Le service lisait des données de Kafka, les enrichissait avec des données de Redis — et après, que faisait-il?

После того как сервис прочитал данные из Kafka и обогатил их информацией из Redis, обычно следующие шаги зависят от бизнес-логики:

• Обработка и трансформация данных: например, фильтрация, агрегация или вычисление новых метрик.
• Запись в целевые системы: данные могут быть отправлены в базы данных, другие очереди сообщений или внешние API.
• Отправка событий: публикация обогащённых сообщений в другую тему Kafka для дальнейшей обработки.
• Мониторинг и логирование: фиксация результатов обработки и ошибок для поддержки и анализа.

Пример: сервис получает события о действиях пользователей из Kafka, дополняет их профилем из Redis, затем отправляет итоговые данные в Elasticsearch для аналитики и визуализации.