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태그: Kafka

49건의 항목

  • 모니터링 도구

    모니터링 도구 Kafka 클러스터를 모니터링하기 위한 다양한 도구와 설정 방법을 살펴봅니다.

  • 성능 튜닝 가이드

    성능 튜닝 가이드 Kafka 클러스터의 성능을 최적화하기 위한 가이드입니다.

  • 장애 대응

    장애 대응 Kafka 클러스터에서 발생할 수 있는 장애 상황과 대응 방법을 살펴봅니다.

  • 주요 메트릭

    주요 메트릭 Kafka 클러스터를 효과적으로 모니터링하기 위한 핵심 메트릭을 살펴봅니다.

  • Consumer Group 설계

    Consumer Group 설계 효과적인 Consumer Group 설계는 Kafka 기반 시스템의 확장성과 안정성에 핵심적입니다.

  • Dead Letter Queue 패턴

    Dead Letter Queue 패턴 처리 실패한 메시지를 별도 토픽으로 분리하여 관리하는 패턴입니다.

  • Error Handling 전략

    Error Handling 전략 Kafka 기반 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 오류를 효과적으로 처리하는 전략을 살펴봅니다.

  • Partition 수 결정

    Partition 수 결정 토픽의 파티션 수는 성능, 확장성, 운영에 큰 영향을 미치는 중요한 설계 결정입니다.

  • Replication Factor 결정

    Replication Factor 결정 Replication Factor는 데이터 내구성과 가용성을 결정하는 중요한 설정입니다.

  • Schema 관리

    Schema 관리 Kafka에서 메시지 스키마를 효과적으로 관리하기 위한 방법과 Schema Registry 활용법을 살펴봅니다.

  • 메시지 키 설계

    메시지 키 설계 Kafka에서 메시지 키는 파티션 할당과 메시지 순서 보장에 핵심적인 역할을 합니다.

  • Consumer Group과 Rebalancing

    Consumer Group과 Rebalancing Consumer Group은 Kafka에서 메시지를 병렬로 소비하고 장애 복구를 제공하는 핵심 메커니즘입니다.

  • Consumer Lag 모니터링

    Consumer Lag 모니터링 Consumer Lag은 Kafka 시스템의 건강 상태를 나타내는 핵심 지표입니다. Consumer Lag 개념 정의 Consumer Lag은 Producer가 생산한 메시지와 Consumer가 소비한 메시지 간의 차이입니다.

  • Consumer 기본 개념

    Consumer 기본 개념 Kafka Consumer는 Kafka 클러스터의 토픽에서 메시지를 읽어오는 클라이언트 애플리케이션입니다.

  • Consumer 주요 설정

    Consumer 주요 설정 Kafka Consumer의 동작을 제어하는 핵심 설정들을 살펴봅니다. 필수 설정 bootstrap.servers 브로커 연결 주소입니다.

  • Offset 관리

    Offset 관리 Offset은 Kafka에서 Consumer가 메시지를 어디까지 읽었는지 추적하는 핵심 메커니즘입니다. Offset 개념 정의 Offset은 파티션 내에서 각 메시지의 고유한 순차적 ID입니다.

  • At-most-once, At-least-once, Exactly-once

    At-most-once, At-least-once, Exactly-once 메시지 전달 보장(Delivery Semantics)은 분산 시스템에서 메시지가 어떻게 전달되는지를 정의하는 핵심 개념입니다.

  • Exactly-once Semantics 구현

    Exactly-once Semantics 구현 Kafka에서 Exactly-once Semantics(EOS)를 구현하는 방법과 내부 동작 원리를 살펴봅니다.

  • Transactional Messaging

    Transactional Messaging Kafka의 트랜잭션 기능을 사용하여 여러 메시지를 원자적으로 처리하는 방법을 살펴봅니다.

  • Batch Processing

    Batch Processing Kafka는 배치 처리를 통해 네트워크 오버헤드를 줄이고 처리량을 극대화합니다.

  • Compression

    Compression Kafka는 다양한 압축 알고리즘을 지원하여 네트워크 대역폭과 저장 공간을 절약합니다.

  • Log Compaction

    Log Compaction Log Compaction은 각 키의 최신 값만 유지하여 무한 Retention을 효율적으로 지원합니다.

  • Log Retention 정책

    Log Retention 정책 Kafka는 디스크 공간을 관리하기 위해 오래된 메시지를 자동으로 삭제하는 Retention 정책을 제공합니다.

  • Log Segment와 파일 구조

    Log Segment와 파일 구조 Kafka는 메시지를 디스크에 효율적으로 저장하기 위해 Log Segment 구조를 사용합니다.

  • Page Cache 활용

    Page Cache 활용 Kafka는 OS의 Page Cache를 적극 활용하여 높은 처리량과 낮은 지연시간을 달성합니다. Page Cache 개념 정의 Page Cache는 운영체제가 디스크 I/O를 최적화하기 위해 메모리에 유지하는 캐시입니다.

  • Zero Copy

    Zero Copy Zero Copy는 Kafka가 높은 처리량을 달성하는 핵심 기술 중 하나입니다.

  • Broker 설정

    Broker 설정 Kafka Broker의 핵심 설정들을 살펴봅니다.

