스트림 처리의 모든 것: Apache Kafka Streams 심층 분석

오늘날과 같이 빠르게 변화하는 디지털 세상에서 기업은 이벤트가 발생하는 즉시 대응해야 합니다. 전통적인 배치 처리 방식은 더 이상 현대 애플리케이션에서 생성되는 끊임없는 데이터 흐름을 처리하기에 충분하지 않습니다. 바로 이 지점에서 스트림 처리가 필요합니다. 스트림 처리를 사용하면 데이터를 실시간으로 분석하고 변환하여 즉각적인 결정을 내리고 시기적절한 조치를 취할 수 있습니다.

사용 가능한 다양한 스트림 처리 프레임워크 중에서 Apache Kafka Streams는 Apache Kafka 위에 직접 구축된 강력하고 가벼운 라이브러리로 돋보입니다. 이 가이드는 Kafka Streams의 핵심 개념, 아키텍처, 사용 사례 및 모범 사례에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

Apache Kafka Streams란 무엇인가?

Apache Kafka Streams는 입력 및/또는 출력 데이터가 Apache Kafka 클러스터에 저장되는 실시간 애플리케이션과 마이크로서비스를 구축하기 위한 클라이언트 라이브러리입니다. 높은 수준의 DSL(Domain Specific Language)과 낮은 수준의 프로세서 API(Processor API)를 제공하여 스트림 처리 애플리케이션 개발을 단순화합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• Kafka 기반 구축: Kafka의 확장성, 내결함성 및 내구성을 활용합니다.
• 경량성: 기존 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 간단한 라이브러리입니다.
• 확장성: 수평적 확장을 통해 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 내결함성: 내결함성 메커니즘으로 고가용성을 위해 설계되었습니다.
• 정확히 한 번 처리 의미론: 장애 발생 시에도 각 레코드가 정확히 한 번만 처리됨을 보장합니다.
• 상태 저장 처리: 집계, 윈도잉, 조인과 같은 상태 저장 연산을 지원합니다.
• 유연한 API: 다양한 수준의 제어를 위해 높은 수준의 DSL과 낮은 수준의 프로세서 API를 모두 제공합니다.

Kafka Streams 아키텍처

Kafka Streams의 아키텍처를 이해하는 것은 견고하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 데 매우 중요합니다. 다음은 핵심 구성 요소에 대한 설명입니다:

Kafka 클러스터

Kafka Streams는 데이터 저장 및 관리를 위해 Kafka 클러스터에 의존합니다. Kafka는 스트림 처리 애플리케이션의 중추 신경계 역할을 하며, 영속적인 저장소, 내결함성 및 확장성을 제공합니다.

Kafka Streams 애플리케이션

Kafka Streams 애플리케이션은 데이터 스트림을 처리하는 핵심 로직입니다. 데이터의 흐름과 적용할 변환을 정의하는 토폴로지로 구성됩니다. 애플리케이션은 일반적으로 JAR 파일로 패키징되어 하나 이상의 처리 노드에 배포됩니다.

토폴로지

토폴로지는 Kafka Streams 애플리케이션 내의 데이터 흐름을 나타내는 방향성 비순환 그래프(DAG)입니다. Kafka 토픽에서 데이터를 읽거나, 데이터를 변환하거나, 다른 Kafka 토픽에 데이터를 쓰는 등의 처리 단계를 나타내는 노드로 구성됩니다. 토폴로지는 DSL 또는 프로세서 API를 사용하여 정의됩니다.

프로세서

프로세서는 Kafka Streams 토폴로지의 구성 요소입니다. 실제 데이터 처리 작업을 수행합니다. 프로세서에는 두 가지 유형이 있습니다:

• 소스 프로세서: Kafka 토픽에서 데이터를 읽습니다.
• 싱크 프로세서: Kafka 토픽에 데이터를 씁니다.
• 프로세서 노드: 정의된 로직에 따라 데이터를 변환합니다.

상태 저장소

상태 저장소는 스트림 처리 중 중간 결과나 집계된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 일반적으로 Kafka Streams 애플리케이션 내에 내장된 키-값 저장소로 구현됩니다. 상태 저장소는 집계 및 윈도잉과 같은 상태 저장 연산에 매우 중요합니다.

