Qu'est-ce qu'Apache Kafka et à quoi sert-il ?

Question

Accepted Answer

**Apache Kafka** est une plateforme distribuée de **streaming d'événements** — un système haute performance et durable pour publier, stocker et traiter des flux d'événements (enregistrements). Il est utilisé pour la messagerie, les pipelines de données en temps réel, les architectures événementielles et le traitement de flux à grande échelle.

## Qu'est-ce que Kafka

```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
```

## À quoi Kafka sert

```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
```

## Caractéristiques clés

```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
```

## Pourquoi c'est important

Comprendre ce qu'est Kafka et à quoi il sert est une connaissance précieuse et fondamentale, car Kafka est une **plateforme dominante pour le streaming d'événements et les données à haut volume** dans les architectures modernes, largement utilisée dans l'industrie.

Kafka est une plateforme distribuée de streaming d'événements — fondamentalement un **journal d'événements durable, scalable et à ajout uniquement** auquel les producteurs écrivent et à partir duquel les consommateurs lisent, combinant messagerie, stockage durable et traitement de flux.

Comprendre cette nature fondamentale (publication/souscription aux flux d'événements, stockés durablement dans un journal répliqué distribué, traité en temps réel) est la base.

Comprendre **à quoi Kafka sert** — messagerie et streaming d'événements (pub/sub découplé à grande échelle), pipelines de données (déplacement fiable des données entre systèmes), architecture événementielle et event sourcing, traitement et analyse en temps réel, et agrégation de logs et capture de données de modification — clarifie sa large applicabilité pour les scénarios de données à haut volume et en temps réel.

Comprendre les **caractéristiques clés** — haut débit (millions d'événements/sec), durabilité (événements persistés et répliqués, non perdus), scaling horizontal distribué, rétention des événements (consommateurs lisant à leur propre rythme avec relecture possible — une caractéristique distinctive) et découplage — explique pourquoi Kafka est choisi pour les scénarios de données exigeants.

Kafka est largement utilisé par les grandes entreprises et de plus en plus courant dans les architectures de données modernes pour le streaming, les pipelines et les systèmes événementiels.

Puisque Kafka est une plateforme dominante et largement utilisée pour le streaming d'événements et les données à haut volume (messagerie, pipelines, architectures événementielles, traitement en temps réel) et que la compréhension de sa nature (un journal d'événements durable et scalable), ses utilisations et ses caractéristiques est fondamentale pour les données modernes et l'architecture événementielles, comprendre ce qu'est Kafka et à quoi il sert est une connaissance précieuse et largement pertinente — une compréhension fondamentale d'une plateforme majeure de streaming d'événements, de plus en plus importante dans les architectures de données modernes, et le cadre pour les sujets Kafka plus spécifiques, précieux pour quiconque travaille avec des données en streaming ou des systèmes événementiels.