Kafka

아파치 카프카는 대량 이벤트를 실시간으로 처리하는 능력으로 유명합니다. 그러나 수백만 개의 이벤트를 처리하기 위해서는 Kafka 프로듀서 서비스와 컨슈머 서비스를 구현할 때 특정한 모범 사례를 따를 필요가 있습니다. 시작하기 전에Kafka를 사용하기전에, 언제 Kafka를 사용해야 하는지 이해해봅시다: 대량 이벤트 스트림. 애플리케이션/서비스가 사용자 활동 이벤트, 웹사이트 클릭 이벤트, 센서 데이터 이벤트, 로깅 이벤트 또는 주식 시장 업데이트와 같이 지속적인 이벤트 스트림을 생성할 때, Kafka의 대량 처리 및 낮은 대기 시간 능력이 매우 유용합니다. 실시간 분석. Kafka는 특히 실시간 데이터 처리 파이프라인을 구축하는 데…

오늘날의 마이크로서비스 및 이벤트 주도 아키텍처에서 Apache Kafka는 스트리밍 애플리케이션의 사실상 표준입니다. 그러나 Spring Boot 애플리케이션과 함께 로컬 개발을 위해 Kafka를 설정하는 것은 까다로울 수 있으며, 특히 로컬에서 실행하도록 구성할 때 더욱 그렇습니다. Spring Boot 애플리케이션은 spring-kafka 메이븐 패키지를 통해 Kafka 통합을 지원합니다. spring-kafka와 작업하기 위해서는 Kafka 인스턴스에 연결해야 합니다. 일반적으로 개발 중에는 로컬 Kafka 인스턴스를 실행하고 이에 대해 빌드합니다. 그러나 Docker Desktop과 컨테이너를 사용하면 로컬 Kafka 인스턴스를 실행하는 것보다 훨씬 쉽게 설정할 수 있습니다. 이 기사에서는 Spring Boot 애플리케이션과…

Agentic AI의 부상은 작업을 자율적으로 수행하고 권장 사항을 제공하며 AI를 전통적인 컴퓨팅과 혼합한 복잡한 워크플로를 실행하는 에이전트 주변에 흥미를 불러일으켰습니다. 그러나 실제 제품 중심 환경에서 이러한 에이전트를 만드는 것은 AI 자체를 넘어서는 문제에 직면하게 됩니다. 주의 깊은 아키텍처 없이 구성 요소 간의 의존성은 병목 현상을 일으키고 확장 가능성을 제한하며 시스템이 발전함에 따라 유지 관리를 복잡하게 만들 수 있습니다. 해결책은 워크플로를 분리하는 데 있으며, 여기에는 에이전트, 인프라 및 다른 구성 요소가 강하게 의존성을 두지 않고 유연하게 상호 작용하는 것이 포함됩니다. 이러한…

협업 도구는 현대의 요구를 충족하기 위해 빠르게 진화하고 있습니다. 적응형 프레임워크는 개별 사용자에게 맞춘 실시간 개인화 업데이트를 제공함으로써 두드러집니다. 이러한 프레임워크는 전통적인 시스템의 경직성을 극복하고 효율성을 향상시키며 혁신을 촉진하고 의료, 교육, 원격 근무와 같은 산업을 변화시킵니다. 이 논문은 적응형 프레임워크의 기술 원리, 실제 적용 및 미래 잠재력을 탐구하며, 어떻게 적응형 프레임워크가 협업을 재정의하는지를 설명합니다. 소개 전통적인 협업 도구의 비효율성 — 정적 인터페이스, 비인격적인 워크플로우, 지연된 업데이트 — 는 오랫동안 중요한 상황에서 생산성을 저해해왔습니다. 실시간으로 수업 계획을 조정할 수 없는 교사나…

