评估Stream的适用性主要基于以下几个方面：
- 数据规模：Stream处理通常适用于处理大规模的数据流。如果数据规模较小，使用传统的批处理方法可能更为高效。因此，在评估Stream的适用性时，需要考虑数据规模的大小以及预期的增长趋势。
- 实时性要求：Stream处理具有低延迟、高吞吐量的特点，特别适用于实时数据处理场景。如果业务场景对数据的实时性要求较高，需要快速响应并处理数据变化，那么Stream可能是一个合适的选择。
- 处理逻辑复杂性：Stream处理通常支持复杂的数据转换和处理逻辑，包括窗口操作、状态管理、复杂的事件处理等。如果业务场景需要对数据进行复杂的处理和分析，那么Stream的灵活性可能使其成为一个好的选择。
- 系统资源限制：Stream处理通常需要消耗一定的系统资源，包括计算资源、存储资源等。在评估Stream的适用性时，需要考虑系统的资源限制以及资源的可扩展性。如果系统资源有限，可能需要考虑使用更为轻量级的数据处理技术。
- 数据一致性和可靠性要求：Stream处理通常提供一定程度的数据一致性和可靠性保证，但可能不如传统的批处理方法那么强。如果业务场景对数据的一致性和可靠性要求较高，需要考虑使用更为可靠的数据处理技术。
综上所述，评估Stream的适用性需要综合考虑数据规模、实时性要求、处理逻辑复杂性、系统资源限制以及数据一致性和可靠性要求等多个方面。根据具体的业务场景和需求，可以选择适合的Stream处理框架和技术来实现高效、可靠的数据处理。