तुम्ही Kafka कधी वापरावा (आणि कधी नाही)?

Question

Accepted Answer

Kafka हक्तिशाली आहे पण **हमेशा योग्य साधन नसते** — हे उच्च-व्हॉल्यूम इव्हेंट स्ट्रिमिंग, पाइपलाइनस आणि इव्हेंट-ड्रिव्हन सिस्टमसाठी उत्कृष्ट आहे, परंतु ऑपरेशनल जटिलता जोडते जी सोपी साधने टाळतात. Kafka कधी खरोखर योग्य आहे (आणि कधी अतिरिक्त आहे) हे समजून घेणे सुदृढ निर्णय दर्शवते.

## Kafka कधी योग्य आहे

```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 कधी अतिरिक्त असू शकते

```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)
```

## निवड करणे

```text
✓ 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
```

## हे महत्वाचे का आहे

Kafka कधी वापरावे (आणि कधी नाही) हे समजून घेणे मूल्यवान आहे कारण **Kafka हक्तिशाली आहे पण जटिलता जोडते**, म्हणून योग्य पद्धतीने वापरण्याचा निर्णय सुदृढ आर्किटेक्चर निर्णयांसाठी महत्वाचा आहे.

Kafka काही गोष्टींमध्ये उत्कृष्ट आहे परंतु सार्वभौमिक समाधान नाही, आणि कधी खरोखर योग्य आहे विरुद्ध कधी अतिरिक्त आहे हे समजून घेणे परिपक्व निर्णय दर्शवते.

**Kafka कधी योग्य आहे** हे समजून घेणे — उच्च-व्हॉल्यूम इव्हेंट स्ट्रिमिंग, डेटा पाइपलाइनस (डेटा बॅकबोन), समान स्ट्रीमचे एकाधिक उपभोक्ते, इव्हेंट-ड्रिव्हन आर्किटेक्चर आणि इव्हेंट सोर्सिंग, रीप्ले गरजा, आणि रिअल-टाइम स्ट्रीम प्रोसेसिंग — स्पष्ट करते की Kafka च्या शक्ती (स्केल, स्ट्रिमिंग, धारणा, एकाधिक उपभोक्ते) कोठे त्यास योग्य निवड बनवते.

गंभीरपणे, **Kafka कधी अतिरिक्त असू शकते** हे समजून घेणे समान महत्वाचे आहे: Kafka महत्वपूर्ण **ऑपरेशनल जटिलता** जोडते (चालविण्यासाठी, ट्यून करण्यासाठी आणि मॉनिटर करण्यासाठी वितरित क्लस्टर), म्हणून सोपी मेसेजिंग किंवा कार्य रांगा, कमी व्हॉल्यूम, विनंती/उत्तर, किंवा मूलभूत पार्श्वभूमी कार्य रांगांसाठी, **सोपी साधने (RabbitMQ, SQS, Redis) बहुतेक वेळा पुरेसे आहेत आणि सोपी आहेत** — आणि Kafka ची जटिलता जोडणे जेव्हा तुम्हाला त्याच्या क्षमता आवश्यक नसतात तेव्हा अति-इंजिनीअरिंग आहे (YAGNI).

हे संतुलित दृष्टिकोन — Kafka च्या शक्तीला मान्यता देणे परंतु त्याच्या खर्च आणि की सोपी साधने बहुतेक वेळा योग्य आहेत — महत्वाचे आहे कारण Kafka कधीकधी आवश्यकता ऐवजी प्रचारामुळे स्वीकारले जाते.

**निवड करणे** समजून घेणे — Kafka वापरणे जेव्हा तुम्हाला त्याची शक्ती (स्केल, स्ट्रिमिंग, धारणा, रीप्ले, अनेक उपभोक्ते) आवश्यक असते, सोपी साधने वापरणे जेव्हा ती पुरेशी असते, आणि ऑपरेशनल भार कमी करण्यासाठी व्यवस्थापित Kafka विचार करणे जर तुम्ही त्यास वापरत असाल — वास्तविक आवश्यकतांशी साधन जुळवणे ऐवजी प्रचारात विश्वास करणे हे दर्शवते.

Kafka हक्तिशाली आहे परंतु ऑपरेशनल जटिलता जोडते (म्हणून हमेशा योग्य साधन नसते) आणि कधी खरोखर योग्य आहे (त्याची शक्ती) विरुद्ध कधी सोपी साधने पुरेशी आहेत (अति-इंजिनीअरिंग टाळणे) हे समजून घेणे सुदृढ निर्णय दर्शवते, आणि हे चांगल्या आर्किटेक्चर निर्णयांची माहिती देते, Kafka कधी वापरावे हे समजून घेणे मूल्यवान, व्यावहारिकदृष्ट्या संबंधित ज्ञान आहे — Kafka योग्य पद्धतीने वापरण्याचा निर्णय (जेव्हा त्याची शक्ती आवश्यक असते) विरुद्ध सोपी साधने (जेव्हा ती पुरेशी असते), Kafka ची जटिलता अनावश्यकपणे स्वीकारण्याचे अति-इंजिनीअरिंग टाळणे, आणि सुदृढ, प्रचार-प्रतिरोधी आर्किटेक्चर निर्णय-निर्मिती प्रतिबिंबित करणे महत्वाचे आहे.