Che cos'è Apache Kafka e a cosa serve?

Question

Accepted Answer

**Apache Kafka** è una **piattaforma di streaming di eventi** distribuita — un sistema ad alto throughput e durevole per pubblicare, archiviare ed elaborare flussi di eventi (record). È utilizzato per messaging, pipeline dati in tempo reale, architetture event-driven e stream processing su larga scala.

## Cos'è 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
```

## A cosa serve Kafka

```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
```

## Caratteristiche chiave

```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
```

## Perché è importante

Comprendere cos'è Kafka e a cosa serve è una conoscenza preziosa e fondamentale perché Kafka è una **piattaforma dominante per lo streaming di eventi e i dati ad alto volume** nelle architetture moderne, ampiamente utilizzata in tutta l'industria.

Kafka è una piattaforma di streaming di eventi distribuita — fondamentalmente un **log di eventi durevole, scalabile e append-only** a cui i produttori scrivono e da cui i consumatori leggono, combinando messaging, archiviazione durevole ed elaborazione di flussi.

Comprendere questa natura fondamentale (publish/subscribe su flussi di eventi, archiviati durevolmente in un log replicato distribuito, elaborati in tempo reale) è la base.

Comprendere **a cosa serve Kafka** — messaging e streaming di eventi (pub/sub disaccoppiato su larga scala), pipeline dati (spostamento affidabile dei dati tra sistemi), architettura event-driven e event sourcing, elaborazione e analytics in tempo reale, e log aggregation e change data capture — chiarisce la sua ampia applicabilità per scenari con dati ad alto volume e in tempo reale.

Comprendere le **caratteristiche chiave** — alto throughput (milioni di eventi/sec), durabilità (eventi persistiti e replicati, non persi), scaling orizzontale distribuito, retention degli eventi (consumatori che leggono al loro ritmo con replay possibile — una caratteristica distintiva), e disaccoppiamento — spiega perché Kafka è scelto per scenari dati esigenti.

Kafka è ampiamente utilizzato da grandi aziende ed è sempre più comune nelle architetture dati moderne per streaming, pipeline ed sistemi event-driven.

Poiché Kafka è una piattaforma dominante e ampiamente utilizzata per lo streaming di eventi e i dati ad alto volume (messaging, pipeline, architetture event-driven, elaborazione in tempo reale) e comprendere la sua natura (un log di eventi durevole e scalabile), usi e caratteristiche è fondamentale per l'architettura dati e event-driven moderna, comprendere cos'è Kafka e a cosa serve è una conoscenza preziosa e ampiamente pertinente — una comprensione fondamentale di una piattaforma di streaming di eventi importante, sempre più essenziale nelle architetture dati moderne, e il quadro di riferimento per argomenti più specifici su Kafka, prezioso per chiunque lavori con dati in streaming o sistemi event-driven.