Kafka: 마이크로서비스의 메시지 브로커를 위한 탁월한 선택

Kafka는 분산 스트리밍 플랫폼입니다. 로그 집계, 실시간 스트림 처리 및 이벤트 소싱에 자주 사용됩니다. 최근 Kafka는 마이크로서비스를 위한 메시지 브로커로 인기를 얻고 있습니다. Kafka는 ActiveMQ 또는 RabbitMQ와 같은 전통적인 메시지 대기열이 아닙니다. 모든 메시지를 저장하는 중앙 서버가 없습니다. 대신 게시-구독 모델을 사용합니다. 메시지는 주제에 저장되며 각 주제는 여러 파티션을 가질 수 있습니다. Kafka는 가용성과 확장성이 뛰어납니다. 하루에 수십억 개의 메시지를 처리할 수 있습니다. Kafka도 매우 빠릅니다. 실시간으로 메시지를 처리할 수 있습니다. Kafka는 마이크로서비스용 메시지 브로커를 구축하기 위한 훌륭한 선택입니다. 가용성이 높고 확장 가능하며 빠릅니다.

실시간 메시징 시스템인 Kafka가 이를 가능하게 합니다. 데이터 스트림은 간섭으로부터 보호되며 분산되거나 내결함성이 있을 수 있습니다. Kafka 데이터 통합 ​​버스 는 광범위한 생산자와 소비자가 데이터를 공유할 수 있도록 하는 데이터 교환 프로토콜입니다. Kafka의 기능은 애플리케이션 종료 시 데이터 버퍼 역할을 하는 MongoDB 및 RDS의 기능과 유사합니다.

SQL 기반 스크립팅 언어인 KSQL은 Apache Kafka 에서 실시간 스트리밍 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용됩니다. KSQL에는 데이터 집계, 필터링, 조인, 세션화, 창 설정 등과 같은 스트림 처리 활동을 수행할 수 있도록 하는 스트림 처리용 대화형 프레임워크가 포함되어 있습니다.

이것은 Apache Kafka에서 보여주듯이 탁월한 메시지 브로커 그 이상입니다. 프레임워크 구현에는 데이터베이스에서 사용하기에 적합한 여러 데이터베이스 유사 기능이 있습니다. 결과적으로 이제 관계형 데이터베이스에 의존하지 않고 비즈니스 이벤트 기록으로 사용됩니다.

Kafka 애플리케이션 은 간단하고 효율적인 방식으로 MongoDB에서 데이터를 스트리밍하여 시간과 에너지를 절약합니다. MongoDB는 기업이 다른 구독자에게 대량의 데이터를 게시하고 여러 데이터 스트림을 관리하는 데 필요합니다. Kafka MongoDB 연결 서비스를 사용하면 개발자가 널리 사용되는 업계 도구인 MongoDB를 사용하여 여러 비동기 스트림을 생성할 수 있습니다.

데이터베이스에서 Apache Kafka는 모델 역할을 합니다. 수백 개의 회사에서 이를 사용하여 ACID 보증을 제공하고 미션 크리티컬 작업을 수행합니다. 그러나 대부분의 경우 Kafka는 다른 데이터베이스만큼 경쟁력이 없습니다.

Kafka는 어떤 유형의 데이터베이스입니까?

Kafka는 메시지를 저장하고 검색하는 데 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 확장 가능하고 내결함성이 있도록 설계된 분산 시스템입니다.

Apache Software Foundation의 Kafka 프로젝트 의 일부인 Scala 및 Java로 작성된 오픈 소스 스트림 처리 플랫폼입니다. 컴퓨터 과학의 스트림은 시간이 지남에 따라 사용할 수 있는 정보 요소의 모음입니다. 스트림은 한 번에 하나씩 처리되는 컨베이어 벨트의 항목으로 정의할 수 있습니다. 가장 기본적인 형태의 스트림은 겉보기에 관련이 없어 보이는 일련의 이벤트일 수 있습니다. 이벤트 소싱의 개념은 개발자에게 익숙한 데이터 웨어하우징 및 데이터 분석의 개념과 다릅니다. Kafka를 데이터베이스로 어떻게 사용합니까? Blue는 거래에 동의하는 회사입니다.

