Hoe wordt Kafka gebruikt in event-driven architectures?

Question

Accepted Answer

Kafka is een populaire basis voor **event-driven architectures** — waar services communiceren via **events** in plaats van directe aanroepen. Kafka's duurzame, schaalbare event log maakt het zeer geschikt voor event-driven systemen, event sourcing en CQRS.

## Kafka als de event backbone

```text
In event-driven architecture, services emit and react to EVENTS:
  → a service publishes events to Kafka ("OrderPlaced", "PaymentReceived")
  → other services CONSUME and react (decoupled — the producer doesn't know the consumers)
  → Kafka = the durable, scalable EVENT BACKBONE connecting services
→ services are decoupled, communicating via events through Kafka
```

## Waarom Kafka past bij event-driven systemen

```text
✓ DECOUPLING → producers and consumers independent; add consumers without changing producers
✓ DURABLE event LOG → events stored/replayable; new services can read history; reliable
✓ MULTIPLE consumers → many services react to the same events (each group independently)
✓ SCALABLE → handles high event volumes; partitioned for parallelism
✓ ORDERING (per partition/key) → ordered events per entity
```

## Event sourcing en CQRS

```text
EVENT SOURCING → store state as a sequence of EVENTS (the events ARE the source of truth):
  → Kafka's durable, ordered, retained log is well-suited (the event store)
  → rebuild state by replaying events; full audit/history
CQRS → separate WRITE (commands → events) and READ (materialized views) models:
  → events (in Kafka) update read models; Kafka Streams can build materialized views
→ Kafka is a natural fit for these event-centric patterns
```

## Waarom het belangrijk is

Het begrijpen hoe Kafka wordt gebruikt in event-driven architectures is waardevolle senior-level kennis omdat **Kafka een populaire basis voor event-driven systemen is**, een belangrijke moderne architectuur, dus relevant voor het ontwerpen van dergelijke systemen.

Event-driven architecture (services die via events communiceren in plaats van directe aanroepen) is steeds vaker voorkomend, en Kafka is een natuurlijke basis hiervoor.

Het begrijpen van **Kafka als de event backbone** — services die events naar Kafka sturen en anderen die deze consumen en erop reageren (ontkoppeld, waarbij producers niet weten wie de consumers zijn), wat Kafka tot de duurzame, schaalbare ruggengraat maakt die services verbindt — verduidelijkt Kafka's rol in event-driven systemen.

Het begrijpen van **waarom Kafka geschikt is** — **ontkoppeling** (onafhankelijke producers en consumers, consumers toevoegen zonder producers te wijzigen), het **duurzame event log** (events opgeslagen en af te spelen zodat nieuwe services geschiedenis kunnen lezen), **meerdere consumers** (veel services reageren op dezelfde events via onafhankelijke groups), **schaalbaarheid** (hoog event volume, gepartitioneerde parallelisme) en per-partition **ordenering** — verklaart waarom Kafka's karakteristieken zo goed aansluiten bij event-driven behoeften.

Het begrijpen van **event sourcing en CQRS** — **event sourcing** (status opslaan als een reeks events die de bron van waarheid zijn, waarbij Kafka's duurzame, geordende, behouden log goed geschikt is als event store, het herstellen van status door events af te spelen en volledige audit history mogelijk makend) en **CQRS** (het scheiden van write models die events produceren van read models gebouwd uit events, waarbij Kafka Streams gerealiseerde views kan bouwen) — weerspiegelt de geavanceerde event-centric patterns die Kafka natuurlijk ondersteunt.

Deze patterns (event-driven architecture, event sourcing, CQRS) zijn belangrijke moderne benaderingen, en Kafka is een leidende basis hiervoor.

Het begrijpen hoe Kafka event-driven systemen mogelijk maakt, weerspiegelt geavanceerde architectuurkennis.

Omdat Kafka een populaire basis voor event-driven architectures is (een belangrijke moderne benadering) en zijn karakteristieken (ontkoppeling, duurzaam log, meerdere consumers, schaalbaarheid) maken het zeer geschikt, geavanceerde patterns zoals event sourcing en CQRS ondersteunend, en omdat het begrijpen hiervan relevant is voor het ontwerpen van event-driven systemen, is het begrijpen hoe Kafka wordt gebruikt in event-driven architectures waardevolle senior-level kennis — belangrijk voor de moderne event-driven benadering waarbij Kafka als de event backbone fungeert, event sourcing en CQRS ondersteunend, en de architectuurkennis weerspiegelend om event-driven systemen met Kafka te ontwerpen, een significant gebruik van Kafka in moderne architectuur.