Kafka উচ্চ-ভলিউম, রিয়েল-টাইম, বা স্ট্রিমিং ডেটা জড়িত অনেক পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয় — মেসেজিং, ডেটা পাইপলাইন, ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার, স্ট্রিম প্রসেসিং, লগ এগ্রিগেশন, এবং আরও অনেক কিছু। ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি বোঝা স্পষ্ট করে যে Kafka কোথায় ফিট করে।
সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রসমূহ
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