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
✓ 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