Team Red에 따르면 프로그래머는 기존 데이터베이스에서 Kafka로 전환할 때 큰 실수를 범하고 있습니다. Martin Kleppmann에 따르면 Kafka는 모든 사람을 위한 것이라는 Team Red의 메시지는 애용하고 있습니다. Team Red가 Kafka 및 스트림과 관련하여 가지고 있는 문제는 개발자가 RDMS를 버리는 데 문제가 있다는 것입니다. 영구적인 이벤트 로그가 표시되면 항상 기록 컨텍스트가 있으므로 쉽게 감사할 수 있습니다. 데이터베이스 관리에는 많은 이점이 있지만 가장 어려운 측면 중 하나이기도 합니다. 기존 데이터베이스는 완전히 다른 두 가지 방식으로 작동합니다. 즉, 읽기와 쓰기를 통합합니다. 프로그래머가 여러 테이블에서 중복 데이터를 유지 관리하고 동기화하는 것이 중요합니다.

스케일은 진행하면서 패턴을 변경합니다. 스트림은 독자와 작가의 관심사를 명확하게 구분하여 구별됩니다. Kafka가 파일에 쓰는 속도와 Elastic Search가 업데이트를 푸시할 수 있는 속도 사이에는 관계가 없습니다. 결과적으로 Kafka 사용자 는 다양한 구체화된 뷰를 생성하기 위해 로그를 처리합니다. 구체화된 뷰를 편리한 캐싱 메커니즘으로 작동시키려면 약간의 초기 비용이 필요합니다. 구체화된 뷰는 자체 데이터 저장 및 확장 외에도 인프라의 중요한 구성 요소입니다. 99%의 기업에게 DBMS는 최고의 기반입니다.

귀하의 응용 프로그램이 이 범주에 속할 수 있으며 귀하의 배경을 기반으로 새로운 아키텍처에 대한 자격이 있을 수 있습니다. 데이터베이스를 로그로 바꾸면 많은 중요한 기능이 손실됩니다. 기능에는 외래 키 제약 조건, 원자성(전부 아니면 전무) 트랜잭션 및 동시성 문제를 해결하는 데 도움이 되는 절차적 격리 기술이 포함됩니다. Arjun은 애플리케이션의 무결성이 항상 유지된다고 가정합니다. 대부분의 사람들이 당연하게 여기는 기본 기능은 스트림에서 작업할 때 추가 책임이 됩니다. 서면 진술에서 의도를 분리하는 것이 중요합니다. 일반적인 구성은 변경 데이터 캡처 시스템과 함께 Kafka를 사용하는 것입니다.

Team Red에 따르면 데이터베이스의 데이터 무결성 기능은 데이터 제어를 달성하는 데 매우 중요합니다. 트랜잭션이 고려되려면 기존 데이터베이스에서 격리되어야 합니다. 결과적으로 한 편의 글이 비용이 많이 들 수 있습니다. 애플리케이션이 값비싼 쓰기 볼륨을 처리하는 데 어려움을 겪고 있는 경우 보다 일반적인 데이터베이스로 마이그레이션해야 할 수 있습니다. Red 팀은 Kafka 앞에서 데이터베이스를 사용하면 최상의 기능이 저하된다는 점을 언급하지 않습니다.

이 디자인의 장점은 기존 메시징 시스템에 비해 중요합니다. Kafka의 첫 번째 장점은 많은 수의 요청을 처리할 수 있다는 것입니다. 또한 데이터는 필요할 때만 디스크에 기록되기 때문에 Kafka는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
SQL Server는 도구 범주에 속하는 데이터베이스 도구입니다. 이 핸드헬드 장치는 다재다능하고 신뢰할 수 있지만 때때로 사용하기 어려울 수 있습니다. Kafka와 Azure는 모두 매우 뛰어난 플랫폼이지만 Kafka는 확장되고 Azure는 축소됩니다.
SQL Server는 많은 양의 데이터 저장소가 필요한 비즈니스에 탁월한 도구이지만 빠른 확장이나 높은 처리량이 필요한 기업에게는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 성능 저하 없이 대량의 데이터를 처리해야 하는 기업의 경우 Kafka가 SQL Server보다 더 나은 선택입니다.

