آپ کو Kafka کب استعمال کرنا چاہیے (اور کب نہیں)؟

Question

Accepted Answer

Kafka طاقتور ہے لیکن **ہمیشہ صحیح ٹول نہیں** — یہ اعلیٰ حجم کے ایونٹ سٹریمنگ، پائپ لائنز، اور ایونٹ کے ڈرائیون سسٹمز میں بہترین ہے، لیکن آپریشنل پیچیدگی شامل کرتا ہے جو سادہ ٹولز سے بچتے ہیں۔ یہ سمجھنا کہ Kafka کب موزوں ہے (اور کب بہت زیادہ ہے) مضبوط فیصلے کی عکاسی کرتا ہے۔

## Kafka کب ایک اچھا فٹ ہے

```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
```

## Kafka کب بہت زیادہ ہو سکتا ہے

```text
⚠️ Kafka adds OPERATIONAL COMPLEXITY (a distributed cluster to run, tune, monitor):
  → SIMPLE messaging / task queues → a simpler queue (RabbitMQ, SQS, Redis) may suffice
  → LOW volume → Kafka's scale is unneeded; simpler tools are easier
  → request/REPLY, complex routing → traditional queues fit better
  → just need a basic background job queue → don't reach for Kafka
→ don't add Kafka's complexity if you don't need its capabilities (YAGNI)
```

## انتخاب کرنا

```text
✓ Use Kafka when you NEED its strengths (scale, streaming, retention, replay, many consumers)
✓ Use simpler tools (RabbitMQ, SQS, Redis, a database) when those suffice
✓ Consider MANAGED Kafka (Confluent, MSK) to reduce operational burden if you do use it
→ match the tool to the actual requirements, not hype
```

## یہ کیوں اہم ہے

یہ سمجھنا کہ Kafka کب استعمال کریں (اور کب نہیں) قیمتی ہے کیونکہ **Kafka طاقتور ہے لیکن پیچیدگی شامل کرتا ہے**، اس لیے اس کو صحیح طریقے سے استعمال کرنے کا فیصلہ مضبوط فن تعمیر کے فیصلوں کے لیے اہم ہے۔

Kafka بعض چیزوں میں بہترین ہے لیکن عام حل نہیں ہے، اور یہ سمجھنا کہ یہ کب موزوں ہے بمقابلہ کب بہت زیادہ ہے پختہ فیصلے کی عکاسی کرتا ہے۔

**جب Kafka ایک اچھا فٹ ہے** — اعلیٰ حجم کے ایونٹ سٹریمنگ، ڈیٹا پائپ لائنز (ڈیٹا بیکبون)، ایک ہی سٹریم کے متعدد صارفین، ایونٹ سے ڈرائیون فن تعمیر اور ایونٹ sourcing، دوبارہ چلانے کی ضرورتیں، اور real-time سٹریم پروسیسنگ — اس سے واضح ہوتا ہے کہ Kafka کی طاقتیں (پیمانہ، سٹریمنگ، برقراری، متعدد صارفین) کہاں صحیح انتخاب بناتے ہیں۔

atically اہم، یہ سمجھنا **کہ Kafka کب بہت زیادہ ہو سکتا ہے** برابر اہم ہے: Kafka نمایاں **آپریشنل پیچیدگی** شامل کرتا ہے (ایک distributed کلسٹر چلانا، tune کرنا، اور نگرانی کرنا)، اس لیے سادہ messaging یا task کے قطار، کم حجم، request/reply، یا سادہ background job queues کے لیے، **سادہ ٹولز (RabbitMQ, SQS, Redis) اکثر کافی ہیں اور آسان ہیں** — اور جب آپ کو اس کی ضرورت نہیں تو Kafka کی پیچیدگی شامل کرنا over-engineering ہے (YAGNI)۔

یہ متوازن نقطہ نظر — Kafka کی طاقت کو تسلیم کرنا لیکن اس کی لاگت اور یہ کہ سادہ ٹولز اکثر موزوں ہیں — اہم ہے کیونکہ Kafka بعض اوقات ہائپ کی بجائے ضرورت سے اختیار کیا جاتا ہے۔

**انتخاب** کو سمجھنا — Kafka استعمال کریں جب آپ کو اس کی طاقتوں کی ضرورت ہو (پیمانہ، سٹریمنگ، برقراری، دوبارہ چلانا، بہت سے صارفین)، سادہ ٹولز استعمال کریں جب وہ کافی ہوں، اور اگر آپ اس کو استعمال کرتے ہیں تو managed Kafka پر غور کریں آپریشنل بوجھ کو کم کرنے کے لیے — ٹول کو حقیقی ضروریات سے ملانے کی عکاسی کرتا ہے بجائے ہائپ کے۔

کیونکہ Kafka طاقتور ہے لیکن آپریشنل پیچیدگی شامل کرتا ہے (تو یہ ہمیشہ صحیح ٹول نہیں ہے) اور یہ سمجھنا کہ یہ کب موزوں ہے (اس کی طاقتیں) بمقابلہ کب سادہ ٹولز کافی ہیں (over-engineering سے بچنا) مضبوط فیصلے کی عکاسی کرتا ہے، اور چونکہ یہ اچھے فن تعمیر کے فیصلوں کو بتاتا ہے، Kafka کب استعمال کریں یہ سمجھنا قیمتی، عملی طور پر متعلقہ علم ہے — Kafka کو صحیح طریقے سے استعمال کرنے کے فیصلے کے لیے اہم (جب اس کی طاقتوں کی ضرورت ہو) بمقابلہ سادہ ٹولز (جب وہ کافی ہوں)، غیر ضروری طور پر Kafka کی پیچیدگی اختیار کرنے سے بچنا، اور مضبوط، ہائپ سے مختلف فن تعمیر کے فیصلے کرنے کی عکاسی کرتا ہے۔