Koji su česti slučajevi korištenja za Kafku?

Question

Accepted Answer

Kafka se koristi u mnogim scenarijima koji uključuju **visok volumen, podatke u realnom vremenu ili streaming podatke** — razmjenu poruka, podatkovne cjevovode, event-driven arhitekture, stream processing, agregaciju dnevnika i još mnogo toga. Razumijevanje slučajeva korištenja pojašnjava gdje se Kafka uklapa.

## Česti slučajevi korištenja

```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
```

## Zašto Kafka odgovara tim scenarijima

```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
```

## Zašto je to važno

Razumijevanje čestih slučajeva korištenja Kafke vrijedno je jer **pojašnjava gdje se Kafka uklapa i kada je koristiti**, pa je to korisno znanje za odluke o arhitekturi.

Kafka se ističe u scenarijima koji uključuju veliki volumen, podatke u realnom vremenu ili streaming podatke, a razumijevanje specifičnih slučajeva korištenja pomaže prepoznati kada je Kafka pravi alat.

**Česti slučajevi korištenja** — **razmjena poruka/event streaming** (odvojena pub/sub komunikacija u velikom mjerilu), **podatkovni cjevovodi/integracija** (pouzdano streaming podataka između sustava kao centralna osnova podataka — a to je važna Kafkina upotreba), **event-driven arhitektura i event sourcing** (servisi koji emitiraju i reagiraju na događaje), **stream processing** (analitika u realnom vremenu na tokovima događaja), **agregacija dnevnika**, **praćenje aktivnosti** (clickstreams, telemetrija), **capture promjena podataka** (streaming promjena baza podataka), i **metrike/monitoring** — ilustriraju Kafkinu široku primjenjivost za scenarije koji zahtijevaju podatke i rad u realnom vremenu.

Razumijevanje **zašto Kafka odgovara tim scenarijima** — njena visoka propusnost (upravljanje ogromnim volumenima događaja), trajnost i retencija (pouzdani cjevovodi, reprodukcija, više konzumenata istih podataka), odvajanje (nezavisni proizvođači i konzumenti), streaming u realnom vremenu s niskom latencom, i skalabilnost — povezuje Kafkine karakteristike sa slučajevima korištenja, pojašnjavajući zašto je odabrana.

Okvir koji predstavlja Kafku kao centralni **"nervni sustav" za podatke** u mnogim arhitekturama hvaća njezinu ulogu kao osnovu podataka.

Razumijevanje tih slučajeva korištenja pomaže vam prepoznati kada je Kafka primjerena (streaming s visokim volumenom, cjevovodi, event-driven sustavi, obrada u realnom vremenu) u odnosu na kad su dostačna jednostavnija rješenja.

Jer se Kafka ističe u specifičnim scenarijima (visok volumen, streaming u realnom vremenu, streaming podatci) i razumijevanje njenih čestih slučajeva korištenja (razmjena poruka, cjevovodi, event-driven, stream processing, CDC, itd.) pojašnjava gdje se Kafka uklapa i kada je koristiti, a jer to utječe na odluke o arhitekturi, razumijevanje Kafkinih čestih slučajeva korištenja je vrijedno, praktično relevantno znanje — pojašnjava gdje se Kafka uklapa (visok volumen, streaming u realnom vremenu, streaming, cjevovodi, event-driven sustavi), pomaže prepoznati kada je pravi alat, i korisno je za odluke o arhitekturi vezane uz streaming podataka i event-driven sustave.