Kafka: 시계열 원격 측정을 위한 분산 저장 시스템

주제 기반 모델을 사용하는 Kafka Distributed Storage System은 데이터를 저장합니다. 데이터는 관계형 데이터베이스가 아닌 Kafka 데이터베이스의 주제 기반 모델에 저장할 수 있습니다. 대기열과 같은 방식은 아니지만 Kafka Topic 의 대기열과 유사하게 작동합니다. 시계열 데이터베이스가 아닌 Kafka 프레임워크에 많은 수의 시계열을 저장할 수 있습니다.

Kafka와 Mongodb의 차이점은 무엇입니까?

분산 시스템을 기반으로 하는 분산, 분할 및 복제 커밋 로그 서비스입니다. 고유한 디자인에도 불구하고 메시징 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 반면 MongoDB는 "거대한 아이디어를 위한 데이터베이스"로 설명됩니다.

Kafka는 기본적으로 큐잉을 지원하지 않기 때문에 소비자 버전의 시스템으로 해킹해야 합니다. 관계형 데이터베이스가 필요한 경우 다른 도구가 더 유용할 수 있습니다. MongoDB는 사용 용이성과 유연성을 비롯한 다양한 이유로 탁월한 선택입니다. Apache의 사용자 지원이 가능합니다. Confluent에는 Kafka 프로젝트와 동시에 Linkedin에서 생성된 Kafka(지불 의사가 있는 경우)가 있습니다. 자동 백업을 수행하고 클러스터를 자동으로 확장하는 벤더가 있으면 매우 편리합니다. MongoDB를 잘 아는 시스템 관리자나 DBA가 없다면 MongoDB 호스팅을 전문으로 하는 타사를 이용하는 것이 좋습니다.

가장 기본적인 형태의 Kafka는 우리가 메시지를 대기열에 넣을 수 있도록 하기 위한 것입니다. Cassandra의 스토리지 엔진은 데이터의 크기에 관계없이 데이터에 대한 지속적인 쓰기를 보장합니다. MongoDB는 맞춤형 맵/축소 구현과 분석을 위한 기본 Hadoop 지원을 제공하지만 Cassandra는 그렇지 않습니다. 비용이 일반적으로 합리적이기 때문에 귀하 또는 다른 공급자가 호스팅하는지 여부는 차이가 없습니다.

카프카 대. 기존 데이터베이스 시스템

Kafka와 기존 데이터베이스 시스템 사이에는 몇 가지 차이점이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
Kafka는 스트리밍 플랫폼이기 때문에 상당한 사전 처리 없이 높은 속도의 데이터 수집을 처리할 수 있습니다.
데이터는 Kafka를 실행할 때 디스크 읽기가 아닌 테일 읽기에 의해 소비됩니다.
페이지 캐싱을 사용하면 Kafka에 대한 왕복 데이터베이스 방문의 필요성이 줄어듭니다.
다운스트림 고객에게 데이터 다운스트림을 전송하기 위해 Kafka는 게시/구독 메시징을 사용합니다.

카프카 데이터베이스란?

Kafka는 스트리밍 데이터를 저장하는 데 자주 사용되는 데이터베이스입니다. 확장 가능하고 내결함성이 있도록 설계된 분산 시스템입니다. Kafka는 종종 실시간 데이터 파이프라인 및 스트리밍 앱을 구축하는 데 사용됩니다. 높은 처리량과 짧은 대기 시간을 처리할 수 있습니다.

