Kafka ทรงพลังแต่ ไม่ใช่เครื่องมือที่เหมาะสมเสมอไป — มันโดดเด่นสำหรับ event streaming ปริมาณสูง, pipeline และระบบแบบ event-driven แต่เพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินการที่เครื่องมือที่ง่ายกว่าหลีกเลี่ยงได้ การเข้าใจว่าเมื่อใด Kafka เหมาะสม (และเมื่อใดเกินความจำเป็น) สะท้อนถึงวิจารณญาณที่ดี
เมื่อใด Kafka เป็นตัวเลือกที่ดี
text
✓ 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