Apakah use case lazim untuk Kafka?

Question

Accepted Answer

Kafka digunakan dalam pelbagai senario yang melibatkan **data bervolum tinggi, masa nyata, atau streaming** — messaging, saluran data, seni bina dipacu event, stream processing, pengagregatan log, dan banyak lagi. Memahami use case menjelaskan di mana Kafka sesuai.

## Use case lazim

```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 sesuai untuk 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 ia penting

Memahami use case lazim Kafka adalah berharga kerana ia **menjelaskan di mana Kafka sesuai dan bila perlu menggunakannya**, jadi ia merupakan pengetahuan yang berguna untuk keputusan seni bina.

Kafka cemerlang dalam senario yang melibatkan data bervolum tinggi, masa nyata, atau streaming, dan memahami use case yang khusus membantu mengenali bila Kafka ialah alat yang betul.

**Use case lazim** — **messaging/event streaming** (pub/sub decoupled pada skala besar), **saluran data/integrasi** (menstrim data secara boleh harap antara sistem sebagai tulang belakang data pusat — kegunaan Kafka yang utama), **seni bina dipacu event dan event sourcing** (servis memancar dan bertindak balas terhadap event), **stream processing** (analitik masa nyata pada aliran event), **pengagregatan log**, **penjejakan aktiviti** (clickstream, telemetri), **change data capture** (menstrim perubahan pangkalan data), dan **metrik/pemantauan** — menggambarkan kebolehgunaan luas Kafka untuk senario intensif-data dan masa nyata.

Memahami **mengapa Kafka sesuai untuk ini** — throughput tinggi (mengendalikan volum event yang besar), ketahanan dan pengekalan (saluran data yang boleh harap, replay, berbilang consumer bagi data yang sama), decoupling (producer dan consumer bebas), streaming masa nyata berlatensi rendah, dan kebolehskalaan — menghubungkan ciri-ciri Kafka dengan use case, menjelaskan mengapa ia dipilih.

Rangka Kafka sebagai **"sistem saraf" pusat untuk data** dalam banyak seni bina menangkap peranannya sebagai tulang belakang data.

Memahami use case ini membantu anda mengenali bila Kafka sesuai (streaming bervolum tinggi, saluran data, sistem dipacu event, pemprosesan masa nyata) berbanding bila alat yang lebih ringkas memadai.

Memandangkan Kafka cemerlang dalam senario khusus (data bervolum tinggi, masa nyata, streaming) dan memahami use case lazimnya (messaging, saluran data, dipacu event, stream processing, CDC, dll.) menjelaskan di mana ia sesuai dan bila perlu menggunakannya, dan memandangkan ini memaklumkan keputusan seni bina, memahami use case lazim Kafka merupakan pengetahuan berharga yang relevan secara praktikal — menjelaskan di mana Kafka sesuai (bervolum tinggi, masa nyata, streaming, saluran data, sistem dipacu event), membantu mengenali bila ia ialah alat yang betul, dan berguna untuk keputusan seni bina yang melibatkan data streaming dan sistem dipacu event.