RPS Gemiddeld 4-5 duizend RPS, in pieken tot 12k Maar hier is het belangrijk te begrijpen dat de hoofdlading op Kafka lag. Omdat de architectuur asynchroon is, genereerde mijn orkestrator voor elke advertentieaanmaak een keten van 5-7 gebeurtenissen in verschillende verificatieservices. In totaal verwerkten we gemiddeld tot 30k berichten per seconde.

In de beschreven architectuur met asynchrone verwerking via Kafka wordt de belasting verdeeld over de services, waardoor het systeem kan worden opgeschaald en hoge volumes berichten kunnen worden verwerkt.

Voorbeeld:

• Gemiddelde belasting: 4-5 duizend verzoeken per seconde (RPS).
• De piekbelasting bereikt 12 duizend RPS.
• Elke aanvraag genereert een keten van 5-7 gebeurtenissen, die worden gepubliceerd in Kafka voor verschillende services.
• In totaal bereikt de stroom van berichten 30 duizend per seconde.

Deze aanpak maakt het mogelijk om de hoofdservice te ontlasten, de fouttolerantie te verhogen en de verwerking van gebeurtenissen flexibel op te schalen afhankelijk van de belasting.