이 강의에서는 Apache Kafka에 대한 간단한 소개와 함께 그 작동 원리를 설명합니다. 먼저, Apache Kafka를 이해하기 위해 일상 생활에서 비슷한 예를 들어보겠습니다.
1. 실생활의 예시: 미디어 수신기
미디어 수신기를 통해 DVD, 블루레이, CD 또는 USB에 저장된 데이터를 텔레비전과 스피커로 스트리밍하는 과정을 떠올려보세요. 수신기는 데이터를 받아 이를 소비자(텔레비전 및 스피커)에게 전달하는 중간 역할을 합니다. 이 수신기는 브로커 역할을 하며, Apache Kafka는 이와 유사한 방식으로 동작합니다.
2. Apache Kafka의 정의
Apache Kafka는 오픈 소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼으로, 실시간으로 대규모 데이터를 처리하고 스트리밍할 수 있도록 설계되었습니다. Kafka는 고처리량, 내결함성, 확장성을 갖춘 데이터 처리 기능을 제공하며, 주로 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인 및 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다.
3. Kafka의 주요 구성 요소
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프로듀서(Producer):
- 메시지 또는 이벤트를 생성하고 이를 특정 토픽에 기록하는 역할을 합니다.
- 예를 들어, 은행 애플리케이션에서 계정 생성 시 메시지를 생성하여 Kafka에 보낼 수 있습니다.
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토픽(Topic):
- Kafka는 데이터를 토픽이라는 스트림으로 구성합니다. 토픽은 여러 파티션(Partition)으로 나눌 수 있습니다.
- 예: 뉴욕 고객의 메시지는 P0 파티션으로, 워싱턴 고객의 메시지는 P1 파티션으로 보낼 수 있습니다.
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브로커(Broker):
- Kafka 클러스터 내에서 데이터 저장 및 복제를 담당하는 서버입니다. 브로커는 프로듀서로부터 메시지를 받아 오프셋 ID를 할당하고 이를 소비자에게 전달합니다.
- 프로덕션 환경에서는 최소 3개의 브로커를 권장합니다.
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파티션(Partition):
- 데이터를 여러 브로커에 분산하여 저장하기 위해 토픽을 나눈 것입니다. 각 파티션 내의 메시지는 오프셋 ID(Offset ID)로 식별됩니다.
- 오프셋 ID는 데이터베이스의 일련번호와 유사한 역할을 하며, 메시지를 고유하게 식별할 수 있게 합니다.
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복제(Replication):
- Kafka는 내결함성과 고가용성을 보장하기 위해 데이터를 여러 브로커에 복제합니다. 예를 들어, 하나의 브로커에 저장된 데이터가 손실되더라도 다른 브로커에서 해당 데이터를 복구할 수 있습니다.
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소비자(Consumer) 및 소비자 그룹(Consumer Group):
- 소비자는 특정 토픽의 데이터를 소비하며, 여러 소비자를 소비자 그룹으로 묶어 병렬 처리할 수 있습니다. 각 소비자는 특정 파티션의 데이터를 처리할 수 있습니다.
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스트림(Streams):
- Kafka Streams는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있도록 하는 클라이언트 라이브러리입니다. 이를 통해 애플리케이션은 Kafka에 데이터를 생산하거나 소비하여 처리할 수 있습니다.
정리 및 결론
이 강의에서는 Apache Kafka의 기본 개념과 주요 구성 요소를 살펴보았습니다. Kafka는 대규모 데이터 처리 및 실시간 스트리밍에 매우 적합한 플랫폼으로, 이를 활용하면 마이크로서비스 간의 이벤트 스트리밍을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 앞으로의 강의에서 Apache Kafka를 사용한 이벤트 주도 마이크로서비스 구현에 대해 더 깊이 다루겠습니다.
감사합니다, 다음 강의에서 뵙겠습니다.
