Apache SeaTunnel 2.3.13, 대용량 데이터 처리와 CDC 성능의 진화

Context

데이터 통합 환경에서 대용량 파일 읽기 성능 저하 문제 발생. 다양한 데이터 소스와의 연결성 부족으로 인한 확장성 한계 직면. CDC 소스의 Schema Evolution 대응 및 모니터링 지표 부재로 인한 운영 가시성 부족.

Technical Solution

• HdfsFile 및 LocalFile 커넥터에 병렬 읽기 및 청크 기반 병렬 처리 방식을 도입하여 대규모 파일 처리 속도 개선
• Zeta Engine에 중첩 배열 및 Map 타입 지원과 min-pause checkpoint 설정을 추가하여 데이터 처리 유연성 및 안정성 확보
• Kafka 커넥터에 Schema Registry 기반 Protobuf 역직렬화 및 EventTime 메타데이터 주입 기능을 구현하여 데이터 정밀도 향상
• MySQL CDC의 Schema Evolution 대기 시간 최적화 및 Flink 1.20.1 호환성 확보를 통한 데이터 파이프라인 연속성 강화
• Sink 커밋 메트릭 및 커밋 속도 계산 기능을 추가하여 데이터 전송 상태의 실시간 관찰 가능 구조 설계
• HugeGraph, DuckDB, IoTDB, AWS DSQL 등 신규 커넥터 확장을 통한 데이터 생태계 연결성 확대

Impact

• 50개 이상의 신규 기능 추가
• 20개 이상의 버그 수정
• Kafka CI 타임아웃 140분, Kudu CI 타임아웃 60분으로 최적화

Key Takeaway

분산 데이터 통합 엔진에서 처리 효율을 높이기 위해서는 단순한 연결 확장을 넘어 파일 시스템 수준의 병렬 읽기 최적화와 스키마 변경에 유연하게 대응하는 CDC 아키텍처 설계가 필수적임.