피드로 돌아가기
Dev.toInfrastructure
원문 읽기
Apache Kafka 기반 Real-time Event Streaming을 통한 초저지연 데이터 처리 구조 설계
A Beginners guide to Real-time Data Streaming with Apache Kafka
AI 요약
Context
전통적인 Batch Processing 방식은 대규모 트랜잭션 처리 시 데이터 반영 지연으로 인한 실시간 대응 한계 발생. 특히 금융권의 Fraud Detection과 같은 즉각적인 판단이 필요한 도메인에서 데이터 처리 병목 지점 식별.
Technical Solution
- TCP 기반 High Performance Binary Protocol을 채택한 Distributed Event Streaming 플랫폼 구축
- Broker Cluster 구성을 통한 Storage Layer 분리 및 Fault Tolerance 확보로 가용성 증대
- Topic과 Partition 구조 설계를 통한 Immutable Sequence 유지 및 Parallel Processing 구현
- Producer-Consumer 아키텍처 기반의 비동기 데이터 교환으로 시스템 간 결합도 해소
- KRaft 도입을 통한 Zookeeper 의존성 제거 및 Cluster Metadata 관리 구조 단순화
- JSON Serialization/Deserialization 프로세스를 적용한 이기종 시스템 간 데이터 정합성 유지
실천 포인트
1. 데이터 처리량 증가에 대비한 Topic Partitioning 전략 수립 여부 검토
2. 시스템 가용성 확보를 위한 Broker Cluster의 다중 리전 배포 고려
3. Consumer의 처리 시점 결정을 위한 Offset 관리 전략(earliest vs latest) 설정
4. Zookeeper 제거 버전(KRaft) 도입을 통한 인프라 운영 복잡도 감소 적용