Kong vs. AWS API Gateway : La vérité sur la gestion des API en 2025

L'économie des API est en constante évolution, exigeant que nos passerelles évoluent de simples agents de circulation vers des plans de contrôle sophistiqués et intelligents. En tant que développeur qui vit et respire l'infrastructure API, je suis sincèrement enthousiasmé par le rythme de l'innovation que nous avons constaté au cours de la dernière année, en particulier de la part de géants comme Kong et AWS API Gateway. Il ne s'agit plus seulement de router les requêtes ; il s'agit de sécurité dynamique, de façonnage granulaire du trafic et de rendre l'expérience développeur (DX) véritablement exceptionnelle. Je viens de terminer une analyse approfondie de certaines des avancées les plus récentes, et croyez-moi, il y a beaucoup de choses à déballer. Nous parlons de fonctionnalités qui répondent directement aux problèmes du monde réel, et bien que tout ne soit pas parfaitement poli, la direction est sans équivoque passionnante.

L'évolution du paysage des passerelles API : Au-delà des simples proxys

Oubliez l'époque où une passerelle API n'était qu'un proxy inverse avec une pincée d'authentification. Le paysage a considérablement mûri. Ce dont nous sommes témoins aujourd'hui est une transformation en points de contrôle intelligents qui intègrent la sécurité, les fonctions commerciales et même les intégrations d'IA au cœur même du système. Ce n'est pas qu'un simple battage médiatique ; c'est une nécessité pratique. Nos architectures sont de plus en plus décentralisées, alimentées par des microservices, et s'étendent souvent sur plusieurs environnements cloud, ce qui rend une passerelle robuste et adaptable absolument incontournable.

L'attention s'est résolument portée sur la gestion complète des API, englobant tout, de la conception et du déploiement à la surveillance et à la monétisation. L'expérience développeur (DX) est devenue un avantage concurrentiel essentiel. Un onboarding médiocre, une documentation confuse ou des API incohérentes peuvent directement impacter l'adoption et le succès. Nous assistons à une forte poussée vers l'observabilité, avec une visibilité en temps réel sur les performances des API, les taux d'erreur, la latence et les modèles d'utilisation devenant la norme. Ces données ne servent pas seulement au dépannage ; elles alimentent l'analyse en temps réel, permettant une optimisation plus rapide et une meilleure expérience utilisateur.

AWS API Gateway : Sous le capot des améliorations récentes

AWS API Gateway continue d'être une pierre angulaire des architectures serverless, et son évolution en 2024 et 2025 a été particulièrement intéressante. Lors de re:Invent 2025, la session "Décennie de l'API Gateway" a souligné son parcours et sa trajectoire future, avec un accent clair sur l'automatisation du cycle de vie de l'API, l'amélioration de l'observabilité et la prise en charge de la gestion des API multi-cloud.

Un développement qui m'a vraiment impressionné est l'annonce récente d'Amazon API Gateway Portals en novembre 2025. Ce nouveau service géré est un véritable tournant pour l'expérience développeur, permettant aux entreprises de créer des portails développeur AWS natifs pour la découverte d'API, la documentation, la gouvernance et même la monétisation. Auparavant, l'intégration d'un portail développeur robuste signifiait souvent le construire à partir de zéro ou s'appuyer sur des solutions tierces, ce qui introduisait des frais de fonctionnement supplémentaires et des préoccupations potentielles en matière de sécurité. Désormais, API Gateway Portals découvrent et organisent automatiquement les API sur les comptes AWS en produits logiques, générant et maintenant une documentation qui se met à jour au fur et à mesure de l'évolution des API. L'inclusion d'un bouton "Essayer" pour l'exploration et les tests interactifs de l'API, la personnalisation de la marque et l'analyse CloudWatch RUM pour la surveillance de l'engagement des utilisateurs rationalisent considérablement l'intégration des développeurs. Cette évolution indique l'engagement d'AWS à fournir une solution de gestion des API plus holistique et intégrée au sein de son écosystème.

De plus, nous avons constaté un affinement continu des autorisateurs personnalisés. Bien que ce ne soit pas un nouveau concept, la possibilité de mettre en œuvre une logique d'autorisation complexe et personnalisée à l'aide de fonctions Lambda reste une fonctionnalité puissante. La flexibilité d'examiner les requêtes entrantes, d'effectuer une authentification et une autorisation, et de créer une politique d'accès à la volée permet un contrôle granulaire au-delà des simples clés API ou des rôles IAM. Par exemple, définir la source de la clé API sur HEADER via l'AWS CLI avec update-rest-api --patch-operations op=replace,path=/apiKeySource,value=HEADER est un moyen pratique de forcer les clients à envoyer des clés dans l'en-tête X-API-Key, ce qui est une pratique courante pour de nombreuses applications. Cette séparation des préoccupations garantit que votre logique métier principale reste propre, en se concentrant uniquement sur son domaine.

