为什么我们下定决心使用 Kafka Streams 进行事件溯源？

疑问零失效时遭遇了一些麻烦（它也许在属于自己版本中都会有所改进）。 REST + DB 让它来得十分相似。

入职

意外事件肇始很麻烦（尤其是与 Kafka Streams 结合运用于时）。较难很好地进修这个概念，在实施时较难向其他人解释。为了我们的属于自己小组团员以及其他技工，更是简单的分析方法显然更是明智。

物件

我们将是唯一一个开发属于自己意外事件由此可知控制系统的小组。就所运用于的必要物件和控制系统设计而言，这这样一来我们的工作更是多，而且我们是一个小小组。

调试

我们了解到，对意外事件由此可知控制系统透过推理更是加麻烦。在潜在灾难期间，也许需很短的间隔时间才能查明频发了什么并维持维修服务。

GDPR

与消除疑问与持久 Kafka 传闻相关的 GDPR 立即相比，对样本库中都会的样本透过匿名消除疑问不会那么苦难。

折衷取舍

谈到计算机科学，一切都是折衷。中都会止意外事件肇始都会带来其他单打独斗。

连续性

通过将所有样本数加载在 Kafka 中都会，我们能够运用于 Kafka Transactions 来解决疑问基本上常规的语句，从而解决疑问连续性。现在，当我们将更是改的结果加载在样本库中都会并需向 Kafka 发布通知更是改的意外事件时，我们无法在单个事务中都会完成。我们悄悄考虑到运用于发件箱来进行来强制它

稽核

因为我们暂时地加载了所有意外事件，所以我们取胜后头控制系统中都会频发的真的有原始的历史记录。因此，不需稽核伪装列于或其他稽核日志——不会讯息丢弃。现在我们需格外小心，不该忘记控制系统中都会频发的不可忽视操控，因为其中都会一些操控也许只都会作为短暂的 Kafka 传闻留有痕迹。样本库数加载控制系统的意味着状况。巧合的是，有一些有系统的分析方法。

属于自己维修服务、历史样本

扩展需历史样本的属于自己维修服务以前很简单。他们可以从最早的偏移量中都会消费意外事件并播送历史。运用于属于自己的意外Smalltalk消除方案，此类可能会将来得更是难消除疑问。

开发属于自己者兴奋

为了让属于自己分析方法并其发展自己的技能似乎很有趣。但我们作为技工需同时一贯并迅速重属于自己评估我们的自由选择。尽管侧重于将样本加载在样本库中都会的更是传统的消除方案显然更是乏味，但另一全面性，它让我们可以将更是多间隔时间花在销售业务属于自己功能上，而不是花在控制系统设计难题上。

事实

我们相当是时说意外事件肇始似乎一个最糟的自由选择。这是一个真正强而有力的概念。但是，您必要疑心它也许给您的建设项目减小的举例来时说。我们的论点是你可能会用它来消除所有类型的疑问，而必要将它技术的发展到挑选出的销售业务技术的发展领域（它也许对所有类型的控制系统设计和长处都是国际标准化许多组织的）。 Kafka Streams 也许对我们来时说更是加平缓的进修曲线，尽管我们依然确信它也许是运用于 Kafka 和 Ja 透过样本流传输的绝佳消除方案。

最后——永远不该担心单打独斗你对建筑设计的自由选择！一些以前的更是改和角度看，即使它们显然有点昂贵，也也许都会在借此为您节约大量间隔时间和压力。

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