Hva er vanlige brukstilfeller for Kafka?

Question

Accepted Answer

Kafka brukes i mange scenarier som involverer **høyt volum, sanntids- eller streamingdata** — messaging, datapipelines, event-driven arkitekturer, stream processing, loggaggregering og mer. Å forstå brukstilfellene avklarer hvor Kafka passer inn.

## Vanlige brukstilfeller

```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
```

## Hvorfor Kafka passer til disse

```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
```

## Hvorfor det er viktig

Å forstå Kafkas vanlige brukstilfeller er verdifullt fordi det **avklarer hvor Kafka passer inn og når det skal brukes**, så det er nyttig kunnskap for arkitekturvedtak.

Kafka utmerker seg i scenarier som involverer høyt volum, sanntids- eller streamingdata, og å forstå de spesifikke brukstilfellene hjelper med å gjenkjenne når Kafka er det riktige verktøyet.

De **vanlige brukstilfellene** — **messaging/event streaming** (frikoblet pub/sub i stor skala), **datapipelines/integrasjon** (pålitelig streaming av data mellom systemer som en sentral dataryggrad — en stor Kafka-bruk), **event-driven arkitektur og event sourcing** (tjenester som sender ut og reagerer på hendelser), **stream processing** (sanntidsanalyser på hendelsesstrømmer), **loggaggregering**, **aktivitetssporing** (clickstreams, telemetri), **change data capture** (streaming av databaseendringer), og **metrics/monitoring** — illustrerer Kafkas brede anvendelighet for dataintensive, sanntidsscenarier.

Å forstå **hvorfor Kafka passer til disse** — dets høye gjennomstrøming (håndtering av massive hendelsesmengder), holdbarhet og oppbevaring (pålitelige pipelines, replay, flere forbrukere av samme data), frikoblinger (uavhengige produsenter og forbrukere), sanntids lavlatensstreaming, og skalabilitet — knytter Kafkas karakteristikker til brukstilfellene, og avklarer hvorfor det velges.

Framingen av Kafka som et sentralt **«nervesystem» for data** i mange arkitekturer fanger dens rolle som en dataryggrad.

Å forstå disse brukstilfellene hjelper deg med å gjenkjenne når Kafka er passende (høyt volum streaming, pipelines, event-driven systemer, sanntidsbehandling) kontra når enklere verktøy er tilstrekkelige.

Siden Kafka utmerker seg i spesifikke scenarier (høyt volum, sanntids- eller streamingdata) og å forstå dets vanlige brukstilfeller (messaging, pipelines, event-driven, stream processing, CDC osv.) avklarer hvor det passer inn og når det skal brukes, og siden dette informerer arkitekturvedtak, er å forstå Kafkas vanlige brukstilfeller verdifullt, praktisk relevant kunnskap — som avklarer hvor Kafka passer inn (høyt volum, sanntid, streaming, pipelines, event-driven systemer), hjelper med å gjenkjenne når det er det riktige verktøyet, og er nyttig for arkitekturvedtak som involverer datastreaming og event-driven systemer.