" während einer Marketingkampagne und senken sie dann wieder. Dies bietet ein Maß an betrieblicher Flexibilität, das früher nicht so einfach war, und wandelt die Drosselung von einer statischen Konfiguration in eine adaptive um.

Realitätscheck: Authentifizierung vs. Messung

Während API-Schlüssel hervorragend für die Messung und Drosselung geeignet sind, sind sie kein primärer Mechanismus für die Authentifizierung oder Autorisierung. Wenn ein Client einen gültigen API-Schlüssel für eine API in einem Usage Plan hat, kann er auf alle APIs in diesem Plan zugreifen. Für eine robuste Zugriffskontrolle müssen Sie unbedingt IAM-Rollen, Lambda-Autorisierer oder Amazon Cognito-Benutzerpools nutzen.

Kong Gateway: Das Limit ausreizen mit Plugin-Ökosystem und KI

Kong Gateway beeindruckt weiterhin mit seiner Open-Source-Flexibilität, seiner phänomenalen Skalierbarkeit und seinem Erweiterungsmodell, das auf seiner Plugin-Architektur basiert. Es ist wirklich ein Gateway für Entwickler, das es uns ermöglicht, sein Verhalten an nahezu jede Anforderung anzupassen.

Die bedeutendste jüngste Entwicklung, die mich wirklich begeistert, ist Kongs aggressiver Vorstoß in die KI-API-Gateway-Funktionen, der auf dem API Summit 2024 mit der Vorstellung von Kong AI Gateway 3.8 hervorgehoben wurde. Dies ist nicht nur ein umgebrandetes Produkt; es führt eine neue Klasse intelligenter semantischer Plugins und fortschrittlicher Load-Balancing-Funktionen ein, die speziell für Large Language Models (LLMs) entwickelt wurden. Die offizielle Unterstützung für AWS Bedrock und GCP Vertex sowie andere LLM-Anbieter ist ein großer Gewinn, der es uns ermöglicht, unsere KI-Inferenz-Endpunkte mit den gleichen robusten Tools zu verwalten und zu sichern, die wir für traditionelle APIs verwenden. Dies erkennt die einzigartigen Traffic-Muster und Sicherheitsaspekte von KI-Workloads an und bietet spezielle Kontrollen, die entscheidend sind, da KI-Agenten zu erstklassigen API-Konsumenten werden.

Über KI hinaus hat Kong auch erhebliche Verbesserungen unter der Haube vorgenommen. Seit Version 3.0 hat die Einführung von LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) als Backend für die Konfiguration die RPS während Rebuilds deutlich verbessert, insbesondere bei ständigen Konfigurations-Pushes. Wir sprechen über eine bemerkenswerte Reduzierung der Rebuild-Zeit um 50 % bis 70 %, was für dynamische Umgebungen enorm wichtig ist. Darüber hinaus ermöglicht der neue ATC (Abstract Traffic Control)-Rotor, der in Rust neu geschrieben und auf einem DSL-Ansatz basiert, Benutzern, Routen mit Ausdrücken zu definieren, was zu mehr Flexibilität und besserer Laufzeitperformance beim Routing von Anfragen führt. Diese Art von grundlegender Arbeit ist vielleicht nicht auffällig, aber sie macht Kong zu einer stabilen, effizienten Plattform im großen Maßstab.

Ratenbegrenzung in Kong: Ein granularer und verteilter Ansatz

Die Ratenbegrenzungsmöglichkeiten von Kong, die durch sein konfigurierbares Rate Limiting-Plugin und das fortschrittlichere Rate Limiting Advanced-Plugin unterstützt werden, bieten ein Maß an Granularität und Flexibilität, das schwer zu übertreffen ist. Diese Plugins ermöglichen es Ihnen, Ihre Upstream-Dienste vor Überlastung zu schützen, DDoS-Angriffe zu verhindern, Kosten zu verwalten und API-Stufen durchzusetzen.