Analyse approfondie : Limitation de débit avancée et plans d'utilisation d'AWS API Gateway

En matière de contrôle du trafic, AWS API Gateway offre une approche à plusieurs niveaux qui, lorsqu'elle est correctement comprise et configurée, est incroyablement robuste. Nous parlons de limitation de débit au niveau du compte, au niveau de la scène et au niveau du plan d'utilisation/clé API. Cette hiérarchie est cruciale pour prévenir les abus et garantir une allocation équitable des ressources.

Les plans d'utilisation sont l'endroit où la magie opère pour un contrôle granulaire des clients. Un plan d'utilisation spécifie qui peut accéder aux étapes et méthodes déployées de l'API, en définissant les taux de requête et les quotas convenus à l'aide de clés API. Chaque clé API, distribuée à vos développeurs d'applications, identifie le client et mesure son accès. Pour ceux qui construisent des backends modernes, comprendre comment cela s'intègre à Serverless PostgreSQL 2025 : La vérité sur Supabase, Neon et PlanetScale est essentiel pour maintenir des performances de bout en bout.

Voici un exemple pratique de configuration d'un plan d'utilisation avec l'AWS CLI. Tout d'abord, vous créeriez le plan d'utilisation lui-même, en définissant la limitation de débit globale et les limites de quota :

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

Ici, rateLimit=100 signifie un taux stable de 100 requêtes par seconde (RPS), et burstLimit=50 permet une capacité de rafale temporaire de 50 requêtes au-dessus du taux stable. La quota limite le nombre total de requêtes à 100 000 au cours d'un MONTH pour toute clé API associée à ce plan.

Ensuite, vous associeriez des clés API à ce plan d'utilisation. Vous pouvez les générer ou en importer des existantes :

# Générer une clé API
aws apigateway create-api-key \
    --name "PremiumClientKey1" \
    --description "Clé API pour l'application cliente Premium 1" \
    --enabled \
    --output json

# La sortie inclura la 'value' de la clé API, par exemple : "abcdef1234567890"

# Associer la clé API au plan d'utilisation (remplacer par les ID réels)
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

Il est essentiel de comprendre que la limitation de débit et les quotas d'AWS API Gateway sont appliqués sur une base "best-effort". Bien qu'ils soient très efficaces, ils ne doivent pas être votre seule ligne de défense contre les attaques malveillantes ou les coûts excessifs. Pour une protection et une gestion des coûts réelles, vous devez vous intégrer à AWS WAF pour filtrer le trafic malveillant et à AWS Budgets pour surveiller les dépenses.

Ce que j'attendais avec impatience, c'est un contrôle plus dynamique, et AWS a livré avec les Ajustements de limitation de débit basés sur le temps. Cela vous permet d'ajuster dynamiquement les limites de limitation d'AWS API Gateway pendant les heures de pointe et les heures creuses à l'aide d'AWS EventBridge et de Lambda. Imaginez augmenter automatiquement votre rateLimit et votre burstLimit pour votre "FreeTier" pendant une campagne de marketing, puis les réduire. Cela offre un niveau de flexibilité opérationnelle qui n'était pas aussi simple auparavant, transformant la limitation de débit d'une configuration statique à une configuration adaptative.

Vérification de la réalité : Authentification vs. Mesure

Bien que les clés API soient excellentes pour la mesure et la limitation de débit, elles ne sont pas un mécanisme principal d'authentification ou d'autorisation. Si un client possède une clé API valide pour une API dans un plan d'utilisation, il peut accéder à toutes les API de ce plan. Pour un contrôle d'accès robuste, vous devez absolument utiliser les rôles IAM, les autorisateurs Lambda ou les pools d'utilisateurs Amazon Cognito.

Kong Gateway : Repousser les limites avec l'écosystème de plugins et l'IA

Kong Gateway continue d'impressionner par sa flexibilité open source, sa scalabilité phénoménale et son modèle d'extensibilité basé sur son architecture de plugins. C'est vraiment une passerelle pour les développeurs, nous permettant d'adapter son comportement à pratiquement tous les besoins.

