Hvad er Apache Kafka, og hvad bruges det til?

Question

Accepted Answer

**Apache Kafka** er en distribueret **event streaming platform** — et højt-gennemløbssystem til publicering, lagring og behandling af strømme af events (records). Det bruges til messaging, real-time data pipelines, event-drevne arkitekturer og stream processing i stor skala.

## Hvad Kafka er

```text
Kafka = a distributed, durable, high-throughput EVENT STREAMING platform:
  → PUBLISH events (producers write) and SUBSCRIBE to them (consumers read)
  → STORE streams of events durably (a distributed, replicated commit LOG)
  → PROCESS streams in real time
→ think of it as a durable, scalable, append-only LOG of events that many systems can
  write to and read from
```

## Hvad Kafka bruges til

```text
✓ MESSAGING / event streaming → decoupled communication between systems (pub/sub at scale)
✓ DATA PIPELINES → move/stream data between systems reliably (ingestion, ETL)
✓ EVENT-DRIVEN architecture → services react to events; event sourcing
✓ REAL-TIME processing → analytics, monitoring, stream processing (Kafka Streams)
✓ LOG aggregation, metrics, activity tracking, change data capture (CDC)
→ used by huge companies for high-volume, real-time data
```

## Vigtige karakteristika

```text
✓ HIGH THROUGHPUT → handles millions of events/sec (very scalable)
✓ DURABLE → events persisted to disk, replicated (not lost)
✓ DISTRIBUTED → scales horizontally across a cluster of brokers
✓ Events RETAINED → consumers read at their own pace; events kept (replay possible)
✓ DECOUPLED → producers and consumers are independent
```

## Hvorfor det betyder noget

At forstå hvad Kafka er, og hvad det bruges til, er værdifuld, grundlæggende viden, fordi Kafka er en **dominerende platform for event streaming og højvolumen data** i moderne arkitekturer, og er udbredt brugt på tværs af industrien.

Kafka er en distribueret event streaming platform — fundamentalt set en **holdbar, skalerbar, append-only log over events**, som producers skriver til og consumers læser fra, og som kombinerer messaging, holdbar lagring og stream processing.

At forstå denne kerneopfattelse (publicer/abonner på event streams, holdbart lagret i en distribueret replikeret log, behandlet i realtid) er fundamentet.

At forstå **hvad Kafka bruges til** — messaging og event streaming (dekoblet pub/sub i stor skala), data pipelines (flytning af data på pålidelig vis mellem systemer), event-dreven arkitektur og event sourcing, real-time behandling og analyser, samt log aggregering og change data capture — præciserer dets brede anvendelighed for højvolumen, real-time data scenarier.

At forstå de **vigtige karakteristika** — højt gennemløb (millioner af events/sek), holdbarhed (events persisteret og replikeret, ikke tabt), distribueret horisontal skalering, event retention (consumers læsende i deres eget tempo med replay muligt — et særligt træk), og dekobling — forklarer hvorfor Kafka vælges til krævende data scenarier.

Kafka bruges bredt af store virksomheder og bliver stadig mere almindeligt i moderne data arkitekturer til streaming, pipelines og event-drevne systemer.

Da Kafka er en dominerende, udbredt platform for event streaming og højvolumen data (messaging, pipelines, event-drevne arkitekturer, real-time processing), og forståelse af dets natur (en holdbar, skalerbar event log), anvendelser og karakteristika er grundlæggende for moderne data og event-drevne arkitektur, er forståelse af hvad Kafka er, og hvad det bruges til, værdifuld, bredt relevant viden — en grundlæggende forståelse af en stor event streaming platform, stadig vigtigere i moderne data arkitekturer, og rammen for de mere specifikke Kafka-emner, værdifuld for enhver der arbejder med streaming data eller event-drevne systemer.