ما هي حالات الاستخدام الشائعة لـ Kafka؟

Question

Accepted Answer

يُستخدم Kafka في العديد من السيناريوهات التي تتضمن **بيانات ضخمة، أو في الوقت الفعلي، أو بيانات تدفقية** — المراسلة، وخطوط أنابيب البيانات، والمعماريات المعتمدة على الأحداث، ومعالجة البيانات التدفقية، وتجميع السجلات، والمزيد. فهم حالات الاستخدام يوضح مكان استخدام Kafka.

## حالات الاستخدام الشائعة

```text
✓ MESSAGING / event streaming → decoupled pub/sub between services at scale
✓ DATA PIPELINES / integration → reliably stream data between systems (databases, services,
  data warehouses, analytics) — a central data "backbone"
✓ EVENT-DRIVEN ARCHITECTURE → services emit and react to events; event sourcing (events as
  the source of truth)
✓ STREAM PROCESSING → real-time processing/analytics on event streams (Kafka Streams, Flink)
✓ LOG AGGREGATION → collect logs/metrics from many services into one stream
✓ ACTIVITY TRACKING → user activity, clickstreams, telemetry at high volume
✓ CHANGE DATA CAPTURE (CDC) → stream database changes to other systems
✓ METRICS / monitoring → real-time metrics collection and processing
```

## لماذا يناسب Kafka هذه الحالات

```text
→ HIGH THROUGHPUT → handles massive event volumes (activity, metrics, CDC)
→ DURABLE + RETAINED → reliable pipelines; replay; multiple consumers of the same data
→ DECOUPLING → producers and consumers independent (event-driven, integration)
→ REAL-TIME → low-latency streaming for real-time processing/analytics
→ SCALABLE → grows with data volume
→ a central "nervous system" for data in many architectures
```

## أهميتها

فهم حالات الاستخدام الشائعة لـ Kafka قيّم لأنه **يوضح مكان استخدام Kafka ومتى يجب استخدامه**، لذا فهو معرفة مفيدة لقرارات المعمارية.

يتفوق Kafka في السيناريوهات التي تتضمن بيانات ضخمة أو في الوقت الفعلي أو بيانات تدفقية، وفهم حالات الاستخدام المحددة يساعد في التعرف على متى يكون Kafka هو الأداة الصحيحة.

**حالات الاستخدام الشائعة** — **المراسلة/بث الأحداث** (نموذج النشر/الاشتراك المفكوك في الحجم)، **خطوط أنابيب البيانات/التكامل** (بث بيانات موثوق به بين الأنظمة كعمود فقري بيانات مركزي — وهو استخدام رئيسي لـ Kafka)، **المعمارية المعتمدة على الأحداث وتجميع الأحداث** (الخدمات التي تصدر وتتفاعل مع الأحداث)، **معالجة البيانات التدفقية** (التحليلات الفورية على تدفقات الأحداث)، **تجميع السجلات**، **تتبع النشاط** (تدفقات النقرات، والقياس عن بعد)، **التقاط تغييرات البيانات** (بث تغييرات قاعدة البيانات)، و**المقاييس/المراقبة** — توضح قابلية تطبيق Kafka على نطاق واسع للسيناريوهات الكثيفة البيانات والفورية.

فهم **لماذا يناسب Kafka هذه الحالات** — إنتاجيته العالية (التعامل مع أحجام أحداث ضخمة)، والمتانة والاحتفاظ (خطوط أنابيب موثوقة، إعادة التشغيل، والعديد من المستهلكين للبيانات ذاتها)، والفصل (المنتجون والمستهلكون المستقلون)، والبث التدفقي الفوري منخفض الكمون، والقابلية للتوسع — يربط خصائص Kafka بحالات الاستخدام، موضحاً لماذا يتم اختياره.

الإطار الذي يعتبر Kafka "النظام العصبي" المركزي **للبيانات** في العديد من المعماريات يعكس دوره كعمود فقري للبيانات.

فهم حالات الاستخدام هذه يساعدك في التعرف على متى يكون Kafka مناسباً (بيانات ضخمة تدفقية، خطوط أنابيب، أنظمة معتمدة على الأحداث، معالجة فورية) مقابل متى تكفي الأدوات الأبسط.

حيث أن Kafka يتفوق في سيناريوهات محددة (بيانات ضخمة، فورية، تدفقية) وفهم حالات الاستخدام الشائعة له (المراسلة، خطوط الأنابيب، المعتمدة على الأحداث، معالجة البيانات التدفقية، التقاط تغييرات البيانات، إلخ) يوضح مكان استخدامه ومتى يتم استخدامه، وحيث أن هذا يؤثر على قرارات المعمارية، فإن فهم حالات الاستخدام الشائعة لـ Kafka معرفة قيمة وعملية — توضح مكان استخدام Kafka (بيانات ضخمة، فورية، تدفقية، خطوط أنابيب، أنظمة معتمدة على الأحداث)، تساعد في التعرف على متى يكون الخيار الصحيح، ومفيدة لقرارات المعمارية التي تتضمن بث البيانات وأنظمة معتمدة على الأحداث.