Kafka와 같은 메시지 브로커는 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다. 지지자들에 따르면 Kafka는 데이터 관리의 패러다임 전환입니다. Kafka를 기본 데이터 저장소로 사용한다고 해서 격리가 제공되지 않는다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 시스템에서 발생하는 모든 문제는 향후 해결될 것입니다. 해커는 자율 아키텍처의 결함을 악용하여 데이터를 훔칠 수 있습니다. 두 명의 사용자가 동시에 동일한 항목을 구매하려고 시도하면 둘 다 성공하고 둘 다 인벤토리가 부족해집니다. 가스등 기기를 실행할 때 시간 이동 기능을 사용하는 이러한 아키텍처는 이벤트 기반 아키텍처에 의존합니다.

대량의 데이터를 관리하는 것은 Kafka를 훌륭하게 활용하는 것입니다. 트랜잭션은 여전히 ​​전통적인 DBMS를 사용하여 격리되어야 합니다. 승인 제어를 위해 OLTP 데이터베이스를 사용하고, 이벤트 생성을 위해 CDC를 사용하고, 데이터베이스를 뒤집기 위해 뷰가 나타날 때 모델 다운스트림 복사본을 사용합니다.

Kafka는 또한 대량의 데이터를 저장하고 매일 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 배치 또는 스트리밍 모드에서 빅 데이터를 처리하는 기능은 다른 방법보다 유리합니다. Kafka 프로세스 는 예를 들어 여러 서버에서 로그 파일을 검색하고 데이터베이스 또는 검색 인덱스에 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 실시간으로 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 스트리밍 API도 사용할 수 있습니다.

카프카 대 SQL

일반적으로 Kafka와 MySQL은 메시지 큐와 데이터베이스 애플리케이션의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 대부분의 개발자는 Kafka를 높은 처리량, 분산 및 확장성 솔루션으로 간주하는 반면 MySQL은 단순성, 성능 및 사용 용이성 때문에 가장 인기 있는 솔루션으로 간주됩니다.

Kafka의 Pub-Sub 메시징은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 분산형, 내결함성, 고처리량 시스템입니다. MySQL은 세계에서 가장 널리 사용되는 오픈 소스 데이터베이스로, 미션 크리티컬하고 로드가 많은 프로덕션 시스템에서 사용하기 위한 것입니다. 개발은 높은 처리량, 분산 아키텍처 및 확장성 때문에 Kafka가 MySQL보다 더 강력하다고 생각합니다. SQL, Free 및 Easy는 MySQL 사용자가 선호하는 주된 이유입니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 대한 실무 경험을 얻고 싶다면 PostgreSQL을 추천합니다. Vital Beats에서 Postgres를 주로 사용하는 이유는 명령줄을 계속 지원하면서 효과적인 데이터 관리와 백업 간에 원하는 균형을 이룰 수 있기 때문입니다. 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터베이스를 호스팅할 계획이라면 첫 번째 연락 지점은 PaaS(Platform as a Service) 데이터베이스입니다. MongoDB는 하나의 문서와 같은 수준으로 데이터를 쓰기 때문에 트랜잭션이 없으면 일관성이 어렵다.

Amazon DynamoDB 및 AWS RedShift에 있는 것과 같은 문서 저장소는 MongoDB에 있는 키-값 쌍(또는 열 저장소)과 매우 다릅니다. 개발 시간이 단축되기 때문에 #Nosql 데이터베이스를 사용하여 쿼리하는 것이 더 빠르고 쉽습니다. 부동산 업계의 신입사원으로서 시간이 지날수록 생산성이 높은 데이터베이스를 선택하고 싶습니다. 단일 리전 배포로 AWS에서 Aurora Postgres를 실행하는 경우 제가 권장하는 최고의 플랫폼 중 하나입니다. 3개의 클라우드 환경에서 PostgreSQL을 사용하면 더 나은 다중 리전 복제를 경험할 수 있습니다. 올바르게 구성하면 이 세 가지 데이터베이스 중 어느 것이든 장기적으로 효율적이고 확장 가능하며 신뢰할 수 있습니다. Uber는 더 민첩하고 신뢰할 수 있는 데이터 전송 시스템이 필요하다는 등 다양한 이유로 Postgres에서 MySql로 전환했습니다.

