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Kafka Event Pipeline과 Lakehouse Medallion 구조 결합을 통한 실시간 데이터 성숙도 확보
Bölüm 2: Event Pipeline Tasarımı: Kafka’dan Lakehouse’a Gerçek Zamanlı Veri Yaşam Döngüsü
AI 요약
Context
단순한 Event 생성 위주의 EDA 설계로 인한 데이터 신뢰성 및 추적 가능성 부족 문제 발생. Raw 데이터의 직접 소비로 인한 Downstream 시스템의 부하 및 데이터 품질 저하라는 기술적 한계 직면.
Technical Solution
- Raw → Validated → Enriched → Curated로 이어지는 단계별 Event Pipeline 설계를 통한 데이터 성숙도 관리
- Schema Contract 기반의 Validation Service를 배치하여 비정상 데이터의 DLQ(Dead Letter Queue) 분리 및 데이터 정제
- External Reference Data와의 Join 및 Lookup 프로세스를 통한 Enriched Topic 생성으로 컨텍스트가 포함된 Event 제공
- Kafka의 Data in Motion(실시간 흐름)과 Lakehouse의 Data at Rest(영구 저장)를 매핑하여 Bronze/Silver/Gold 계층 구조 동기화
- Replay 가능성과 Idempotency 보장을 위해 Raw Topic을 최상단에 유지하는 아키텍처 채택
실천 포인트
- Raw Topic을 별도로 유지하여 장애 발생 시 Replay 및 Audit 가능 여부 확인 - Validation 단계에서 Schema 검증 실패 건을 처리할 DLQ 및 Alert Topic 설계 반영 - Lakehouse의 Medallion Architecture와 Kafka Topic의 계층 구조 매핑 전략 수립 - Consumer가 비즈니스 로직에 집중하도록 Enrichment 단계를 Pipeline 내에 내재화