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Kafka Streams와 스프링 부트 통합: 실시간 데이터 처리 애플리케이션 구축하기

Apache Kafka Streams 는 실시간 데이터 스트리밍을 처리하는 강력한 API로, Kafka의 데이터를 실시간으로 처리하고 변환할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Kafka Streams API 와 스프링 부트 를 통합하여 실시간 데이터 처리 애플리케이션 을 구축하는 방법을 설명합니다. 또한 상태 저장 변환 과 인터랙티브 쿼리 를 통해 애플리케이션에서 상태 저장소 를 어떻게 활용하는지도 살펴봅니다. 1. Kafka Streams API 소개 Kafka Streams 는 Apache Kafka 위에서 동작하는 스트림 처리 라이브러리 로, 데이터를 실시간으로 변환, 필터링, 집계 할 수 있습니다. 특히 분산 환경 에서 동작할 수 있어 대규모 데이터 스트리밍 .. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

Kafka 애플리케이션 테스트하기: 단위 테스트부터 통합 테스트까지

Apache Kafka 는 대규모 데이터 스트리밍 애플리케이션에서 널리 사용되며, 이러한 애플리케이션의 테스트 는 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 프로듀서와 컨슈머의 단위 테스트 , Embedded Kafka를 활용한 통합 테스트 , Kafka 모의 객체(Mock) 를 사용한 테스트 방법, 그리고 비동기 코드 테스트를 위한 모범 사례에 대해 다룹니다. 1. 프로듀서와 컨슈머의 단위 테스트Kafka 애플리케이션에서 프로듀서 와 컨슈머 의 동작을 단위 테스트 로 확인하는 것은 매우 중요합니다. Mockito 와 같은 모의 객체(Mock)를 활용하여 Kafka 브로커와의 실제 연결 없이도 단위 테스트를 수행할 수 있습니다.프로듀서 단위 테스트 예시@RunWith(Spr.. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

Kafka 애플리케이션 스케일링: 프로듀서와 컨슈머의 확장 및 고가용성 전략

Apache Kafka 는 대규모 데이터 스트리밍 애플리케이션을 지원하는 강력한 플랫폼입니다. Kafka 애플리케이션을 성공적으로 스케일링하려면 프로듀서와 컨슈머의 수평 확장 , 토픽의 파티셔닝 전략 , 컨슈머 그룹 관리 , 그리고 고가용성 을 위한 장애 대응 전략 이 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 이러한 요소들을 살펴보고, 효과적인 Kafka 애플리케이션 스케일링 방법을 설명합니다. 1. 프로듀서와 컨슈머의 수평 확장Kafka 애플리케이션을 수평 확장 (Horizontal Scaling)하려면 프로듀서 와 컨슈머 인스턴스를 늘리는 것이 핵심입니다. 수평 확장은 트래픽이 증가할 때 애플리케이션의 처리 능력을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.프로듀서 확장 프로듀서 는.. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

Kafka 애플리케이션의 모니터링과 로깅: 실시간 운영 효율성 극대화하기

Apache Kafka 는 대규모 스트리밍 데이터 처리 시스템의 핵심으로, 애플리케이션이 안정적으로 운영되려면 모니터링 과 로깅 이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 Logback 이나 Log4j 같은 로깅 프레임워크를 사용하여 Kafka 애플리케이션의 로깅을 관리하고, JMX 나 Prometheus 를 통해 Kafka 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 또한, Grafana 를 통해 실시간으로 메트릭 시각화 하는 방법도 소개합니다. 1. Logback이나 Log4j 같은 로깅 프레임워크 사용Kafka 애플리케이션에서 로깅 은 문제를 추적하고 애플리케이션의 상태를 파악하는 데 중요한 도구입니다. Logback 과 Log4j 는 Java 애플리케이션에서 .. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

비동기 메시지 처리 패턴: 효율적인 비동기 처리와 메시지 순서 보장하기

비동기 메시지 처리 는 대규모 시스템에서 성능과 효율성을 극대화하는 중요한 패턴입니다. 이번 포스팅에서는 동기식 처리 와 비동기식 처리 의 차이를 살펴보고, CompletableFuture 와 같은 비동기 API 활용 방법을 설명합니다. 또한, 메시지 상관관계 및 추적 을 구현하는 방법과 메시지 순서 보장 을 위한 기법도 다루겠습니다. 1. 동기식 vs 비동기식 처리 이해하기 동기식 처리 동기식 처리 는 한 작업이 완료될 때까지 다음 작업이 시작되지 않는 방식입니다. 이 방식은 단순하지만, 작업이 차례대로 진행되기 때문에 처리 속도가 느려질 수 있습니다 .public String processSync() { // 동기식 처리: 다음 작업은 이전 작업이 완료될 때까지 .. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

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