기술적으로 카프카가 워낙 많이 사용되고
은행권에서도 사용하려는 시도가 늘어나고 있어
기본적인 개념을 이해하면 좋을 것 같습니다
카프카의 개념
카프카는 아파치 재단에서 개발한 오픈소스 메시지 시스템입니다.
이 시스템은 대용량의 실시간 데이터 처리를 가능하게 하며 데이터를 안정적으로 저장하고 전송하는 역할을 합니다
카프카는 '프로듀서', '브로커', '컨슈머'라는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다
1. 프로듀서 : 데이터를 생성하고 카프카에 전송하는 역할을 합니다. 예를 들어, 웹사이트의 사용자 행동 데이터를
생성하는 서버가 프로듀서가 될 수 있습니다
2. 브로커 : 카프카 시스템에서 데이터를 저장하고 관리하는 역할을 합니다. 프로듀서로부터 데이터를 받아서 저장하고,
컨슈머가 필요로 할때 해당 데이터를 제공합니다.
3. 컨슈머 : 브로커로부터 데이터를 가져와서 사용하는 역할을 합니다. 예를 들어 , 데이터 분석을 위해 사용자 행동 데이터를 필요로 하는 애플리케이션이 컨슈머가 될 수 있습니다.
이렇게 카프카는 대용량 데이터를 실시간으로 안정적으로 처리하고 전달하는 역할을 하며,
이를 통해 실시간 분석, 로그 처리, 이벤트 소싱 등 다양한 분야에서 활용됩니다
유사제품
카프카와 비슷한 기능을 가진 다른 솔루션으로 RabbitMQ, ActiveMQ, Pub/Sub 등이 있습니다
1. RabbitMQ : 이는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 지원하는 메시지 브로커입니다 RabbitMQ는 높은 확장성과 유연성을 가지고 있으며, 다양한 메시징 패턴을 지원합니다
2. ActiveMQ : 이는 JMS(Java Message Service)를 구현한 오픈 소스 메시지 브로커입니다. ActiveMQ는 분산 시스템에서
메시지 기반의 통신을 가능하게 합니다.
3. Redis Pub/Sub : 이는 Redis의 기능 중 하나로, 메시지 발행 및 구독 기능을 제공합니다. Redis Pub/Sub는 메모리 기반의 데이터 저장소인 Redis의 빠른 속도를 활용하여 실시간 메시징을 가능하게 합니다
카프카와 RabbitMQ 비교
카프카와 RabbitMQ는 모두 메시지 브로커로서 메시지 기반의 통신을 가능하게 하는 솔루션입니다
그러나 두 시스템은 각각의 특징과 장점을 가지고 있습니다
1. 대용량 데이터 처리
카프카는 대용량의 데이터를 빠르게 처리하는 특화되어 있습니다
프로듀서, 브로커, 컨슈머라는 세가지 구성 요소를 통해 데이터를 효율적으로 관리하고
토픽과 파티션이라는 단위를 사용하여 데이터를 분산 저장하고 병렬 처리합니다
이를 통해 카프카는 대량의 데이터를 실시간으로 안정적으로 처리하고 전달할 수 있습니다
2. 높은 내구성과 가용성
카프카는 브로커를 여러 개 운영하여 데이터를 복제하는 방식을 사용합니다
이를 통해 특정 브로커에 문제가 발생하더라도 데이터 손실 없이 서비스를 지속할 수 있습니다
이는 특히 대규모 시스템에서 중요한 요소입니다
3. 실시간 스트리밍 처리
카프카는 실시간 스트리밍 데이터 처리에 특화되어 있습니다
이를 통해 실시간 분석, 로그 처리, 이벤트 소싱 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다
반면, RabbitMQ는 높은 확장성과 유연성을 가지고 있으며, 다양한 메시징 패턴을 지원하는 등의 장점이 있습니다
그러나 대용량 데이터 처리나 실시간 스트리밍 처리 등에서는 카프카가 더 강점을 가지고 있습니다
따라서 사용하려는 시스템의 요구사항과 목표에 따라 적절한 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다