Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（activitystream）和运营数据处理管道（pipeline）的基础。现在它已为多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道（datapipeline）和消息系统使用。
活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（pageview）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等等数据)。运营数据的统计方法种类繁多。
近年来，活动和运营数据处理已经成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分，这就需要一套稍微更加复杂的基础设施对其提供支持。
相关性以及排序。通过使用计数评级（countrating）、投票（votes）或者点击率（click-through）判定一组给定的条目中那一项是最相关的.
安全：网站需要屏蔽行为不端的网络爬虫（crawler），对API的使用进行速率限制，探测出扩散垃圾信息的企图，并支撑其它的行为探测和预防体系，以切断网站的某些不正常活动。
运营监控：大多数网站都需要某种形式的实时且随机应变的方式，对网站运行效率进行监控并在有问题出现的情况下能触发警告。
报表和批处理:将数据装载到数据仓库或者Hadoop系统中进行离线分析，然后针对业务行为做出相应的报表，这种做法很普遍。
这种由不可变（immutable）的活动数据组成的高吞吐量数据流代表了对计算能力的一种真正的挑战，因其数据量很容易就可能会比网站中位于第二位的数据源的数据量大10到100倍。
传统的日志文件统计分析对报表和批处理这种离线处理的情况来说，是一种很不错且很有伸缩性的方法；但是这种方法对于实时处理来说其时延太大，而且还具有较高的运营复杂度。另一方面，现有的消息队列系统（messagingandqueuingsystem）却很适合于在实时或近实时（near-real-time）的情况下使用，但它们对很长的未被处理的消息队列的处理很不给力，往往并不将数据持久化作为首要的事情考虑。这样就会造成一种情况，就是当把大量数据传送给Hadoop这样的离线系统后，这些离线系统每个小时或每天仅能处理掉部分源数据。Kafka的目的就是要成为一个队列平台，仅仅使用它就能够既支持离线又支持在线使用这两种情况。
Kafka支持非常通用的消息语义（messagingsemantics）。尽管我们这篇文章主要是想把它用于活动处理，但并没有任何限制性条件使得它仅仅适用于此目的。
下面的示意图所示是在LinkedIn中部署后各系统形成的拓扑结构。
要注意的是，一个单个的Kafka集群系统用于处理来自各种不同来源的所有活动数据。它同时为在线和离线的数据使用者提供了一个单个的数据管道，在线活动和异步处理之间形成了一个缓冲区层。我们还使用kafka，把所有数据复制（replicate）到另外一个不同的数据中心去做离线处理。
我们并不想让一个单个的Kafka集群系统跨越多个数据中心，而是想让Kafka支持多数据中心的数据流拓扑结构。这是通过在集群之间进行镜像或“同步”实现的。这个功能非常简单，镜像集群只是作为源集群的数据使用者的角色运行。这意味着，一个单个的集群就能够将来自多个数据中心的数据集中到一个位置。下面所示是可用于支持批量装载（batchloads）的多数据中心拓扑结构的一个例子：
请注意，在图中上面部分的两个集群之间不存在通信连接，两者可能大小不同，具有不同数量的节点。下面部分中的这个单个的集群可以镜像任意数量的源集群。要了解镜像功能使用方面的更多细节，请访问这里.