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Kafka Connect를 통한 데이터 통합: 효율적인 데이터 파이프라인 구축하기

Apache Kafka Connect 는 Kafka를 사용하여 다양한 데이터 소스와 싱크를 쉽게 통합할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 통해 데이터베이스, 파일 시스템, 클라우드 서비스 등 여러 시스템 간의 데이터를 자동으로 이동 시키는 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Kafka Connect 의 개요, 데이터베이스 연동을 위한 커넥터 사용 , 사용자 정의 커넥터 구현 , 그리고 데이터 마이그레이션 전략 에 대해 다룹니다. 1. Kafka Connect 개요 Kafka Connect 는 Kafka 클러스터를 사용해 데이터를 다양한 시스템으로부터 가져오거나 반대로 내보내는 데 사용됩니다. Source 커넥터 는 외부 시스템에서 데이터를 Kafk.. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

이벤트 주도형 마이크로서비스 아키텍처: Kafka로 확장 가능한 마이크로서비스 설계하기

이벤트 주도형 마이크로서비스 아키텍처 는 현대 소프트웨어 개발에서 중요한 패러다임입니다. 이 아키텍처는 서비스 간의 결합도를 낮추고, 시스템 확장성을 극대화하며, 비동기 이벤트 처리를 통해 성능을 최적화할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Kafka 를 활용한 이벤트 주도형 마이크로서비스 설계, 이벤트 소싱과 CQRS 패턴 적용, 서비스 간 통신 처리 , 그리고 Kafka로 마이크로서비스를 확장하는 방법 을 다룹니다. 1. Kafka를 활용한 마이크로서비스 설계Kafka는 메시지 브로커 로서 이벤트 기반 아키텍처에서 중요한 역할을 합니다. 서비스 간 비동기 통신 을 가능하게 하며, 데이터를 파티션 으로 분할하여 대규모 트래픽 처리에 적합합니다.Kafka 기반 이벤트 처리 예시.. IT/Kafka, 비동기 처리 2024. 10. 23.

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.

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