Apa saja use case umum untuk Kafka?

Question

Accepted Answer

Kafka digunakan dalam banyak skenario yang melibatkan **data volume tinggi, real-time, atau streaming** — messaging, data pipelines, event-driven architectures, stream processing, log aggregation, dan lainnya. Memahami use case mengklarifikasi di mana Kafka cocok digunakan.

## Mengapa ini penting

```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
```

## Mengapa Kafka cocok untuk use case ini

```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
```

## Mengapa ini penting

Memahami use case umum Kafka bernilai karena **mengklarifikasi di mana Kafka cocok dan kapan menggunakannya**, sehingga merupakan pengetahuan yang berguna untuk keputusan arsitektur.

Kafka unggul dalam skenario yang melibatkan data volume tinggi, real-time, atau streaming, dan memahami use case spesifik membantu mengenali kapan Kafka adalah alat yang tepat.

**Use case umum** — **messaging/event streaming** (decoupled pub/sub dalam skala besar), **data pipelines/integration** (streaming data antar sistem secara andal sebagai backbone data pusat — penggunaan Kafka yang utama), **event-driven architecture dan event sourcing** (layanan memancarkan dan merespons event), **stream processing** (analytics real-time pada event streams), **log aggregation**, **activity tracking** (clickstreams, telemetry), **change data capture** (streaming perubahan database), dan **metrics/monitoring** — mengilustrasikan penerapan luas Kafka untuk skenario data-intensive dan real-time.

Memahami **mengapa Kafka cocok untuk use case ini** — throughput tinggi (menangani volume event besar), durability dan retention (reliable pipelines, replay, multiple consumers dari data yang sama), decoupling (producers dan consumers independen), streaming real-time dengan latensi rendah, dan scalability — menghubungkan karakteristik Kafka dengan use case, mengklarifikasi mengapa dipilih.

Penggambaran Kafka sebagai **"nervous system"** untuk data dalam banyak arsitektur menangkap perannya sebagai backbone data.

Memahami use case ini membantu Anda mengenali kapan Kafka tepat digunakan (high-volume streaming, pipelines, event-driven systems, real-time processing) versus kapan alat yang lebih sederhana cukup.

Karena Kafka unggul dalam skenario spesifik (high-volume, real-time, streaming data) dan memahami use case umumnya (messaging, pipelines, event-driven, stream processing, CDC, dll.) mengklarifikasi di mana cocok dan kapan menggunakannya, dan karena ini menginformasikan keputusan arsitektur, memahami use case umum Kafka adalah pengetahuan yang bernilai dan relevan secara praktis — mengklarifikasi di mana Kafka cocok (high-volume, real-time, streaming, pipelines, event-driven systems), membantu mengenali kapan itu alat yang tepat, dan berguna untuk keputusan arsitektur yang melibatkan data streaming dan event-driven systems.