OPS Platform의 최고 기술 책임자는 Postgres가 속도와 사용 편의성으로 인해 제품에 가장 효과적인 장기적 선택이라고 밝혔습니다. MySQL 7.x와 비교할 때 MySQL 8.0에서 트랜잭션이 더 빠르게 처리됩니다. 데이터베이스가 더 안전합니까? 암호화 키를 임의로 변경할 수 있습니까? MySQL과 MongoDB는 가장 널리 사용되는 두 가지 오픈 소스 데이터베이스입니다. 데이터 저장 용이성 외에도 MongoDB는 CDN(Content Distribution Network)을 통해 들어오는 대량의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 다른 개체 관계형 데이터베이스에 비해 Postgres의 주요 장점은 확장성과 표준 준수를 강조한다는 것입니다.

일반 B-트리 및 해시 인덱스와 표현식 및 부분 인덱스(테이블의 일부에만 영향을 주는 인덱스)를 생성할 수 있습니다. Redis와 Kafka의 가장 기본적인 차이점은 엔터프라이즈 메시징 프레임워크를 사용한다는 것입니다. 하나를 선택할 때 클라우드 네이티브 기술을 찾고 있습니다. 서비스 검색 외에도 NATS를 사용하여 로드 밸런싱, 글로벌 멀티클러스터 및 기타 작업을 대체할 수 있습니다. Redis가 하지 않는 유일한 것은 순수한 메시지 브로커 역할을 하는 것입니다(작성 ​​당시). 결과적으로 일반적인 메모리 내 키-값 저장소에 가깝습니다. 광범위한 음악 라이브러리가 있음에도 불구하고 내 노래는 종종 2시간 이상입니다.

몇 시간 동안 데이터베이스 행에 오디오 파일을 저장하는 문제는 쉽게 검색할 수 없다는 것입니다. 원하는 경우 Backblaze b2 또는 AWS S3와 같은 클라우드 스토리지 서비스에 오디오 파일을 저장하는 것이 좋습니다. IoT World에서 MQTT Broker를 사용하는 솔루션이 있습니까? 데이터 센터 중 하나에 보관되어 있습니다. 현재 경고 및 알람 관련 목적으로 처리하고 있습니다. 우리의 주요 목표는 작동 복잡성과 유지 관리 비용을 줄이는 더 가벼운 제품을 사용하는 것입니다. 이러한 추가 타사 API 호출과 Apache Kafka를 통합할 수 있다면 이상적일 것입니다.

RabbitMQ 앱은 재시도와 큐잉 모두에 탁월한 선택입니다. 둘 이상의 사용자가 각 메시지를 처리할 필요가 없다면 RabbitMQ를 사용할 수 있습니다. 확인과 함께 시스템을 제공하기 위해 Kafka를 사용하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 지속형 이벤트 상태 관리자와 같은 Kafka 이벤트 상태 관리자를 사용하면 스트림 API를 사용하여 다양한 데이터 소스를 변환하고 쿼리할 수 있습니다. RabbitMQ 프레임워크는 일대일 게시자 또는 구독자(또는 소비자)에게 이상적이며 여러 소비자를 활성화하도록 팬아웃 교환을 구성할 수 있다고 생각합니다. Pushnami 프로젝트는 라이브 데이터를 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다. 각 프론트엔드(Angular), 백엔드(Node.js), 프론트엔드(MongoDB)가 기본이기 때문에 데이터 교환이 훨씬 수월했습니다.