Der Kern der Flexibilität der Ratenbegrenzung von Kong liegt in seinem config.policy-Parameter, der bestimmt, wie Ratenbegrenzungen in Ihrem Cluster gespeichert und durchgesetzt werden:

local policy: Zähler werden im Speicher auf jedem Kong-Knoten gespeichert. Minimale Leistungsbeeinträchtigung, aber weniger genau, da Zähler nicht über Knoten hinweg gemeinsam genutzt werden.
cluster policy: Zähler werden direkt in Kongs zugrunde liegendem Datenspeicher (Postgres oder Cassandra) gespeichert. Sehr genau, aber jede Anfrage verursacht einen Lese-/Schreibvorgang auf der Datenbank.
redis policy: Zähler werden auf einem dedizierten Redis-Server gespeichert. Dies ist der Goldstandard für hochgenaue, verteilte Ratenbegrenzung im großen Maßstab.

Was in den letzten Updates besonders spannend ist, ist, dass Kong Gateway Enterprise jetzt die Verwendung gängiger Cloud-Authentifizierungsmethoden zur Verbindung mit Cloud-Redis-Instanzen unterstützt, einschließlich AWS ElastiCache for Redis mit AWS IAM-Authentifizierung. Dies reduziert den Betriebsaufwand für die Integration von Redis für die verteilte Ratenbegrenzung in Cloud-Umgebungen erheblich.

Hier ist ein Beispiel für die Konfiguration des rate-limiting-Plugins global mithilfe der Admin API, wobei eine redis-Richtlinie angewendet wird:

curl -i -X POST http://localhost:8001/plugins \
    --data name=rate-limiting \
    --data config.policy=redis \
    --data config.hour=1000 \
    --data config.limit_by=consumer \
    --data config.sync_rate=1 \
    --data config.redis_host=my-redis-host.cache.amazonaws.com \
    --data config.redis_port=6379 \
    --data config.redis_password=mysecurepassword

Diese Konfiguration erzwingt maximal 1000 Anfragen pro Stunde, pro Konsument, wobei Zähler in Redis gespeichert werden. config.sync_rate=1 stellt synchrone Updates sicher und bietet so die höchste Genauigkeit. Sie können diese Limits auch pro IP-Adresse, API-Schlüssel oder sogar benutzerdefinierten Headern anwenden.

Realitätscheck: Redis-Abhängigkeiten

Obwohl Redis eine hervorragende Leistung für die verteilte Ratenbegrenzung bietet, führt es eine externe Abhängigkeit ein. Sie müssen die Hochverfügbarkeit, Skalierbarkeit und Latenz Ihres Redis-Clusters berücksichtigen, insbesondere in Multi-Region-Bereitstellungen. Fehlkonfigurationen oder Netzwerkprobleme mit Redis können sich direkt auf die Fähigkeit Ihres Gateways auswirken, Limits durchzusetzen.

Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen: Die Kluft überbrücken

Die Realität für viele Unternehmen heute ist eine heterogene Infrastruktur – eine Mischung aus On-Premises-Rechenzentren, Private Clouds und mehreren Public Clouds. Diese Multi-Gateway-Realität zwingt API-Management-Lösungen, eine nahtlose Hybrid- und Multi-Cloud-Integration anzubieten.

Kong, mit seinen Open-Source-Wurzeln und flexiblen Bereitstellungsoptionen, ist in diesem Bereich immer stark gewesen. Sie können Kong Gateway praktisch überall bereitstellen – auf VMs, Kubernetes, Bare Metal oder über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg – und es von einer einheitlichen Steuerungsebene aus verwalten. Kong Konnect, ihre SaaS-Steuerungsebene, vereinfacht dies zusätzlich, indem sie "Dedicated Cloud Gateways" anbietet, die in Ihren AWS- oder Azure-Konten bereitgestellt werden können und eine vollständig verwaltete Erfahrung ohne Vendor-Lock-in bieten.

AWS API Gateway, obwohl es untrennbar mit dem AWS-Ökosystem verbunden ist, entwickelt sich ebenfalls weiter, um Multi-Cloud-Realitäten anzugehen. Funktionen wie VPC Link ermöglichen private Integrationen, sodass API Gateway sicher mit Ressourcen innerhalb Ihrer VPCs verbunden werden kann, ohne diese dem öffentlichen Internet auszusetzen, was für hybride Setups entscheidend ist.