  • ISR (In-Sync Replicas)

    ISR (In-Sync Replicas) ISR은 Leader와 동기화된 Replica 집합으로, Kafka의 데이터 일관성과 가용성을 결정합니다.

  • Leader Election

    Leader Election Leader Election은 Kafka 파티션의 리더를 선출하는 프로세스입니다.

  • Partition Reassignment

    Partition Reassignment Partition Reassignment은 파티션의 Replica를 다른 Broker로 이동하는 작업입니다.

  • Replication Factor 설정

    Replication Factor 설정 Replication Factor는 Kafka의 고가용성과 데이터 내구성을 결정하는 핵심 설정입니다.

  • Authentication

    Authentication (인증) Kafka에서 클라이언트와 브로커의 신원을 확인하는 인증 메커니즘을 살펴봅니다.

  • Authorization

    Authorization (인가) Kafka에서 ACL(Access Control Lists)을 사용하여 리소스에 대한 접근 권한을 관리합니다.

  • Encryption

    Encryption (암호화) Kafka에서 데이터를 암호화하여 보호하는 방법을 살펴봅니다.

  • Quota 관리

    Quota 관리 Kafka에서 클라이언트의 리소스 사용량을 제한하여 클러스터를 보호합니다.

  • Idempotent Producer

    Idempotent Producer (멱등성 프로듀서) Idempotent Producer는 중복 메시지를 자동으로 방지하는 기능으로, Kafka 0.11부터 도입되었습니다.

  • Partitioner와 메시지 분배 전략

    Partitioner와 메시지 분배 전략 Partitioner는 Producer가 메시지를 어느 파티션으로 전송할지 결정하는 컴포넌트입니다. 올바른 파티셔닝 전략은 데이터 분산, 처리 순서, 성능에 큰 영향을 미칩니다.

  • Producer 기본 개념

    Producer 기본 개념 Kafka Producer는 메시지를 Kafka 클러스터의 토픽으로 전송하는 클라이언트 애플리케이션입니다.

  • Producer 주요 설정

    Producer 주요 설정 Kafka Producer의 성능, 신뢰성, 처리량을 최적화하기 위한 주요 설정들을 다룹니다.

  • Transactional Producer

    Transactional Producer (트랜잭션 프로듀서) Transactional Producer는 Kafka에서 Exactly-once semantics를 구현하기 위한 핵심 기능입니다. 여러 파티션에 대한 메시지 전송을 원자적으로 처리할 수 있습니다.

  • 메시지 전송 방식

    메시지 전송 방식 Kafka Producer는 세 가지 메시지 전송 방식을 제공합니다. 각 방식은 성능, 신뢰성, 복잡성 측면에서 서로 다른 특성을 가지고 있습니다. 1.

  • Broker와 클러스터

    Broker와 클러스터 Broker란? Broker는 Kafka 서버를 의미하며, 메시지를 저장하고 클라이언트의 요청을 처리하는 핵심 컴포넌트입니다.

  • 0. index

    Kafka 학습 가이드 Apache Kafka는 분산 스트리밍 플랫폼으로, 대용량 실시간 데이터 처리를 위한 핵심 기술입니다. 목차 1. 기초 개념 Kafka란 무엇인가 메시징 시스템과 Kafka의 차이점 Kafka의 주요 특징과 장점 Kafka 사용 사례 2.

  • Kafka 사용 사례

    Kafka 사용 사례 Kafka는 다양한 산업과 시나리오에서 활용됩니다. 실제 기업들이 어떻게 Kafka를 사용하는지 살펴보겠습니다. 1. 메시징 시스템 (Messaging) 개요 전통적인 메시지 브로커를 대체하여 시스템 간 비동기 통신을 처리합니다.

  • Kafka란 무엇인가

    Kafka란 무엇인가 정의 Apache Kafka는 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼(Distributed Event Streaming Platform)입니다. LinkedIn에서 개발하여 2011년 Apache 오픈소스 프로젝트로 공개되었습니다.

  • Kafka의 주요 특징과 장점

    Kafka의 주요 특징과 장점 1.

  • 메시징 시스템과 Kafka의 차이점

    메시징 시스템과 Kafka의 차이점 전통적인 메시징 시스템 메시지 큐 (Message Queue) 대표적인 시스템: RabbitMQ, ActiveMQ, Amazon SQS 특징: Producer → Queue → Consumer Point-to-Point 모델 메시지가 한 번 소비되면 큐에서 삭제됨 Consumer가 메시지를 가져가면(pull) 다른 Consumer는 받을 수 없음 사용 사례: 작업 분배 (Task Distribution) 비동기 처리 (Async Processing) Pub/Sub 시스템 (Publish/Subsc...

  • Push 서버 Kafka 도입기

    Kafka를 먼저 읽어보시면 이해가 더 잘되실겁니다. 도입기 기존에는 node 서버가 요청을 받아서 데이터를 가공하여 FCM으로 전달하는 서버로 구성되어 있었는데, 몇가지 문제가 있었습니다.

  • Kafka

    일반적인 구조 점선은 구독을 의미하고, 실선은 요청 및 응답을 의미합니다. Producer 특정 Topic의 특정 파티션으로 메시지를 발행하는(생산하는) 생산체. 기본적으론 response를 받지 않는 단방향 통신입니다.

    Kafka