数据流主要用于实时处理和连续数据流至关重要的场景。三个主要用例包括实时分析、事件驱动架构和连续数据集成。这些应用程序依赖流式传输系统来处理高速数据，以增量方式处理数据，并实现即时操作或洞察。
一个关键用例是实时分析，在这种情况下，数据在到达时进行分析，以支持时间敏感的决策。例如，金融机构使用流式传输来监控股票交易、检测欺诈或实时计算风险指标。Apache Kafka 或 Apache Flink 等平台会摄取市场数据，应用算法（例如，移动平均线或异常检测），并在几毫秒内触发警报。同样，电子商务公司会跟踪用户行为（例如，点击或购物车更新）来个性化推荐或动态调整定价。流式传输使这些系统能够避免批量处理延迟，确保洞察反映最新的数据。
另一个主要应用是事件驱动架构，在这种情况下，系统会对实时事件做出反应。物联网设备，例如制造设备中的传感器，会生成温度或振动数据流。流式传输平台会处理此数据以触发维护警报或自动调整机器设置。在软件系统中，用户操作（例如，登录尝试或 API 调用）可以流式传输到安全工具以实时检测漏洞。事件驱动的设计还支持实时聊天更新或多人游戏同步等功能，在这些功能中，低延迟至关重要。AWS Kinesis 或 Apache Pulsar 等工具可帮助大规模地路由和处理这些事件。
最后，数据流对于连续数据集成至关重要，它取代了传统的面向批处理的 ETL（提取、转换、加载）工作流程。例如，PostgreSQL 等数据库可以流式传输更改日志（通过 CDC—更改数据捕获）以近乎实时地更新 Snowflake 等数据仓库。这避免了每晚的批量作业，并使仪表板保持最新。日志聚合工具（例如，Elasticsearch）也使用流式传输来收集和索引应用程序日志以进行即时故障排除。通过以增量方式处理数据，流式传输降低了存储成本，并确保下游系统始终拥有最新的信息，而无需手动干预。