Le développement le plus important récemment, et celui qui m'enthousiasme vraiment, est la poussée agressive de Kong vers les capacités de passerelle API d'IA, soulignée lors de l'API Summit 2024 avec le lancement de Kong AI Gateway 3.8. Il ne s'agit pas simplement d'un produit rebaptisé ; il introduit une nouvelle classe de plugins sémantiques intelligents et de capacités avancées d'équilibrage de charge spécialement conçues pour les grands modèles linguistiques (LLM). Le support officiel d'AWS Bedrock et de GCP Vertex, ainsi que d'autres fournisseurs de LLM, est une grande victoire, nous permettant de gérer et de sécuriser nos points de terminaison d'inférence d'IA avec les mêmes outils robustes que nous utilisons pour les API traditionnelles. Cela reconnaît les modèles de trafic et les considérations de sécurité uniques des charges de travail d'IA, fournissant des contrôles spécialisés qui sont essentiels à mesure que les agents d'IA deviennent des consommateurs d'API de premier plan.

Au-delà de l'IA, Kong a également apporté des améliorations substantielles aux performances sous le capot. Depuis la version 3.0, l'introduction de LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) comme backend pour la configuration a considérablement amélioré le RPS pendant les reconstructions, en particulier avec des poussées de configuration constantes. Nous parlons d'une réduction remarquable de 50 % à 70 % du temps de reconstruction, ce qui est énorme pour les environnements dynamiques. De plus, le nouveau rotor ATC (Abstract Traffic Control), réécrit en Rust et basé sur une approche DSL, permet aux utilisateurs de définir des routes avec des expressions, ce qui conduit à plus de flexibilité et à de meilleures performances d'exécution lors du routage des requêtes. Ce type de travail de fondation n'est peut-être pas tape-à-l'œil, mais c'est ce qui fait de Kong une plateforme solide et efficace à grande échelle.

Limitation de débit dans Kong : Une approche granulaire et distribuée

Les capacités de limitation de débit de Kong, alimentées par son plugin de limitation de débit hautement configurable et le plugin de limitation de débit avancé, offrent un niveau de granularité et de flexibilité difficile à égaler. Ces plugins vous permettent de protéger vos services upstream contre une utilisation excessive, de prévenir les attaques DDoS, de gérer les coûts et d'appliquer les niveaux d'API.

Le cœur de la flexibilité de la limitation de débit de Kong réside dans son paramètre config.policy, qui détermine comment les limites de débit sont stockées et appliquées dans votre cluster :

Politique local : Les compteurs sont stockés en mémoire sur chaque nœud Kong. Impact minimal sur les performances, mais moins précis car les compteurs ne sont pas partagés entre les nœuds.
Politique cluster : Les compteurs sont stockés directement dans le magasin de données sous-jacent de Kong (Postgres ou Cassandra). Très précis, mais chaque requête entraîne une opération de lecture/écriture sur la base de données.
Politique redis : Les compteurs sont stockés sur un serveur Redis dédié. C'est le standard d'or pour la limitation de débit distribuée à haute précision et à grande échelle.

Ce qui est particulièrement intéressant dans les mises à jour récentes, c'est que Kong Gateway Enterprise prend désormais en charge l'utilisation de méthodes d'authentification Cloud courantes pour se connecter à des instances Cloud Redis, y compris AWS ElastiCache for Redis avec l'authentification AWS IAM. Cela réduit considérablement la friction opérationnelle de l'intégration de Redis pour la limitation de débit distribuée dans les environnements cloud.

Voici un exemple de configuration du plugin rate-limiting globalement à l'aide de l'API Admin, en appliquant une politique redis :

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

Cette configuration impose un maximum de 1000 requêtes par heure, par consommateur, avec des compteurs stockés dans Redis. La valeur config.sync_rate=1 garantit des mises à jour synchrones, offrant la plus grande précision. Vous pouvez également appliquer ces limites par adresse IP, clé API ou même en-têtes personnalisés.

Vérification de la réalité : Dépendances Redis

Bien que Redis offre d'excellentes performances pour la limitation de débit distribuée, il introduit une dépendance externe. Vous devez tenir compte de la haute disponibilité, de la scalabilité et de la latence de votre cluster Redis, en particulier dans les déploiements multi-régions. Les mauvaises configurations ou les problèmes de réseau avec Redis peuvent directement impacter la capacité de votre passerelle à appliquer les limites.