파트 1에서 우리는 여러 중요한 주제를 다루었습니다. 이를 읽어보시는 것을 추천드립니다, 다음 부분은 이를 기반으로 합니다. 간단한 복습으로, 파트 1에서 우리는 데이터를 거시적인 관점에서 고려하고 내부 데이터와 외부 데이터를 구분했습니다. 또한 스키마와 데이터 계약에 대해 논의하며 이들이 우리의 스트림을 시간에 따라 협상, 변경 및 발전시키는 수단을 제공한다는 점을 다루었습니다. 마지막으로, Fact(상태)와 Delta 이벤트 유형에 대해 다루었습니다. Fact 이벤트는 상태를 전달하고 시스템을 분리하는 데 가장 적합하며, Delta 이벤트는 주로 내부 데이터, 예를 들어 이벤트 소싱과 같은 긴밀하게 연결된 사용 사례에 더…

아파치 카프카 장애는 카프카 클러스터 또는 그 일부 구성 요소가 실패하여 서비스의 중단 또는 저하가 발생할 때 발생합니다. 카프카는 고처리량 및 내고장성 데이터 스트리밍 및 메시징을 처리하도록 설계되었지만, 인프라 장애, 잘못된 구성, 운영 문제 등 여러 이유로 실패할 수 있습니다.장애 발생 이유 카프카 장애 발생 이유 브로커 장애 과도한 데이터 부하 또는 과다한 하드웨어로 브로커가 응답하지 않게 되는 경우, 하드 드라이브 충돌로 인한 하드웨어 장애, 메모리 고갈 또는 브로커 네트워크 문제 등이 있을 수 있습니다. 증발자 문제 카프카는 클러스터 메타데이터…

기관들은 첫 번째 사용 사례를 배포하기 위해 단일 Apache Kafka 클러스터로 데이터 스트리밍 채택을 시작합니다. 그룹 전체 데이터 거버넌스 및 보안 요구 사항이 있지만 SLA, 지연 시간 및 인프라 요구 사항이 다르기 때문에 새로운 Kafka 클러스터가 도입됩니다. 여러 Kafka 클러스터가 규칙이며, 예외가 아닙니다. 사용 사례에는 하이브리드 통합, 집계, 마이그레이션 및 재해 복구가 포함됩니다. 이 블로그 게시물에서는 산업별로 다른 Kafka 배포를 위한 실제 성공 사례 및 클러스터 전략을 탐구합니다. Apache Kafka: 이벤트 기반 아키텍처 및 데이터 스트리밍의 사실상 표준 Apache Kafka는…

모든 데이터駕驅 조직은 운영 및 분석 작업 부하를 가지고 있습니다. 다양한 데이터 플랫폼을 포함한 최상의 솔루션 접근 방식이 등장하며, 이는 데이터 스트리밍, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 솔루션, 그리고 클라우드 서비스를 포함합니다. Apache Iceberg과 같은 열린 테이블 포맷 프레임워크는 기업 아키텍처에서 신뢰할 수 있는 데이터 관리 및 공유, 원활한 스키마 진화, 대규모 데이터 셋의 효율적인 처리, 그리고 비용 효율적인 저장을 보장하는 데 필수적입니다. 또한 ACID 트랜잭션과 시간 여행 쿼리에 대한 강력한 지원을 제공합니다. 이篇文章은 시장 트렌드; Iceberg, Hudi, Paimon,…

소프트웨어 아키텍처의 끊임없이 변화하는 세계에서, AI 마이크로서비스와 이벤트 스트리밍은 지능형 애플리케이션 개발을 혁신하는 필수 요소입니다. AI 마이크로서비스, 카프카, 그리고 캐프카의 조합을 비판적으로 논의하는 이 글은 AI 기술을 활용한 고 가용성과 확장 가능한 시스템을 구축하는 새로운 시각을 제공합니다. AI 마이크로서비스 혁명 지능형 시스템의 계층적 아키텍처가 혼합형과 더 다양한 구분된 아키텍처를 점진적으로 대체하고 있습니다. 이와 같은 AI 기능의 마이크로서비스로의 분리는 전所未有的한 유연성과 확장성으로 직접 이어집니다. 각 AI 마이크로서비스는 단일 작업을 최적화할 수 있으며 – 언어 처리, 이미지 인식 또는 분석 업데이트, 확장…