Apache Kafka(아파치 카프카)의 고가용성 및 대규모 데이터 처리방법을 예시를 통해 쉽게 이해해 보자 📌 서론 Kafka는 프로듀서와 컨슈머 간의 원활한 데이터 흐름을 가능하게 하며, 데이터 무결성, 확장성, 높은 가용성을 보장한다. 이번 포스트에서는 Kafka의 복잡한 설계에 초점을 맞추어 파티션 메커니즘, 컨슈머 그룹, 클러스터 구성의 복원력을 살펴보도록 하자. 분산 환경에서 대규모 데이터를 처리하기 위해 Kafka의 내부 작동 원리를 이해하는 것은 정말 중요하다. 시나리오 1: 고가용성을 위한 Kafka 클러스터 구성 토픽 구성: UserActivity UserActivity는 사용자 활동 데이터를 위한 Kafka 토픽이다. 이 토픽은 사용자의 다양한 활동을 기록하고 저장하는 데 사용된다. ..

Kafka(카프카) Partition(파티션)의 개념 및 동작 원리를 알아보자📌 서론 이번 포스트에서는 Kafka의 핵심 구성 요소 중 하나인 '파티션'에 대해 집중적으로 살펴볼 예정이다. 파티션은 Kafka에서 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필수적인 역할을 한다. 각각의 파티션은 독립적인 데이터 스트림을 형성하며, 이를 통해 메시지가 병렬로 처리될 수 있다. 이러한 병렬 처리는 Kafka의 성능을 극대화하는 핵심 요인이다. 이번 포스트에서는 파티션의 기본 개념부터 시작하여, 파티션의 복제, 순서 보장과 같은 고급 개념까지 깊이 있게 다룰 예정이다. 로컬 kafka 설정은 다음 포스트를 보고 하면 된다! [kafka] Docker로 카프카 실행하기 (KRaft 모드)Docker를 통해 Kafka를 실..