ksqlDB는 Kafka 위에서 동작하는 SQL 기반의 스트리밍 데이터베이스예요. Kafka의 데이터를 쉽게 처리하고 변환할 수 있도록 설계되어 있으며,
실시간 스트림 데이터를 활용한 애플리케이션을 구축하는 데 유용해요.
ksqlDB의 특징
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SQL 기반의 스트리밍 처리
- SQL 문법을 사용하여 Kafka 스트림을 쿼리하고 변환할 수 있어요.
- 복잡한 스트리밍 데이터 처리를 간단한 SQL 쿼리로 해결할 수 있어요.
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Kafka와의 강력한 통합
- Kafka의 Producer 및 Consumer와 자연스럽게 연결되어 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어요.
- Kafka의 토픽을 스트림과 테이블로 변환하여 활용할 수 있어요.
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상태 저장 가능
- 상태 저장형 연산을 지원하여 집계(Aggregation), 윈도우(Windowing), 조인(Join) 등의 연산을 수행할 수 있어요.
- 내부적으로 Kafka의 상태 저장 기능을 활용하여 데이터를 효율적으로 관리해요.
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실시간 데이터 처리
- 데이터가 지속적으로 변하는 환경에서 스트리밍 데이터를 실시간으로 분석하고 반응할 수 있어요.
- 기존의 배치 처리 방식과 달리, 데이터가 유입될 때마다 즉시 처리하는 방식이에요.
ksqlDB의 주요 개념
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스트림(Stream)
- Kafka 토픽에서 연속적인 데이터 흐름을 나타내요.
CREATE STREAM을 사용하여 생성할 수 있어요.
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테이블(Table)
- 스트림과 달리 최신 상태를 유지하는 데이터 구조예요.
CREATE TABLE을 사용하여 생성하며, 특정 키(Key) 값을 기준으로 최신 값을 유지해요.
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쿼리(Query)
- 데이터를 실시간으로 처리하고 변환하는 SQL 문법을 의미해요.
- 지속적인 스트림 처리를 위해
PERSISTENT QUERY, 단순 조회를 위해PULL QUERY를 사용할 수 있어요.
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윈도우(Windowing)
- 특정 시간 단위로 데이터를 그룹화하여 집계할 수 있어요.
TUMBLING,HOPPING,SESSION과 같은 윈도우 유형을 제공해요.
ksqlDB의 활용 사례
- 실시간 데이터 변환
- Kafka에 수집된 데이터를 변환하여 새로운 Kafka 토픽으로 저장할 수 있어요.
- 이벤트 기반 애플리케이션
- 실시간으로 이벤트를 처리하여 다양한 애플리케이션 로직을 수행할 수 있어요.
- 실시간 모니터링 및 알림 시스템
- Kafka를 활용한 실시간 로그 분석 및 이상 탐지를 할 수 있어요.
- IoT 데이터 처리
- IoT 센서 데이터 스트림을 실시간으로 분석하고 대응하는 시스템을 구축할 수 있어요.
결론
ksqlDB는 실시간 데이터 처리를 쉽게 할 수 있도록 도와주는 도구예요.
SQL 문법을 사용하여 데이터를 손쉽게 변환하고 분석할 수 있으며,
실시간 스트리밍 애플리케이션을 구축하는 데 최적화되어 있어요.
Kafka를 적극적으로 활용하는 환경에서 ksqlDB를 사용하면 데이터 흐름을 더욱 직관적으로 다룰 수 있어요.
25/08/12