[Kafka] Apache Kafka 개요

Apache Kafka.

 

이번 글에서는 Apache Kafka에 대해 간단히 소개할 예정이다.

 

본 글의 목차는 다음과 같다.

1. Kafka 등장 배경
2. What is Kafka
3. Kafka Architecture
4. Pub/Sub 모델

 

1. Kafka 등장 배경

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Before Kafka.

 

Kafka에 대해 알아보기 전, 어떻게 Kafka가 등장했는지 알아보자

 

초기 Linkedin 운영 시에는 단방향 통신을 통해 연동했으며, 아키텍처가 복잡하지 않아 운영에 어려움이 없었다.

 

하지만, 시간이 지날수록 source, target application의 개수가 많아져 아키텍처가 거대해짐에 따라 데이터를 전송하는 라인이 위 그림과 같이 많이 복잡해졌다.

 

또한, 한쪽에 장애가 생기면 다른 한 쪽에도 전달되는 문제가 발생해 유지 및 보수가 어려워지면서 관리에 이슈도 생길 수 밖에 없었다.

 

이를 통해 Linkedin은 새로운 시스템을 만들기로 결정했고, 이것이 지금의 Apache Kafka가 되었다.

 

2. What is Apache Kafka?

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After Kafka.

 

Kafka를 정의해보면 다음과 같다.

 

대규모 데이터 스트리밍을 처리하는 오픈소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼

 

 

Kafka는 Linkedin에서 개발되어 Apache Software Foundation에 기여되었으며, 현재는 데이터 파이프라인 및 실시간 데이터 처리의 핵심 기술로 널리 사용되고 있다.

 

이벤트 스트림을 pub/sub 구조를 통해 데이터를 지속적으로 가져오고 내보내며, 원하는 기간 동안 지속적으로 안정적이게 이벤트 스트림을 저장한다.

 

따라서, 대용량 데이터 처리 및 실시간 데이터 스트리밍에 적합하다.

 

3. Kafka Architecture

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Kafka Architectrue.

 

Kafka의 기본적인 구조는 위 그림과 같은데, 크게 Producer, Consumer, kafka Cluster, Broker, Topic, Partition 등의 구성 요소로 나뉘게 된다.

 

각각의 역할에 대해 간단히 소개하면 다음과 같다.

 

Broker

Broker는 Kafka Cluster를 구성하는 노드를 의미한다. Producer로 부터 데이터를 받아 Topic에 저장하고, Consumer에게 필요한 데이터를 전달하는 브로커 역할을 수행한다.

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Kafka Cluster

Kafka Cluster는 여러 대의 Broker로 구성된 클러스터이다. 데이터를 저장, 관리, 전송하는 중심 역할을 한다.

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Topic

Topic은 데이터를 카테고리별로 분류하기 위한 단위이다. Producer는 데이터를 특정 Topic에 게시하며, Consumer는 해당 Topic을 구독하여 데이터를 읽는다.

하나의 Topic은 여러 Partition으로 나뉘며 분산 처리 및 확장을 지원한다.

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Partition

Partition은 Topic을 분할한 단위로 데이터가 물리적으로 저장되는 곳이다. 리더와 팔로워로 나뉘며, 리더 파티션은 데이터를 읽고 쓸 수 있는 주된 역할을 하며, 팔로워 파티션은 리더의 데이터를 복제하여 장애 발생 시 데이터 손실을 방지한다. 각 파티션은 하나의 Kafka 브로커에 저장되며, 클러스터 내에서 파티션을 분배하여 데이터의 병렬 처리를 가능하게 한다.

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Producer

Producer는 데이터를 생성하여 Kafka로 전송하는 역할을 수행한다. 데이터를 특정 Topic에 게시하며, 이때 데이터는 메시지 단위로 전송한다.

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Consumer

Consumer는 특정 Topic에서 메시지를 소비하여 처리하거나 저장하는 역할을 수행한다. Consumer Group을 통해 여러 Consumer들이 협력하여 데이터를 병렬로 처리할 수 있다.

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Zookeeper/KRaft(Kafka Raft)

클러스터의 상태를 관리하고, 노드 간의 조정을 수행하는데 사용된다. 기존에는 Zookeeper가 사용되었으나, 최근 Kafka에서는 Kafka Raft(KRaft)를 도입되어 Zookeeper 대신 사용된다.

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Kafka의 각 구성요소에 대해 간단하게만 소개하였는데, Topic과 Partition, Zookeeper 및 KRaft에 대한 내용은 추후에 별도의 포스팅을 통해 다룰 예정이다.

 

4. Publish/Subscribe(Pub/Sub) 모델

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Pub/Sub 모델.

 

앞서 언급했듯이, Kafka는 Pub/Sub 모델을 따른다.

 

Pub/Sub 모델은 메시지 기반의 통신 패턴으로 주로 분산 시스템에서 사용된다. 이 모델은 두 가지 주요 역할이 있는데 Publisher와 Subscriber이다.

 

• Publisher는 메시지를 생성하고 이를 특정 Channel(Topic)에 게시하는 역할을 한다. Publisher는 메시지를 발행한 후, 메시지가 어떻게 처리될지에 대해 알지 못한다.
• Subscriber는 특정 Channel(Topic)을 구독하여 해당 Channel(Topic)에 게시된 메시지를 받아 처리하는 역할을 한다. Subscriber는 자신이 구독한 Channel(Topic)에 게시된 메시지를 실시간으로 받아서 사용할 수 있다.

 

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이러한 Pub/Sub 모델은 다음과 같은 특징을 가진다.

 

1. 비동기적 통신: Publisher는 메시지를 게시한 후 즉시 다른 작업을 진행할 수 있다. 메시지의 처리 여부나 결과는 Subscriber에게 맡긴다.
2. 확장성: 여러 Subscriber가 동일한 Topic을 구독하고, Publisher는 다수의 Subscriber에게 동시에 메시지를 보낼 수 있어 확장성이 좋다.

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Kafka에서 Producer는 Publisher 역할을 하고, Consumer는 Subscriber 역할을 한다.

즉, Producer는 데이터를 생성하여 Topic에 게시하고, Consumer는 해당 Topic을 구독하여 데이터를 처리한다.

 

Producer와 Consumer는 서로 독립적으로 동작하며, 새로운 Consumer를 추가하거나 여러 Producer가 데이터를 동시에 게시하는 등 다양한 확장 가능성을 가진다.

 

따라서, Kafka는 이러한 특성을 통해 대규모 분산 시스템에서 효율적으로 메시지를 처리하고 성능을 유지할 수 있다.

 

마무리

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이번 글에서는 Apache Kafka에 대해 간단히 소개하였다. 

 

확실히, Kafka의 분산 아키텍처, Pub/Sub 모델, 높은 처리량, 확장성 및 내구성 덕분에 다양한 산업 분야에서 실시간 데이터 처리와 이벤트 스트리밍의 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있는 것 같다.

 

이번 글에서는 간단하게만 소개하였기 때문에, 다음 글에서는 Topic과 Partition을 비롯해 각각 구성요소에 대해 좀 더 자세히 다뤄볼 예정이다.