백엔드 개발한다면 꼭 알아야 할 실시간 & 대용량 데이터 처리의 해답 : Kafka(카프카)
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빅테크 기업을 중심으로 백엔드 개발 채용공고에서 Kafka 활용능력이 눈에 띄게 급부상하고 있습니다. 이제는 백엔드 개발자들도 Kafka를 경험해야하는 시대가 온것인데요. Kafka, 어떤 장점때문에 주목을 받고 있는지 더불어 백엔드개발자들이 어떻게 활용해야하는지 알려드리겠습니다.
1. 요즘 빅테크 기업 채용에 많이 보이는 카프카가 주목받는 이유
1) Kafka(카프카)란?
Kafka(카프카)는 실시간으로 스트리밍 데이터를 수집하고 처리하는 데 최적화된 분산 메시징 시스템입니다. 수천 개의 대용량 데이터 원본에서 연속적으로 생성되는 데이터로, 보통 데이터 레코드를 동시에 전송합니다. 실시간으로 대용량 데이터를 전송해야하는 플랫폼은 이러한 지속적인 데용량 데이터 유입을 처리하고 데이터를 순차적이고 점진적으로 처리해야 하기에 Kafka(카프카)를 사용하면 효율적으로 처리가 가능합니다.
2) Kafka(카프카)는 주로 어디에 사용될까요?
Kafka는 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인과 실시간 스트리밍 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 데이터 파이프라인은 데이터를 안정적으로 처리하고 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하며, 실시간 애플리케이션은 데이터 스트림을 소비하게 합니다.
2. 백엔드 개발자가 카프카를 왜 배워야할까요?
1) 백엔드 개발자가 Kafka(카프카) 사용할때의 이점
① 고성능 데이터 처리: Kafka는 고속으로 데이터를 처리하고 전송할 수 있어, 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 데 유리합니다.
② 확장성: Kafka는 분산 아키텍처를 기반으로 설계되어 있어, 필요에 따라 시스템을 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터의 양이 증가해도 큰 성능 저하없이 대용량 데이터를 처리할 수 있수 있게 도와줍니다.
③ 데이터 파이프라인 구축: Kafka는 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고, 이를 다양한 목적지(데이터베이스, 캐시 시스템, 검색 엔진 등)로 전송할 수 있게 도와줍니다.
④ 내결함성과 데이터 복구: Kafka는 데이터의 복제를 지원하여, 시스템 장애가 발생해도 대용량 데이터 손실 없이 복구할 수 있는 내결함성을 제공합니다.
2) Kafka(카프카)의 유연한 연결성
Kafka(카프카)는 특히 유연한 연결성이 강점인데요. 다양한 케이스별로 적절하게 외부툴과 연결하여 사용할 수 있어 백엔드 개발에 유용합니다.
① 대량의 트래픽(대용량 데이터)가 몰리는 상황 : DB 분산 (+MySQL, redis)
순간적으로 대량의 트래픽(대용량 데이터)가 몰릴때에는 사용자들에게 빠르게 서빙 되어야 하는 데이터는 빠른 속도의 Redis로, 순차적으로 처리 해도 되는 데이터는 MySQL단에서 처리할 수 있도록 Kafka를 활용할 수 있습니다.
② 로그 수집 시 파이프라인이 많은 양을 빠르게 받아들일 때 데 : 로그 적재 (+beats, Logstash, elasticsearch)
로그 수집 시 파이프라인이 많은 양을 빠르게 받아들일 때 데이터가 일부 유실되는 문제가 생길 수 있습니다. 로그 수집 파이프라인에 높은 신뢰성(고가용성)과 실시간성을 더할 수 있도록 Kafka를 메시징큐로 활용하여 로그를 적재해 해결합니다.
③ 대용량 데이터 분산 및 처리를 위한 Kafka 활용 : 애플리케이션 연결 (+ChatGPT, MySQL, redis, mongoDB, elasticsearch)
Kafka(카프카)를 이용하면 Event Driven Architecture 형태로 콘텐츠 플랫폼 설계 및 구축을 할 수 있습니다. 데이터 저장, 구독, 캐싱, 색인 그리고 외부 API(ChatGPT) 연동까지 자연스럽게 흐르는 데이터 흐름을 설계하고, 각 요구사항에 따른 애플리케이션을 구축해나가며 Event Driven Architecture기반의 거대한 플랫폼을 완성시킬 수 있습니다.
3) 백엔드 개발자가 실무에서 Kafka 활용할 때 가장 중요한 Producer/Consumer 심화활용법
실무적인 능력을 키우기 위해 Kafka 메시지를 자유자재로 다루어보는 심화 활용법까지 다뤄봐야합니다.
① Producer를 활용한 Application 단에서 데이터 자동 이관/복제
한번만 만들어두면, 손쉽게 데이터의 변경사항(C/U/D)을 Kafka로 연동할 수 있습니다. Kafka Connect를 활용한 CDC 등 더 어려운 방법 없이도 간단히 메시지 발행을 자동화가 가능합니다.
② 까다로운 Consumer 활용
보통 실무에서는 Producer보단 Consumer를 다루면서 Exception을 자주 만나게 됩니다. 이때 주로 일어나는 트러블이 3가지가 있는데, 아래의 방법으로 해결할 수 있습니다.
-대비 방안 1 -Retry : Retryable Exception의 경우 Retry로 해결
-대비 방안 2-ErrorHandler : Unretryable Exception의 경우 ErrorHandler를 통해 해결
-대비 방안 3-DLT (Dead Letter Topic) : 컨슈머가 소화하지 못한 메세지의 경우 DLT으로 해결
3. 백엔드 개발에 이렇게나 중요하고 효율적인 Kafka(카프카) 제대로 배우는 학습법
앞서 말한 백엔드 개발에 필요한 Kafka(카프카) 활용법들 빠르고 제대로 배운다면 커리어를 더욱 높일 수 있겠죠?
그래서 준비한 [백엔드 개발자를 위한 Kafka 실습 0 to 1 : 입문부터 EDA까지] 강의!
이 강의 하나면 Spring Boot에 Kafka 연결조차 어려웠던 백엔드 개발자도 EDA 기반의 플랫폼 구축까지 가능! Kafka 마스터 하게 해드리기 위해 1) Kafka 개발환경 세팅부터 차근차근 2) 대용량 데이터를 처리하기위한 실무 수준의 Kafka 활용법을 3가지 프로젝트로 3) Producer / Consumer 심화 활용법까지 3단계 커리큘럼으로 구성했습니다! 강사님도 네*버 쇼핑, 당* 등 국내 최대 트레픽 규모의 서비스를 만들며, 대용량 데이터를 안정적으로 다루기 위해 Kafka를 실무 최전선에서 사용하시고 계신 분이니 백엔드 개발 노하우까지 가득 챙겨가세요!