Kafka के सामान्य use cases क्या हैं?

Question

Accepted Answer

Kafka का उपयोग **high-volume, real-time, या streaming data** से जुड़े कई परिदृश्यों में होता है — messaging, data pipelines, event-driven architectures, stream processing, log aggregation और अन्य। use cases को समझना यह स्पष्ट करता है कि Kafka कहाँ फिट बैठता है।

## सामान्य use cases

```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
```

## Kafka इनके लिए क्यों उपयुक्त है

```text
→ HIGH THROUGHPUT → handles massive event volumes (activity, metrics, CDC)
→ DURABLE + RETAINED → reliable pipelines; replay; multiple consumers of the same data
→ DECOUPLING → producers and consumers independent (event-driven, integration)
→ REAL-TIME → low-latency streaming for real-time processing/analytics
→ SCALABLE → grows with data volume
→ a central "nervous system" for data in many architectures
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Kafka के सामान्य use cases को समझना मूल्यवान है क्योंकि यह **स्पष्ट करता है कि Kafka कहाँ फिट बैठता है और इसका उपयोग कब करना है**, इसलिए यह architecture निर्णयों के लिए उपयोगी ज्ञान है।

Kafka high-volume, real-time, या streaming data से जुड़े परिदृश्यों में उत्कृष्ट है, और विशिष्ट use cases को समझना यह पहचानने में मदद करता है कि Kafka सही उपकरण कब है।

**सामान्य use cases** — **messaging/event streaming** (बड़े पैमाने पर decoupled pub/sub), **data pipelines/integration** (एक central data backbone के रूप में systems के बीच data को विश्वसनीय रूप से streaming करना — एक प्रमुख Kafka उपयोग), **event-driven architecture और event sourcing** (services events emit और react करते हैं), **stream processing** (event streams पर real-time analytics), **log aggregation**, **activity tracking** (clickstreams, telemetry), **change data capture** (database changes को streaming करना), और **metrics/monitoring** — data-intensive, real-time परिदृश्यों के लिए Kafka की व्यापक प्रयोज्यता को दर्शाते हैं।

**Kafka इनके लिए क्यों उपयुक्त है** यह समझना — इसका high throughput (massive event volumes को संभालना), durability और retention (विश्वसनीय pipelines, replay, एक ही data के कई consumers), decoupling (स्वतंत्र producers और consumers), real-time low-latency streaming, और scalability — Kafka की विशेषताओं को use cases से जोड़ता है, यह स्पष्ट करते हुए कि इसे क्यों चुना जाता है।

Kafka को कई architectures में data के लिए एक central **"nervous system"** के रूप में framing करना एक data backbone के रूप में इसकी भूमिका को दर्शाता है।

इन use cases को समझना आपको यह पहचानने में मदद करता है कि Kafka कब उपयुक्त है (high-volume streaming, pipelines, event-driven systems, real-time processing) बनाम कब सरल उपकरण पर्याप्त हैं।

चूँकि Kafka विशिष्ट परिदृश्यों (high-volume, real-time, streaming data) में उत्कृष्ट है और इसके सामान्य use cases (messaging, pipelines, event-driven, stream processing, CDC आदि) को समझना यह स्पष्ट करता है कि यह कहाँ फिट बैठता है और इसका उपयोग कब करना है, और चूँकि यह architecture निर्णयों को सूचित करता है, इसलिए Kafka के सामान्य use cases को समझना मूल्यवान, व्यावहारिक रूप से प्रासंगिक ज्ञान है — यह स्पष्ट करना कि Kafka कहाँ फिट बैठता है (high-volume, real-time, streaming, pipelines, event-driven systems), यह पहचानने में मदद करना कि यह सही उपकरण कब है, और data streaming तथा event-driven systems से जुड़े architecture निर्णयों के लिए उपयोगी।