Πότε πρέπει να χρησιμοποιήσετε Kafka (και πότε όχι);

Question

Accepted Answer

Το Kafka είναι ισχυρό αλλά **δεν είναι πάντα το σωστό εργαλείο** — διαδοχές στο υψηλού όγκου event streaming, pipelines και event-driven συστήματα, αλλά προσθέτει λειτουργική πολυπλοκότητα που απλούστερα εργαλεία αποφεύγουν. Η κατανόηση του πότε το Kafka ταιριάζει (και πότε είναι υπερβολικό) αντικατοπτρίζει υγιή κρίση.

## Όταν το Kafka είναι κατάλληλο

```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
```

## Όταν το Kafka μπορεί να είναι υπερβολικό

```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)
```

## Επιλογή

```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
```

## Γιατί έχει σημασία

Η κατανόηση του πότε να χρησιμοποιήσετε Kafka (και πότε όχι) είναι πολύτιμη επειδή **το Kafka είναι ισχυρό αλλά προσθέτει πολυπλοκότητα**, οπότε η κρίση να το χρησιμοποιήσετε κατάλληλα έχει σημασία για σωστές αρχιτεκτονικές αποφάσεις.

Το Kafka διαδοχές σε ορισμένα πράγματα αλλά δεν είναι καθολική λύση, και η κατανόηση του πότε ταιριάζει έναντι του πότε είναι υπερβολικό αντικατοπτρίζει ώριμη κρίση.

Η κατανόηση **του πότε το Kafka είναι κατάλληλο** — υψηλού όγκου event streaming, data pipelines (a data backbone), πολλαπλοί καταναλωτές του ίδιου stream, event-driven architecture και event sourcing, ανάγκες επανάληψης και real-time stream processing — διευκρινίζει πού οι δυνατότητες του Kafka (scale, streaming, retention, πολλαπλοί καταναλωτές) το κάνουν την σωστή επιλογή.

Κριτικά, η κατανόηση **του πότε το Kafka μπορεί να είναι υπερβολικό** είναι εξίσου σημαντική: το Kafka προσθέτει σημαντική **λειτουργική πολυπλοκότητα** (ένα κατανεμημένο cluster για τρέξιμο, συντονισμό και παρακολούθηση), οπότε για απλή ανταλλαγή μηνυμάτων ή task queues, χαμηλό όγκο, request/reply, ή βασικές background job queues, **απλούστερα εργαλεία (RabbitMQ, SQS, Redis) συχνά αρκούν και είναι ευκολότερα** — και η προσθήκη της πολυπλοκότητας του Kafka όταν δεν χρειάζεστε τις δυνατότητές του είναι over-engineering (YAGNI).

Αυτή η ισορροπημένη προοπτική — η αναγνώριση της ισχύος του Kafka αλλά και του κόστους του και ότι απλούστερα εργαλεία είναι συχνά κατάλληλα — είναι σημαντική επειδή το Kafka υιοθετείται μερικές φορές για hype παρά για ανάγκη.

Η κατανόηση του πώς να **επιλέξετε** — χρησιμοποιώντας Kafka όταν χρειάζεστε τις δυνατότητές του (scale, streaming, retention, replay, πολλοί καταναλωτές), χρησιμοποιώντας απλούστερα εργαλεία όταν αυτά αρκούν, και λαμβάνοντας υπόψη το managed Kafka για μείωση του λειτουργικού φόρτου αν το χρησιμοποιήσετε — αντικατοπτρίζει την αντιστοίχηση του εργαλείου με πραγματικές απαιτήσεις παρά hype.

Αφού το Kafka είναι ισχυρό αλλά προσθέτει λειτουργική πολυπλοκότητα (οπότε δεν είναι πάντα το σωστό εργαλείο) και η κατανόηση του πότε ταιριάζει (οι δυνατότητές του) έναντι του πότε απλούστερα εργαλεία αρκούν (αποφυγή over-engineering) αντικατοπτρίζει υγιή κρίση, και αφού αυτό πληροφορεί καλές αρχιτεκτονικές αποφάσεις, η κατανόηση του πότε να χρησιμοποιήσετε Kafka είναι πολύτιμη, πρακτικά σχετική γνώση — σημαντική για την κρίση να χρησιμοποιήσετε Kafka κατάλληλα (όταν οι δυνατότητές του είναι απαραίτητες) έναντι απλούστερων εργαλείων (όταν αρκούν), αποφυγή του over-engineering της περιττής υιοθέτησης της πολυπλοκότητας του Kafka, και αντικατοπτρίζοντας υγιή, hype-resistant αρχιτεκτονικές αποφάσεις.