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Kafka 도입을 통한 데이터 서지 대응 및 Cassandra 부하 분산 구조 설계
How Apache Kafka Powers Real-Time Data Pipelines
AI 요약
Context
Airflow 기반 Batch 처리 방식의 시간적 지연으로 인한 실시간 메트릭 분석의 한계 발생. 데이터 유입량 급증 시 DB로 직접 쓰기 구조에서 발생하는 시스템 과부하 및 crash 위험 존재.
Technical Solution
- Kafka Broker Cluster 구성을 통한 메시지 복제 및 고가용성 확보
- Topic 및 Partition 설계를 통한 수평적 확장성 및 Consumer 병렬 처리 구조 구현
- Offset 관리를 통한 Consumer 장애 복구 시 데이터 유실 방지 및 처리 지점 추적
- Raw Bytes 기반 Serialization 적용으로 데이터 내부 구조 처리 오버헤드 제거 및 Throughput 극대화
- Producer와 Consumer 사이의 Decoupling을 통한 Shock Absorber 역할 수행으로 Cassandra 쓰기 부하 제어
- Infinite Loop 기반의 Continuous Listener 구조로 실시간 데이터 파이프라인 완성
실천 포인트
- 데이터 유입 속도와 처리 속도의 불일치 해결을 위한 Message Queue 도입 검토 - Consumer 장애 시 데이터 정합성 보장을 위한 Offset 관리 전략 수립 - 고속 전송을 위한 데이터 직렬화/역직렬화 라이브러리 최적화 - DB Write 부하 방지를 위한 Buffer 계층의 적절한 파티셔닝 설계