스레드와 태스크

Kafka Streams 애플리케이션은 하나 이상의 스레드에서 실행됩니다. 각 스레드는 토폴로지의 일부를 실행하는 역할을 합니다. 각 스레드는 다시 태스크로 나뉘며, 입력 Kafka 토픽의 특정 파티션에 할당됩니다. 이러한 병렬 처리를 통해 Kafka Streams는 수평적으로 확장될 수 있습니다.

Kafka Streams의 핵심 개념

Kafka Streams를 효과적으로 사용하려면 몇 가지 핵심 개념을 이해해야 합니다:

스트림과 테이블

Kafka Streams는 스트림과 테이블을 구분합니다:

• 스트림: 무한하고 불변인 데이터 레코드의 시퀀스를 나타냅니다. 각 레코드는 특정 시점에 발생한 이벤트를 나타냅니다.
• 테이블: 스트림의 구체화된 뷰를 나타냅니다. 키는 고유 식별자를 나타내고 값은 해당 키와 연관된 엔티티의 현재 상태를 나타내는 키-값 쌍의 모음입니다.

`KTable`과 같은 연산을 사용하거나 데이터를 집계하여 스트림을 테이블로 변환할 수 있습니다.

시간 윈도우

시간 윈도우는 시간을 기준으로 데이터 레코드를 그룹화하는 데 사용됩니다. 특정 기간 동안 집계 및 기타 상태 저장 연산을 수행하는 데 필수적입니다. Kafka Streams는 다음과 같은 다양한 유형의 시간 윈도우를 지원합니다:

• 텀블링 윈도우: 고정된 크기의 겹치지 않는 윈도우.
• 호핑 윈도우: 고정된 크기의 겹치는 윈도우.
• 슬라이딩 윈도우: 정의된 간격에 따라 시간의 흐름에 따라 슬라이드하는 윈도우.
• 세션 윈도우: 사용자 또는 엔티티의 활동을 기반으로 정의되는 동적 윈도우.

조인

Kafka Streams는 다른 스트림이나 테이블의 데이터를 결합하기 위해 다양한 유형의 조인을 지원합니다:

• 스트림-스트림 조인: 공통 키와 정의된 윈도우를 기반으로 두 스트림을 조인합니다.
• 스트림-테이블 조인: 공통 키를 기반으로 스트림과 테이블을 조인합니다.
• 테이블-테이블 조인: 공통 키를 기반으로 두 테이블을 조인합니다.

정확히 한 번 처리 의미론

각 레코드가 정확히 한 번만 처리되도록 보장하는 것은 많은 스트림 처리 애플리케이션에서 매우 중요합니다. Kafka Streams는 Kafka의 트랜잭션 기능을 활용하여 정확히 한 번 처리 의미론을 제공합니다. 이를 통해 장애 발생 시에도 데이터가 손실되거나 중복되지 않음을 보장합니다.

Apache Kafka Streams 사용 사례

Kafka Streams는 다양한 산업 분야의 광범위한 사용 사례에 적합합니다:

실시간 모니터링 및 알림

시스템 메트릭, 애플리케이션 로그, 사용자 활동을 실시간으로 모니터링하여 이상을 감지하고 알림을 보냅니다. 예를 들어, 금융 기관은 거래 데이터를 모니터링하여 사기 행위를 감지하고 의심스러운 거래를 즉시 차단할 수 있습니다.

사기 탐지

거래 데이터를 실시간으로 분석하여 사기 패턴을 식별하고 금융 손실을 방지합니다. Kafka Streams를 머신러닝 모델과 결합하여 정교한 사기 탐지 시스템을 구축할 수 있습니다.

개인화 및 추천 엔진

사용자의 검색 기록, 구매 내역 및 기타 행동 데이터를 기반으로 사용자 경험을 개인화하는 실시간 추천 엔진을 구축합니다. 전자 상거래 플랫폼은 이를 사용하여 고객에게 관련 상품이나 서비스를 제안할 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 데이터 처리

IoT 장치에서 나오는 데이터 스트림을 실시간으로 처리하여 장비 성능을 모니터링하고, 에너지 소비를 최적화하며, 유지보수 필요성을 예측합니다. 예를 들어, 제조 공장은 Kafka Streams를 사용하여 기계의 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 고장을 감지하고 예방적 유지보수를 계획할 수 있습니다.