변환 계층을 피하기 위해 계층적 부분에 대한 관계를 건너뛰었습니다. MongoDB 개체에서 유한한 크기를 유지하고 올바른 인덱스를 사용하는 것이 중요합니다. 1960년대 초에 최초의 전자 의료 기록(EMR) 중 일부는 문서 지향 데이터베이스인 MUMPS를 사용했습니다. 모든 병원 기록의 최대 40%를 저장하는 MongoDB는 강력한 의료 데이터베이스로 간주됩니다. 그러나 기본적으로 지원되지 않는 지리적 쿼리를 수행하기 위한 몇 가지 매우 영리한 방법이 있으며 이는 장기적으로 매우 느립니다. Amazon Kinesis는 수십만 개의 소스에서 초당 수십만 개의 데이터 파일을 처리합니다. RabbitMQ를 사용하면 모든 앱에서 메시지를 간단하게 보내고 받을 수 있습니다. Apache ActiveMQ는 빠르고 다양한 언어 간 클라이언트를 지원하며 강력한 스크립팅 언어입니다. Hadoop 데이터는 Spark라는 빠른 범용 처리 엔진을 사용하여 처리됩니다.

카프카 대 몽고디비

Mongodb는 강력한 문서 지향 데이터베이스로 다양한 애플리케이션에 적합하도록 많은 기능을 갖추고 있습니다. Kafka는 실시간 데이터 파이프라인 및 스트리밍 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 고성능 스트리밍 플랫폼입니다.

소스로서의 MongoDB에서 다른 MongoDB 소스 또는 다른 MongoDB 소스로의 전송은 Kafka to MongoDB 애플리케이션과 원활하게 이루어질 수 있습니다. MongoDB Kafka Connector의 도움으로 데이터를 효율적으로 전송하는 방법을 배웁니다. 이 기능을 사용하면 조직을 위한 완전히 새로운 ETL 파이프라인을 생성할 수 있습니다. Confluent는 소스와 싱크 역할을 하는 다양한 커넥터를 제공하여 사용자가 둘 사이에서 데이터를 전송할 수 있도록 합니다. Debezium MongoDB 커넥터는 Kafka MongoDB 사용자가 MongoDB 데이터베이스에 연결할 수 있도록 하는 연결 메커니즘 중 하나입니다. Confluent Kafka를 시작하기 전에 먼저 시스템에서 실행 중인지 확인해야 합니다. KStream, KSQL과 같은 기능 또는 Spark Streaming과 같은 기타 도구를 사용하여 Kafka에서 데이터를 분석할 수 있습니다.

웨어하우스에 데이터를 입력하려면 수동 스크립트와 사용자 지정 코드가 필요합니다. Hevo의 코드 없는 데이터 파이프라인 플랫폼을 사용하면 코딩 없이 간단한 데이터 파이프라인 시스템을 만들 수 있습니다. Hevo의 투명한 가격 책정 플랫폼을 통해 ELT 지출의 모든 세부 사항을 실시간으로 볼 수 있습니다. 평가판 기간은 14일이며 연중무휴 지원이 포함됩니다. 종단 간 암호화는 가장 엄격한 보안 인증을 사용하여 수행됩니다. Hevo를 사용하여 Kafka 및 MongoDB 데이터를 150개의 서로 다른 데이터 소스(40개의 무료 소스 포함)로 안전하게 전송할 수 있습니다.

Kafka와 Mongodb는 무엇입니까?

MongoDB Kafka 커넥터는 Kafka 주제의 데이터를 MongoDB에 대한 데이터 싱크로 유지하고 해당 주제에 대한 변경 사항을 데이터 소스로 게시하는 Confluent 검증 커넥터입니다.

