Kafka este puternic, dar nu este întotdeauna instrumentul potrivit — excelează în streaming de evenimente de mare volum, conducte de date și sisteme conduse de evenimente, dar adaugă complexitate operațională pe care uneltele mai simple o evită. Înțelegerea când Kafka se potrivește (și când este exagerat) reflectă o judecată solidă.
Când Kafka este o potrivire bună
✓ 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
