Meskipun inti “Kafka” sering kali merujuk pada sistem penyimpanan latensi rendah, platform streaming ini mencakup komponen penting lainnya. Yang pertama adalah Kafka Connect, yakni sistem integrasi yang memungkinkan konektor yang dapat diskalakan secara horizontal ke berbagai sistem penting. Hal ini mencakup konektor pengambilan data perubahan (CDC), replikasi cluster ke cluster (MirrorMaker), dan kemampuan untuk menulis data ke sistem downstream seperti lakehouse (Apache Iceberg), data lake (file Avro atau Parquet di penyimpanan objek), serta database seperti BigQuery. Kedua, project Kafka dilengkapi dengan serangkaian klien yang canggih, termasuk klien command line administratif untuk memanipulasi cluster dan topik serta library klien berperforma tinggi untuk membaca dan menulis data.   

Secara historis, pemrosesan data ditangani dengan tugas batch berkala, di mana data mentah terlebih dahulu disimpan dan kemudian diproses pada interval arbitrer. Misalnya, perusahaan retail mungkin menunggu hingga akhir hari untuk menganalisis data penjualan. Salah satu batasan batch processing adalah pemrosesan tersebut tidak berjalan secara real time. Semakin banyak organisasi dan data scientist yang ingin menganalisis data secara real time saat data tersebut dihasilkan guna mengambil keputusan bisnis yang tepat waktu dan mendukung model AI real-time. Di sinilah peran streaming peristiwa. Streaming peristiwa adalah seluruh pemrosesan streaming peristiwa tak terbatas yang berjalan terus-menerus, sebagaimana peristiwa tersebut dibuat. Hal ini menangkap nilai waktu data dan memungkinkan aplikasi berbasis push yang mengambil tindakan setiap kali terjadi sesuatu yang menarik. Bagi data scientist, hal ini berarti kemampuan untuk melakukan rekayasa fitur real-time dan memberikan prediksi latensi rendah.