로그 집계 및 분석

다양한 소스의 로그 데이터를 실시간으로 집계하고 분석하여 성능 병목 현상, 보안 위협 및 기타 운영 문제를 식별합니다. 이는 시스템 안정성과 보안을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클릭스트림 분석

사용자 클릭스트림 데이터를 분석하여 사용자 행동을 이해하고, 웹사이트 성능을 최적화하며, 마케팅 캠페인을 개인화합니다. 온라인 소매업체는 이를 사용하여 사용자 동선을 추적하고 웹사이트에서 개선할 영역을 식별할 수 있습니다.

예시 시나리오: 실시간 주문 처리

실시간으로 주문을 처리해야 하는 전자 상거래 플랫폼을 생각해 보십시오. Kafka Streams를 사용하면 다음과 같은 스트림 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다:

1. Kafka 토픽에서 주문 이벤트를 소비합니다.
2. 데이터베이스의 고객 정보로 주문 데이터를 보강합니다.
3. 주문 총액을 계산하고 할인을 적용합니다.
4. 재고 수준을 업데이트합니다.
5. 고객에게 주문 확인 이메일을 보냅니다.
6. 추가 처리(예: 배송, 청구)를 위해 주문 이벤트를 다른 Kafka 토픽에 게시합니다.

이 애플리케이션은 초당 수천 개의 주문을 처리하여 주문이 빠르고 효율적으로 처리되도록 보장할 수 있습니다.

Apache Kafka Streams 시작하기

다음은 Kafka Streams를 시작하기 위한 단계별 가이드입니다:

1. Kafka 클러스터 설정

Kafka Streams를 사용하려면 실행 중인 Kafka 클러스터가 필요합니다. Docker와 같은 도구를 사용하여 로컬 Kafka 클러스터를 설정하거나 Confluent Cloud 또는 Amazon MSK와 같은 관리형 Kafka 서비스를 사용할 수 있습니다.

2. 프로젝트에 Kafka Streams 종속성 추가

프로젝트의 빌드 파일(예: Maven의 `pom.xml` 또는 Gradle의 `build.gradle`)에 Kafka Streams 종속성을 추가합니다.

Maven:

            <dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-streams</artifactId>
 <version>[YOUR_KAFKA_VERSION]</version>
</dependency>
            

              
                Copy
              
            
          

Gradle:

            dependencies {
 implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[YOUR_KAFKA_VERSION]"
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. Kafka Streams 애플리케이션 작성

DSL 또는 프로세서 API를 사용하여 Kafka Streams 애플리케이션을 작성합니다. 다음은 DSL을 사용한 간단한 예제입니다:

            import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;

import java.util.Properties;

public class WordCount {

 public static void main(String[] args) {
 Properties props = new Properties();
 props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
 props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());

 StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
 KStream<String, String> textLines = builder.stream("input-topic");
 KStream<String, String> wordCounts = textLines
 .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")));

 wordCounts.to("output-topic");

 Topology topology = builder.build();
 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
 streams.start();
 }
}
            

              
                Copy
              
            
          

이 예제는 `input-topic`에서 텍스트 라인을 읽고, 각 라인을 단어로 분리하고, 단어를 소문자로 변환한 다음, `output-topic`에 단어를 씁니다.

4. 애플리케이션 구성

`StreamsConfig` 클래스를 사용하여 Kafka Streams 애플리케이션을 구성합니다. 최소한 다음 속성을 지정해야 합니다:

• `application.id`: 애플리케이션의 고유 식별자.
• `bootstrap.servers`: 연결할 Kafka 브로커 목록.
• `default.key.serde`: 키에 대한 기본 직렬 변환기/역직렬 변환기.
• `default.value.serde`: 값에 대한 기본 직렬 변환기/역직렬 변환기.

5. 애플리케이션 실행

Kafka Streams 애플리케이션을 독립 실행형 Java 애플리케이션으로 실행합니다. 애플리케이션을 실행하기 전에 Kafka가 실행 중이고 토픽이 생성되었는지 확인하십시오.

