Kafka का उपयोग कब करना चाहिए (और कब नहीं)?

Question

Accepted Answer

Kafka शक्तिशाली है लेकिन **हमेशा सही उपकरण नहीं** — यह high-volume event streaming, pipelines और event-driven systems के लिए उत्कृष्ट है, लेकिन operational complexity जोड़ता है जिससे सरल उपकरण बचते हैं। यह समझना कि Kafka कब फिट बैठता है (और कब यह अति है) ठोस निर्णय को दर्शाता है।

## Kafka कब एक अच्छा विकल्प है

```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 कब अति हो सकता है

```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)
```

## चुनना

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✓ 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
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Kafka का उपयोग कब करना है (और कब नहीं) यह समझना मूल्यवान है क्योंकि **Kafka शक्तिशाली है लेकिन complexity जोड़ता है**, इसलिए इसे उचित रूप से उपयोग करने का निर्णय ठोस architecture निर्णयों के लिए महत्वपूर्ण है।

Kafka कुछ चीज़ों में उत्कृष्ट है लेकिन एक सार्वभौमिक समाधान नहीं है, और यह समझना कि यह कब फिट बैठता है बनाम कब यह अति है, परिपक्व निर्णय को दर्शाता है।

**Kafka कब एक अच्छा विकल्प है** यह समझना — high-volume event streaming, data pipelines (एक data backbone), एक ही stream के कई consumers, event-driven architecture और event sourcing, replay की ज़रूरतें, और real-time stream processing — यह स्पष्ट करता है कि कहाँ Kafka की ताकतें (scale, streaming, retention, कई consumers) इसे सही विकल्प बनाती हैं।

निर्णायक रूप से, **Kafka कब अति हो सकता है** यह समझना समान रूप से महत्वपूर्ण है: Kafka महत्वपूर्ण **operational complexity** जोड़ता है (चलाने, tune करने और monitor करने के लिए एक distributed cluster), इसलिए सरल messaging या task queues, कम volume, request/reply, या बुनियादी background job queues के लिए, **सरल उपकरण (RabbitMQ, SQS, Redis) अक्सर पर्याप्त होते हैं और आसान होते हैं** — और जब आपको इसकी क्षमताओं की आवश्यकता नहीं है तब Kafka की complexity जोड़ना over-engineering है (YAGNI)।

यह संतुलित दृष्टिकोण — Kafka की शक्ति को पहचानना लेकिन इसकी लागत और इसे भी कि सरल उपकरण अक्सर उपयुक्त होते हैं — महत्वपूर्ण है क्योंकि Kafka कभी-कभी ज़रूरत के बजाय hype के कारण अपनाया जाता है।

**चुनना** कैसे है यह समझना — जब आपको इसकी ताकतों की आवश्यकता हो तब Kafka का उपयोग करना (scale, streaming, retention, replay, कई consumers), जब सरल उपकरण पर्याप्त हों तब उनका उपयोग करना, और यदि आप इसका उपयोग करते हैं तो operational burden कम करने के लिए managed Kafka पर विचार करना — hype के बजाय वास्तविक आवश्यकताओं से उपकरण को मिलाना दर्शाता है।

चूँकि Kafka शक्तिशाली है लेकिन operational complexity जोड़ता है (इसलिए यह हमेशा सही उपकरण नहीं है) और यह समझना कि यह कब फिट बैठता है (इसकी ताकतें) बनाम कब सरल उपकरण पर्याप्त हैं (over-engineering से बचना) ठोस निर्णय को दर्शाता है, और चूँकि यह अच्छे architecture निर्णयों को सूचित करता है, इसलिए Kafka का उपयोग कब करना है यह समझना मूल्यवान, व्यावहारिक रूप से प्रासंगिक ज्ञान है — Kafka को उचित रूप से उपयोग करने के निर्णय के लिए महत्वपूर्ण (जब इसकी ताकतों की आवश्यकता हो) बनाम सरल उपकरण (जब वे पर्याप्त हों), Kafka की complexity को अनावश्यक रूप से अपनाने की over-engineering से बचना, और ठोस, hype-प्रतिरोधी architecture निर्णय लेने को दर्शाना।