Die wirklich aufregende Neuigkeit für hybride und ereignisgesteuerte Architekturen ist jedoch die Ankündigung von Kong Event Gateway, die für das vierte Quartal 2025 geplant ist. Dieses neue Angebot ermöglicht Entwicklern, Echtzeit-Event-Streams von Apache Kafka als Konnect-verwaltete APIs und -Dienste freizulegen, zu verwalten und zu sichern. Dies ist ein monumentaler Schritt zur Vereinheitlichung der API-, KI- und Eventing-Entwicklererfahrung.

Observability und Management: Über das Wesentliche hinaus

Im Jahr 2025 geht es bei Observability nicht nur um das Sammeln von Logs und Metriken; es geht um Echtzeit-Einblicke, prädiktive Analysen und KI-gestützte Intelligenz. Sowohl Kong als auch AWS API Gateway machen hier erhebliche Fortschritte.

AWS API Gateway integriert sich tief in die robuste Observability-Suite von AWS. CloudWatch bietet umfassende Überwachung, Protokollierung und Metriken, während X-Ray eine verteilte Tracing für eine End-to-End-Sichtbarkeit über Ihre Microservices bietet. Die CloudWatch RUM (Real User Monitoring)-Analysen, die in den neuen API Gateway Portalen enthalten sind, sind besonders bemerkenswert und bieten Einblicke in das tatsächliche Benutzerengagement mit Ihren APIs.

Kong bietet aufgrund seiner Open-Source-Natur Flexibilität bei der Integration in eine Vielzahl von Drittanbieter-Überwachungstools wie Prometheus, Grafana und Splunk. Jüngste Entwicklungen in Kong Gateway (v3.8) umfassen außerdem eine verbesserte aktive Tracing mit exponentieller Backoff-Wiederholungsunterstützung für Debugging-Sitzungen und neue Instrumentierungen für Log-Phasen-Operationen, die detailliertere Einblicke in das Gateway-Verhalten bieten.

Der Weg nach vorn: Herausforderungen und Chancen

Unter Berücksichtigung des aktuellen Stands bieten sowohl AWS API Gateway als auch Kong überzeugende, wenn auch unterschiedliche, Wertversprechen.

AWS API Gateway zeichnet sich als vollständig verwalteter Dienst aus, der tief in das AWS-Ökosystem integriert ist. Es bietet eine robuste, skalierbare Infrastruktur mit minimalem Betriebsaufwand, was es für Unternehmen, die sich bereits AWS verschrieben haben, unglaublich attraktiv macht. Seine Stärke, verwaltet zu werden, kann jedoch auch eine Einschränkung sein; es bietet weniger Anpassungsmöglichkeiten als Kong, und es besteht die inhärente Vendor-Lock-in.

Kong Gateway glänzt hingegen mit seiner Open-Source-Flexibilität, seinem umfangreichen Plugin-Ökosystem und seiner Bereitstellungsflexibilität in jeder Umgebung. Seine jüngsten Leistungsverbesserungen und der aggressive Vorstoß in KI-API-Gateway-Funktionen demonstrieren sein Engagement, an der Spitze der API-Management-Herausforderungen zu bleiben. Der Kompromiss ist jedoch die erhöhte betriebliche Verantwortung.

Der Weg nach vorn wird zweifellos weitere Konvergenz und Spezialisierung mit sich bringen. Die KI-Integration wird noch allgegenwärtiger werden, nicht nur für LLM-Traffic, sondern auch für die Automatisierung des API-Lebenszyklus, die Verbesserung der Sicherheit und die Bereitstellung tieferer prädiktiver Einblicke. Für uns, die Entwickler, die diese digitalen Arterien bauen, wird die Wahl weiterhin von unseren spezifischen architektonischen Anforderungen, betrieblichen Fähigkeiten und strategischen Cloud-Verpflichtungen abhängen.