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Kafka와 Cassandra 조합을 통한 고처리량 실시간 데이터 파이프라인 구축
Building a Real-Time Kafka + Cassandra Pipeline
AI 요약
Context
분초 단위로 발생하는 대규모 이벤트 데이터를 처리하기 위한 고가용성 저장 구조 필요. 기존 관계형 데이터베이스의 쓰기 처리량 한계와 단일 장애 지점(SPOF) 문제를 해결해야 하는 상황.
Technical Solution
- Kafka를 Ingestion Layer로 배치하여 고속 데이터 스트림의 버퍼링 및 처리량 제어
- Cassandra의 Columnar Storage 구조를 활용한 대규모 Time-series 데이터의 효율적 저장
- NoSQL의 분산 아키텍처를 통한 단일 장애 지점 제거 및 Write Throughput 극대화
- CQL의 Partition Key 설계를 통한 데이터 분산 저장 및 읽기 지연 시간 최소화
- Consumer 단에서 Unix Timestamp를 Datetime으로 변환하여 데이터 가독성 확보 및 정형화
실천 포인트
1. 대규모 Write 부하가 예상되는 경우 Kafka를 통한 버퍼링 계층 도입 검토
2. Time-series 데이터 저장 시 분산 저장과 가용성이 보장되는 NoSQL 선정
3. Cassandra 도입 시 JVM Memory 설정을 통한 프로세스 Kill 현상 방지
4. 루트 권한 실행을 지양하는 보안 설정 적용