Wat zijn veelvoorkomende use cases voor Kafka?

Question

Accepted Answer

Kafka wordt in veel scenario's gebruikt waarbij het gaat om **hoog volume, real-time of streaming data** — messaging, data pipelines, event-driven architectures, stream processing, log aggregation, en meer. Het begrijpen van de use cases verduidelijkt waar Kafka past.

## Veelvoorkomende use cases

```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
```

## Waarom Kafka past bij deze use cases

```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
```

## Waarom het belangrijk is

Het begrijpen van Kafka's veelvoorkomende use cases is waardevol omdat het **verduidelijkt waar Kafka past en wanneer je het moet gebruiken**, dus het is nuttige kennis voor architectuurbeslissingen.

Kafka blinkt uit in scenario's met hoog volume, real-time of streaming data, en het begrijpen van de specifieke use cases helpt herkennen wanneer Kafka het juiste gereedschap is.

De **veelvoorkomende use cases** — **messaging/event streaming** (ontkoppelde pub/sub op schaal), **data pipelines/integratie** (betrouwbaar streaming van data tussen systemen als een centraal data backbone — een belangrijk Kafka-gebruik), **event-driven architecture en event sourcing** (services die events uitzenden en erop reageren), **stream processing** (real-time analytics op event streams), **log aggregation**, **activity tracking** (clickstreams, telemetry), **change data capture** (streaming van databasewijzigingen), en **metrics/monitoring** — illustreren Kafka's brede toepasbaarheid voor data-intensieve, real-time scenario's.

Het begrijpen van **waarom Kafka past bij deze use cases** — de hoge doorvoer (verwerking van massieve event volumes), duurzaamheid en retentie (betrouwbare pipelines, replay, meerdere consumers van dezelfde data), ontkoppeling (onafhankelijke producers en consumers), real-time lage-latentie streaming, en schaalbaarheid — verbindt Kafka's kenmerken met de use cases, wat verduidelijkt waarom het wordt gekozen.

De karakterisering van Kafka als een centraal **"zenuwstelsel" voor data** in veel architecturen vat zijn rol samen als een data backbone.

Het begrijpen van deze use cases helpt je herkennen wanneer Kafka geschikt is (hoog-volume streaming, pipelines, event-driven systemen, real-time processing) versus wanneer eenvoudigere tools volstaan.

Omdat Kafka uitblinkt in specifieke scenario's (hoog volume, real-time, streaming data) en het begrijpen van de veelvoorkomende use cases (messaging, pipelines, event-driven, stream processing, CDC, etc.) verduidelijkt waar het past en wanneer het te gebruiken, en omdat dit architectuurbeslissingen informeert, is het begrijpen van Kafka's veelvoorkomende use cases waardevol, praktisch relevante kennis — verduidelijkt waar Kafka past (hoog volume, real-time, streaming, pipelines, event-driven systemen), helpt herkennen wanneer het het juiste gereedschap is, en is nuttig voor architectuurbeslissingen die data streaming en event-driven systemen betreffen.