Déploiements hybrides et multi-cloud : Combler le fossé

La réalité pour de nombreuses entreprises aujourd'hui est une infrastructure hétérogène : un mélange de centres de données sur site, de clouds privés et de plusieurs clouds publics. Cette réalité multi-passerelle oblige les solutions de gestion des API à offrir une intégration hybride et multi-cloud transparente.

Kong, avec ses racines open source et ses options de déploiement flexibles, a toujours été performant dans ce domaine. Vous pouvez déployer Kong Gateway pratiquement n'importe où : sur des VM, Kubernetes, du bare metal ou sur différents fournisseurs de cloud, et le gérer à partir d'un plan de contrôle unifié. Kong Konnect, leur plan de contrôle SaaS, simplifie davantage cela en offrant des "Passerelles Cloud dédiées" qui peuvent être déployées dans vos comptes AWS ou Azure, offrant une expérience entièrement gérée sans verrouillage du fournisseur.

AWS API Gateway, bien que intrinsèquement lié à l'écosystème AWS, évolue également pour répondre aux réalités multi-cloud. Les fonctionnalités telles que VPC Link permettent des intégrations privées, permettant à API Gateway de se connecter en toute sécurité aux ressources au sein de vos VPC sans les exposer à Internet public, ce qui est essentiel pour les configurations hybrides.

Cependant, la nouvelle vraiment intéressante pour les architectures hybrides et pilotées par les événements est l'annonce de Kong Event Gateway, prévue pour le quatrième trimestre 2025. Cette nouvelle offre permettra aux développeurs d'exposer, de gérer et de sécuriser les flux d'événements en temps réel d'Apache Kafka en tant qu'API et services gérés par Konnect. Il s'agit d'un pas monumental vers l'unification de l'expérience développeur API, IA et d'événements.

Observabilité et gestion : Au-delà des bases

En 2025, l'observabilité ne consiste pas seulement à collecter des journaux et des métriques ; il s'agit d'informations en temps réel, d'analyses prédictives et d'intelligence basée sur l'IA. Kong et AWS API Gateway font des progrès significatifs dans ce domaine.

AWS API Gateway s'intègre profondément à la suite d'observabilité robuste d'AWS. CloudWatch fournit une surveillance, une journalisation et des métriques complètes, tandis que X-Ray offre un traçage distribué pour une visibilité de bout en bout sur vos microservices. L'analyse CloudWatch RUM (Real User Monitoring) incluse avec les nouveaux portails API Gateway est particulièrement remarquable, fournissant des informations sur l'engagement réel des utilisateurs avec vos API.

Kong, étant open source, offre une flexibilité d'intégration avec un large éventail d'outils de surveillance tiers tels que Prometheus, Grafana et Splunk. Les développements récents dans Kong Gateway (v3.8) incluent également un traçage actif amélioré avec un support de nouvelle tentative avec un retour exponentiel pour les sessions de débogage et une nouvelle instrumentation pour les opérations de phase de journalisation, qui fournit des informations plus granulaires sur le comportement de la passerelle.

La voie à suivre : Défis et opportunités

En regardant l'état actuel, AWS API Gateway et Kong offrent tous deux des propositions de valeur convaincantes, bien que distinctes.

AWS API Gateway excelle en tant que service entièrement géré, profondément intégré à l'écosystème AWS. Il fournit une infrastructure robuste et évolutive avec un minimum de surcharge opérationnelle, ce qui le rend incroyablement attrayant pour les organisations déjà engagées dans AWS. Cependant, sa force d'être géré peut également être une limitation ; il offre moins de personnalisation que Kong et il y a le verrouillage du fournisseur inhérent.

Kong Gateway, d'autre part, brille par sa flexibilité open source, son vaste écosystème de plugins et sa polyvalence de déploiement dans n'importe quel environnement. Ses récentes améliorations de performances et le mouvement agressif vers les capacités de passerelle API d'IA démontrent son engagement à rester à la pointe des défis de la gestion des API. Le compromis, cependant, est la responsabilité opérationnelle accrue.

La voie à suivre verra sans aucun doute une convergence et une spécialisation continues. L'intégration de l'IA deviendra encore plus omniprésente, non seulement pour le trafic LLM, mais aussi pour l'automatisation du cycle de vie de l'API, l'amélioration de la sécurité et la fourniture d'informations prédictives plus approfondies. Pour nous, les développeurs qui construisent ces artères numériques, le choix continuera de dépendre de nos besoins architecturaux spécifiques, de nos capacités opérationnelles et de nos engagements stratégiques en matière de cloud.