Kafka-ன் பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகள் என்ன?

Question

Accepted Answer

Kafka பல்வேறு சிற்சுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது - **உচ்ச அளவிலான, நிகழ்-நேரமான, அல்லது stream ரூபத்திலான தரவு** உள்ளன - messaging, data pipelines, event-driven architectures, stream processing, log aggregation, மற்றும் மேலும். Kafka இடம் எங்கு பொருந்துகிறது என்பது தெளிவாகவும் உபயோகத்திற்கு எழுப்பும் தெளிவும் பெற்றுக்கொள்ள பொதுவான நிகழ்ச்சிகளை புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.

## பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகள்

```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
```

## Kafka ஏன் இவற்றிற்கு பொருந்துகிறது

```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
```

## இது ஏன் முக்கியமானது

Kafka-ன் பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகளைப் புரிந்துகொள்வது மதிப்புவாய்ந்தது ஏனென்றால் இது **Kafka இடம் எங்கு பொருந்துகிறது மற்றும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைத் தெளிவாக்குகிறது**, எனவே architecture தீர்மானங்களுக்கான பயனுள்ள அறிவு.

Kafka உচ்ச அளவிலான, நிகழ்-நேரமான, அல்லது stream ரூபத்திலான தரவை உள்ளடக்கிய சிற்சுகளில் சிறப்பாக பணிபுரிகிறது, மற்றும் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகளைப் புரிந்துகொள்வது Kafka சரியான கருவி என்று கண்டறிய உதவுகிறது.

பொதுவான **பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகள்** — **messaging/event streaming** (decoupled pub/sub அளவில்), **data pipelines/integration** (systems இடையே நির்ভরযோக்கமாக streaming தரவு - முக்கிய Kafka பயன்பாடு), **event-driven architecture மற்றும் event sourcing** (services events பயிர்ப்பித்துக் கொண்டு மற்றும் events க்கு எதிர்வினை), **stream processing** (event streams ஐ பற்றிய நிகழ்-நேரமான பகுப்பாய்வு), **log aggregation**, **activity tracking** (clickstreams, telemetry), **change data capture** (database மாற்றங்களை stream), மற்றும் **metrics/monitoring** — Kafka-ன் பரந்த பொருந்தகை தரவு-அடர்த்திமுள்ள, நிகழ்-நேரமான சிற்சுகளுக்கு விளக்கப்படுகிறது.

**Kafka ஏன் இவற்றிற்கு பொருந்துகிறது** என்பதை புரிந்துகொள்வது — அதன் உচ்ச throughput (பெரிய event அளவுகளை கையாள்தல்), durability மற்றும் retention (நம்பகமான pipelines, replay, ஒரே தரவின் பல consumers), decoupling (சுயாதீன producers மற்றும் consumers), நிகழ்-நேரமான low-latency streaming, மற்றும் scalability — Kafka-ன் பண்புகளை பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகளுக்கு இணைக்கிறது, ஏன் அது தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது என்பதைத் தெளிவாக்குகிறது.

Kafka-ன் கட்டமைப்பு ஒரு மையக் **"nervous system" for data** பல architectures-களைச் சாதாரண பிரதிநிதித்வம் செய்கிறது.

இந்த பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகளைப் புரிந்துகொள்வது Kafka எப்போது பொருத்தமாக உள்ளது (உচ்ச அளவிலான streaming, pipelines, event-driven systems, நிகழ்-நேரமான processing) எதிராக எப்போது எளிமையான கருவிகள் போதுமானவை என்பது கண்டறிய உதவுகிறது.

Kafka குறிப்பிட்ட சிற்சுகளில் சிறப்பாக பணிபுரிகிறது (உச்ச அளவிலான, நிகழ்-நேரமான, streaming தரவு) மற்றும் அதன் பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகள் (messaging, pipelines, event-driven, stream processing, CDC, முதலியவை) Kafka இடம் எங்கு பொருந்துகிறது மற்றும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைத் தெளிவாக்குகிறது, மற்றும் இது architecture தீர்மானங்களை தெரிவிக்கிறது, Kafka-ன் பொதுவான பயன்பாட்டு நிகழ்ச்சிகளைப் புரிந்துகொள்வது மதிப்புவாய்ந்த, நடைமுறை-பொருந்தகை அறிவு — Kafka இடம் எங்கு பொருந்துகிறது என்பதைத் தெளிவாக்குகிறது (உচ்ச அளவிலான, நிகழ்-நேரமான, streaming, pipelines, event-driven systems), இது சரியான கருவி என்று கண்டறிய உதவுகிறது, மற்றும் தரவு streaming மற்றும் event-driven systems உடன் சம்பந்தப்பட்ட architecture தீர்மானங்களுக்கான பயனுள்ளது.