Apache Kafka Streams 모범 사례

다음은 견고하고 확장 가능한 Kafka Streams 애플리케이션을 구축하기 위한 몇 가지 모범 사례입니다:

올바른 API 선택

애플리케이션의 요구 사항에 따라 높은 수준의 DSL을 사용할지 낮은 수준의 프로세서 API를 사용할지 결정하십시오. DSL은 간단한 변환에 사용하기 쉽지만, 프로세서 API는 복잡한 시나리오에 대해 더 많은 제어와 유연성을 제공합니다.

상태 저장소 구성 최적화

성능을 최적화하기 위해 상태 저장소를 적절하게 구성하십시오. 메모리 할당, 캐싱 및 영속성과 같은 요소를 고려하십시오. 매우 큰 상태 저장소의 경우 RocksDB를 기본 스토리지 엔진으로 사용하는 것을 고려하십시오.

오류 및 예외 처리

애플리케이션이 장애로부터 정상적으로 복구할 수 있도록 적절한 오류 처리 및 예외 처리 메커니즘을 구현하십시오. Kafka Streams의 내장된 내결함성 기능을 사용하여 데이터 손실을 최소화하십시오.

애플리케이션 모니터링

Kafka의 내장 메트릭 또는 외부 모니터링 도구를 사용하여 Kafka Streams 애플리케이션을 모니터링하십시오. 처리 지연 시간, 처리량, 오류율과 같은 주요 메트릭을 추적하십시오. 모니터링을 위해 Prometheus 및 Grafana와 같은 도구를 사용하는 것을 고려하십시오.

Kafka 구성 튜닝

애플리케이션의 워크로드에 따라 성능을 최적화하도록 Kafka의 구성 매개변수를 조정하십시오. `num.partitions`, `replication.factor`, `compression.type`과 같은 설정에 주의를 기울이십시오.

데이터 직렬화 고려

Avro 또는 Protobuf와 같은 효율적인 데이터 직렬화 형식을 선택하여 데이터 크기를 최소화하고 성능을 향상시키십시오. 직렬 변환기 및 역직렬 변환기가 애플리케이션의 다른 버전과 호환되는지 확인하십시오.

고급 주제

대화형 쿼리

Kafka Streams는 대화형 쿼리를 제공하여 애플리케이션의 상태를 실시간으로 쿼리할 수 있습니다. 이는 대시보드를 구축하고 사용자에게 통찰력을 제공하는 데 유용합니다.

정확히 한 번 처리 vs. 최소 한 번 처리 의미론

Kafka Streams는 정확히 한 번 처리 의미론을 지원하지만, 정확히 한 번 처리와 최소 한 번 처리 의미론 사이의 절충안을 이해하는 것이 중요합니다. 정확히 한 번 처리 의미론은 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있으므로 애플리케이션의 요구 사항에 따라 올바른 일관성 수준을 선택해야 합니다.

다른 시스템과의 통합

Kafka Streams는 데이터베이스, 메시지 큐, 머신러닝 플랫폼과 같은 다른 시스템과 쉽게 통합될 수 있습니다. 이를 통해 여러 시스템에 걸친 복잡한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

결론

Apache Kafka Streams는 실시간 스트림 처리 애플리케이션을 구축하기 위한 강력하고 다재다능한 프레임워크입니다. 단순성, 확장성 및 내결함성 덕분에 광범위한 사용 사례에 탁월한 선택입니다. 이 가이드에 설명된 핵심 개념, 아키텍처 및 모범 사례를 이해함으로써 Kafka Streams를 활용하여 오늘날 빠르게 변화하는 디지털 세상의 요구를 충족하는 견고하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Kafka Streams로 스트림 처리를 더 깊이 파고들수록 원시 데이터를 실시간으로 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 엄청난 잠재력을 발견하게 될 것입니다. 스트리밍의 힘을 받아들여 비즈니스를 위한 새로운 가능성을 열어보세요.

추가 학습 자료

• Apache Kafka Streams 공식 문서
• Confluent Kafka Streams 튜토리얼
• Confluent 개발자 과정