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Kafka는 Apache Software Foundation에서 개발한 오픈 소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼으로, 대규모 데이터를 실시간으로 처리하고 저장하며, 시스템 간 데이터를 안정적으로 교환할 수 있도록 설계되었습니다.
Kafka의 주요 기능
- 이벤트 스트리밍 플랫폼
- 데이터를 생산자(Producer)에서 소비자(Consumer)로 실시간으로 전달합니다.
- 데이터를 중앙 집중형 메시지 버퍼에 저장하고 관리합니다.
- 분산 시스템
- 여러 서버에 데이터를 분산하여 저장하고, 고가용성과 확장성을 제공합니다.
- 데이터 파티셔닝 및 복제를 통해 높은 내구성을 유지합니다.
- 내구성과 확장성
- 데이터를 디스크에 저장하여 내구성을 보장하며, 데이터가 소실되지 않도록 복제본을 관리합니다.
- 서버를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.
Kafka의 주요 구성 요소
- Producer (생산자)
- 데이터를 Kafka로 보내는 역할을 합니다.
- 예: 웹 애플리케이션 로그, 사용자 클릭 이벤트 등을 Kafka에 기록.
- Broker (브로커)
- Kafka의 서버 역할을 하며, 데이터를 저장하고 클라이언트 요청을 처리합니다.
- 여러 Broker가 클러스터 형태로 동작.
- Consumer (소비자)
- 데이터를 읽고 처리하는 역할을 합니다.
- 예: 데이터를 분석하거나, 대시보드로 시각화.
- Topic (토픽)
- 데이터가 분류되어 저장되는 카테고리입니다.
- 하나의 Topic은 여러 Partition(분할된 저장 단위)으로 구성.
- ZooKeeper (점점 제거 중)
- 초기 Kafka 아키텍처에서 클러스터 관리를 위해 사용되었으나, 현재는 KRaft로 대체되는 중.
Kafka의 주요 사용 사례
- 로그 및 이벤트 수집
- 애플리케이션의 이벤트 데이터를 중앙 집중적으로 수집.
- 실시간 데이터 처리
- 스트리밍 데이터를 분석하고 대시보드 업데이트.
- 메시지 브로커
- 분산된 서비스 간 데이터를 교환.
- 데이터 파이프라인
- 데이터베이스 또는 애플리케이션 간 데이터를 이동.
- IoT 데이터 처리
- IoT 센서의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리.
Kafka를 사용하는 주요 기업
- LinkedIn (Kafka의 창시자): 사용자 활동 로그 처리.
- Netflix: 사용자 시청 데이터를 실시간으로 분석.
- Uber: 위치 데이터와 결제 데이터 스트리밍.
- Samsung: IoT 기기와 클라우드 간 데이터 처리.
Kafka의 장점
- 고성능: 초당 수백만 건의 메시지를 처리 가능.
- 확장성: 수평적으로 쉽게 확장.
- 내구성: 데이터를 안전하게 저장.
- 유연성: 다양한 데이터 소스와 싱크를 지원.
Kafka는 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 스트리밍이 필요한 환경에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 필요에 따라 적합한 아키텍처로 구축하면 데이터 처리 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
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