Apache Kafka의 기본 이해

Apache Kafka는 실시간 데이터 파이프라인과 스트리밍 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 처음에는 LinkedIn에서 개발하고 나중에 Apache Software Foundation에 기증된 Kafka는 대규모, 고처리량, 저지연 데이터 스트림을 처리하는 필수 요소가 되었습니다. 본질적으로 Kafka는 분산 메시징 시스템으로 작동합니다. 시스템이 레코드 스트림을 게시하고 구독할 수 있게 해주어 메시지 큐나 기업 메시징 시스템과 유사하지만 추가적인 견고성과 유연성을 제공합니다.

Kafka의 주요 개념

주제
Kafka의 데이터는 논리적 단위인 주제로 분류되어 저장됩니다. 주제는 생산자가 데이터를 보내고 소비자가 데이터를 검색하는 채널 역할을 합니다.

생산자
생산자는 데이터 소스입니다. 그들은 데이터를 주제에 기록하거나 “게시”하여 다른 시스템이 정보를 소비할 수 있게 합니다.

소비자
소비자는 주제에 구독하고 들어오는 데이터를 처리하는 애플리케이션이나 서비스입니다. 각 소비자는 메시지를 어떻게 처리할지, 실시간으로 처리할지 나중을 위해 저장할지를 결정할 수 있습니다.

브로커
Kafka는 브로커라고 불리는 서버 클러스터에서 실행됩니다. 이 브로커들은 클러스터 전체에 데이터를 저장하고 배포하기 위해 협력하여 오류 내성 및 확장성을 보장합니다.

파티션
대량의 데이터를 처리하기 위해 주제는 파티션이라는 더 작은 단위로 나뉩니다. 각 파티션은 여러 브로커에 복제되어 확장성과 신뢰성을 제공합니다.

Kafka를 사용하는 이유?

Kafka는 실시간 데이터 스트림을 관리하는 효율성으로 유명합니다. 로그 집계, 실시간 분석, 스트림 처리 및 이벤트 구동 시스템과 같은 사용 사례에 이상적입니다. 오류 내성 설계는 최소한의 데이터 손실을 보장하며, 메시지 재생 기능은 중요한 애플리케이션에 매우 적합합니다.

본질적으로 Kafka는 수백만 개의 패키지(메시지)를 동시에 처리하여 올바른 수신자(소비자)에게 신속하고 정확하게 전달하는 디지털 우체국과 같습니다. 금융 거래, 센서 데이터 또는 사용자 활동 로그를 처리하는 경우 Kafka는 실시간 데이터 운영을 위한 견고한 기반을 제공합니다.