আপনার কখন Kafka ব্যবহার করা উচিত (এবং কখন নয়)?

Question

Accepted Answer

Kafka শক্তিশালী কিন্তু **সবসময় সঠিক সরঞ্জাম নয়** — এটি উচ্চ-ভলিউম ইভেন্ট স্ট্রিমিং, পাইপলাইন এবং ইভেন্ট-চালিত সিস্টেমের জন্য চমৎকার, কিন্তু অপারেশনাল জটিলতা যোগ করে যা সহজ সরঞ্জামগুলি এড়ায়। বোঝা যে কখন Kafka উপযুক্ত (এবং কখন এটি অত্যধিক) সুবিচারপূর্ণ সিদ্ধান্ত প্রতিফলিত করে।

## Kafka কখন ভাল পছন্দ

```text
✓ HIGH-VOLUME event streaming / data → millions of events; high throughput needs
✓ DATA PIPELINES → streaming data reliably between many systems (a data backbone)
✓ MULTIPLE CONSUMERS of the same stream → many independent consumers/groups read the data
✓ EVENT-DRIVEN architecture / event sourcing → events as a durable record
✓ REPLAY needed → re-read historical events
✓ REAL-TIME stream processing / analytics
→ Kafka shines for scale, streaming, retention, and multiple consumers
```

## Kafka কখন অত্যধিক হতে পারে

```text
⚠️ Kafka adds OPERATIONAL COMPLEXITY (a distributed cluster to run, tune, monitor):
  → SIMPLE messaging / task queues → a simpler queue (RabbitMQ, SQS, Redis) may suffice
  → LOW volume → Kafka's scale is unneeded; simpler tools are easier
  → request/REPLY, complex routing → traditional queues fit better
  → just need a basic background job queue → don't reach for Kafka
→ don't add Kafka's complexity if you don't need its capabilities (YAGNI)
```

## নির্বাচন

```text
✓ Use Kafka when you NEED its strengths (scale, streaming, retention, replay, many consumers)
✓ Use simpler tools (RabbitMQ, SQS, Redis, a database) when those suffice
✓ Consider MANAGED Kafka (Confluent, MSK) to reduce operational burden if you do use it
→ match the tool to the actual requirements, not hype
```

## এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

কখন Kafka ব্যবহার করতে হবে (এবং কখন নয়) তা বোঝা মূল্যবান কারণ **Kafka শক্তিশালী কিন্তু জটিলতা যোগ করে**, তাই এটি যথাযথভাবে ব্যবহার করার বিচার সুবিচারপূর্ণ স্থাপত্য সিদ্ধান্তের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

Kafka নির্দিষ্ট বিষয়ে চমৎকার কিন্তু সর্বজনীন সমাধান নয়, এবং এটি কখন উপযুক্ত বনাম কখন অত্যধিক তা বোঝা পরিপক্ক বিচার প্রতিফলিত করে।

**Kafka কখন ভাল পছন্দ** — উচ্চ-ভলিউম ইভেন্ট স্ট্রিমিং, ডেটা পাইপলাইন (একটি ডেটা ব্যাকবোন), একই স্ট্রিমের একাধিক ভোক্তা, ইভেন্ট-চালিত স্থাপত্য এবং ইভেন্ট সোর্সিং, পুনরায় প্লে প্রয়োজন এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিম প্রসেসিং — বোঝা এটি স্পষ্ট করে যে Kafka এর শক্তিগুলি (স্কেল, স্ট্রিমিং, ধারণ, একাধিক ভোক্তা) এটি সঠিক পছন্দ করে তোলে।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, **Kafka কখন অত্যধিক হতে পারে** তা বোঝাও সমান গুরুত্বপূর্ণ: Kafka উল্লেখযোগ্য **অপারেশনাল জটিলতা** যোগ করে (একটি বিতরণ করা ক্লাস্টার চালাতে, টিউন করতে এবং পর্যবেক্ষণ করতে), তাই সাধারণ মেসেজিং বা টাস্ক কিউ, কম ভলিউম, অনুরোধ/উত্তর বা মৌলিক ব্যাকগ্রাউন্ড জব কিউর জন্য, **সহজ সরঞ্জাম (RabbitMQ, SQS, Redis) প্রায়শই যথেষ্ট এবং সহজ** — এবং যখন আপনার এর ক্ষমতার প্রয়োজন নেই তখন Kafka এর জটিলতা যোগ করা হল অপ্রয়োজনীয়তা (YAGNI)।

এই ভারসাম্যপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি — Kafka এর শক্তি স্বীকার করা কিন্তু এর খরচও এবং যে সহজ সরঞ্জামগুলি প্রায়শই উপযুক্ত — গুরুত্বপূর্ণ কারণ Kafka কখনও কখনও প্রয়োজনের চেয়ে হাইপের জন্য গ্রহণ করা হয়।

কীভাবে **পছন্দ করতে হবে** তা বোঝা — যখন আপনার এর শক্তি প্রয়োজন (স্কেল, স্ট্রিমিং, ধারণ, পুনরায় প্লে, অনেক ভোক্তা) তখন Kafka ব্যবহার করা, যখন সেই সরঞ্জামগুলি যথেষ্ট (অপ্রয়োজনীয় প্রকৌশল এড়ানো) তখন সহজ সরঞ্জাম ব্যবহার করা এবং যদি আপনি এটি ব্যবহার করেন তবে পরিচালিত Kafka বিবেচনা করা — প্রকৃত প্রয়োজনীয়তার সাথে সরঞ্জামটি মেলানো প্রতিফলিত করে সাধারণ চিন্তাভাবনা নয়।

কারণ Kafka শক্তিশালী কিন্তু অপারেশনাল জটিলতা যোগ করে (তাই এটি সবসময় সঠিক সরঞ্জাম নয়) এবং এটি কখন উপযুক্ত (এর শক্তি) বনাম কখন সহজ সরঞ্জাম যথেষ্ট (অপ্রয়োজনীয় প্রকৌশল এড়ানো) তা বোঝা বিচক্ষণ বিচার প্রতিফলিত করে, এবং যেহেতু এটি ভাল স্থাপত্য সিদ্ধান্ত নির্দেশ করে, কখন Kafka ব্যবহার করতে হবে তা বোঝা মূল্যবান, অনুশীলনিকভাবে প্রাসঙ্গিক জ্ঞান — Kafka যথাযথভাবে ব্যবহার করার বিচার (যখন এর শক্তি প্রয়োজন) বনাম সহজ সরঞ্জাম (যখন তারা যথেষ্ট) এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ, অপ্রয়োজনীভাবে Kafka এর জটিলতা গ্রহণের অপ্রয়োজনীয় প্রকৌশল এড়ানো, এবং প্রতিফলিত করে বিচক্ষণ, হাইপ-প্রতিরোধী স্থাপত্য সিদ্ধান্ত গ্রহণ।