論文の概要: Analysis of Design Patterns and Benchmark Practices in Apache Kafka Event-Streaming Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16146v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 03:59:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.907026
- Title: Analysis of Design Patterns and Benchmark Practices in Apache Kafka Event-Streaming Systems
- Title（参考訳）: Apache Kafkaイベントストリーミングシステムにおける設計パターンとベンチマークプラクティスの分析
- Authors: Muzeeb Mohammad,
- Abstract要約: 本稿では,2015年から2025年の間に出版された40のピアレビュー研究の構造化された合成について述べる。
ログの圧縮、CQRSバス、正確に1回のパイプライン、データキャプチャの変更、ストリームテーブルの結合、サガオーケストレーション、階層ストレージ、マルチテナントトピック、イベントリプレイなど、9つの繰り返し発生するKafkaデザインパターンを特定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Apache Kafka has become a foundational platform for high throughput event streaming, enabling real time analytics, financial transaction processing, industrial telemetry, and large scale data driven systems. Despite its maturity and widespread adoption, consolidated research on reusable architectural design patterns and reproducible benchmarking methodologies remains fragmented across academic and industrial publications. This paper presents a structured synthesis of forty two peer reviewed studies published between 2015 and 2025, identifying nine recurring Kafka design patterns including log compaction, CQRS bus, exactly once pipelines, change data capture, stream table joins, saga orchestration, tiered storage, multi tenant topics, and event sourcing replay. The analysis examines co usage trends, domain specific deployments, and empirical benchmarking practices using standard suites such as TPCx Kafka and the Yahoo Streaming Benchmark, as well as custom workloads. The study highlights significant inconsistencies in configuration disclosure, evaluation rigor, and reproducibility that limit cross study comparison and practical replication. By providing a unified taxonomy, pattern benchmark matrix, and actionable decision heuristics, this work offers practical guidance for architects and researchers designing reproducible, high performance, and fault tolerant Kafka based event streaming systems.
- Abstract（参考訳）: Apache Kafkaは、リアルタイム分析、金融トランザクション処理、産業テレメトリ、大規模データ駆動システムを可能にする、高スループットイベントストリーミングの基盤プラットフォームになった。
成熟度と広く採用されているにもかかわらず、再利用可能な設計パターンと再現可能なベンチマーク手法に関する統合された研究は、学術出版物や産業出版物の間で断片化されている。
本稿では、ログの圧縮、CQRSバス、正確に1回のパイプライン、変更データキャプチャ、ストリームテーブル結合、サガオーケストレーション、タイトストレージ、マルチテナントトピック、イベントソーシングリプレイなど、9つの繰り返し行われるKafka設計パターンを特定し、2015年から2025年の間に公表された40のピアレビュー研究の構造化合成を提案する。
分析では、TPCx KafkaやYahoo Streaming Benchmarkといった標準スイートとカスタムワークロードを使用した、コユースケースのトレンド、ドメイン固有のデプロイメント、実証的なベンチマークプラクティスを調査している。
本研究は, 構成開示, 評価厳密性, 再現性において, 横断的比較と実用的再現性に重大な矛盾があることを強調した。
この研究は、統合された分類学、パターンベンチマークマトリックス、行動可能な決定ヒューリスティックスを提供することで、再現性、ハイパフォーマンス、フォールトトレラントなKafkaベースのイベントストリーミングシステムを設計するアーキテクトや研究者に実践的なガイダンスを提供する。
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