Kafka를 데이터베이스로 사용할 때의 장단점

Kafka에 적합한 데이터베이스는 무엇입니까? 원칙적으로 Kafka를 사용하여 데이터베이스를 만들 수 있습니다. 그 결과 수십 년 동안 데이터베이스 관리 시스템을 괴롭힌 모든 주요 문제를 조사하게 될 것입니다. DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 데이터를 구성하고 쿼리하는 소프트웨어 유형입니다. 대규모 애플리케이션과 여러 사용자가 액세스해야 하는 데이터를 저장하는 데 필요합니다. DBMS는 관계형과 비관계형의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 관계형 모델은 관계형 DBMS에서 정보를 표현하는 표준 방법입니다. 사용이 간단하고 테이블로 구성된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있기 때문에 널리 사용됩니다. 관계형 모델을 사용하지 않는 DBMS는 다른 모델을 사용하는 DBMS만큼 강력하지 않습니다. 또한 데이터는 데이터 스트림과 같이 보다 효율적으로 구성하기 위해 테이블이 아닌 다른 형식으로 저장됩니다. Kafka 모델 은 다양한 목적으로 사용할 수 있는 데이터베이스를 만드는 데 사용됩니다. 스트림 처리는 새로운 데이터 표현 모델인 Kafka의 핵심입니다. 데이터 관리 시스템(DMS)은 데이터 관리의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 Kafka를 데이터베이스로 사용하는 것은 때때로 어려울 수 있습니다. DBMS가 직면하는 가장 일반적인 문제 중 일부는 성능, 확장성 및 안정성입니다. Fivetran의 CEO인 George Fraser와 Materialize의 CEO인 Arjun Narayan이 공동으로 게시물을 작성했습니다.

Kafka 지속성 데이터베이스

Kafka 지속성 데이터베이스는 가용성과 확장성이 뛰어난 방식으로 kafka 클러스터 에 데이터를 저장하는 방법을 제공합니다. 기본적으로 kafka는 메모리 내 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하지만 프로덕션 배포에는 적합하지 않습니다. kafka 지속성 데이터베이스를 사용하여 kafka 데이터에 대한 보다 안정적인 스토리지 옵션을 제공할 수 있습니다.

LinkedIn은 2011년에 오픈 소스 Apache kaffef를 만들었습니다. 이 플랫폼을 사용하면 매우 낮은 대기 시간과 처리량으로 실시간 데이터를 공급할 수 있습니다. 대부분의 경우 외부 시스템에서 Kafka Connect 를 통해 데이터를 가져오고 내보낼 수 있습니다. 새로운 솔루션은 비효율적인 스토리지 성능 및 드라이브 활용도 저하와 같은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아키텍처의 문제에도 불구하고 로컬 플래시는 Kafka 시스템에 탁월한 선택입니다. Kakfa의 각 주제는 하나의 드라이브에서만 액세스할 수 있기 때문에 활용도가 떨어질 것입니다. 또한 동기화가 어려워 비용 및 효율성 문제가 발생할 수 있습니다.

SSD에 장애가 발생하면 SSD의 데이터를 완전히 재구성해야 합니다. 이 시간 소모적인 절차는 클러스터 성능을 저하시킵니다. Kafka는 안정성과 성능 간의 균형을 맞추기 때문에 NVMe/TCP 기반 스토리지에 가장 적합합니다.

Kafka는 환상적인 메시징 시스템이지만 데이터 저장을 위한 완벽한 솔루션은 아닙니다.

Kafka는 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 뛰어난 메시징 시스템입니다. Kafka의 보존 옵션 중 하나는 보존 시간 -1이며 평생 보존을 나타냅니다. 그러나 Kafka의 신뢰성은 기존 데이터베이스의 신뢰성에 훨씬 못 미칩니다. Kafka는 내결함성을 위해 디스크, 체크섬 및 복제에 데이터를 저장하므로 저장된 데이터를 더 많이 축적해도 속도가 느려지지 않습니다. Kafka는 메시지를 보내고 받는 데 사용할 수 있지만 데이터 저장을 위한 최선의 선택은 아닙니다.

카프카란?

Kafka는 빠르고 확장 가능하며 내구성이 있으며 내결함성이 있는 게시-구독 메시징 시스템입니다. Kafka는 LinkedIn, Twitter, Netflix 및 Airbnb와 같은 회사에서 생산에 사용됩니다.
Kafka는 단순하고 직관적인 디자인을 가지고 있습니다. 시스템 클러스터에서 실행되고 수평으로 확장될 수 있는 분산 시스템입니다. Kafka는 높은 처리량과 짧은 대기 시간을 처리하도록 설계되었습니다.
Kafka는 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인 및 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 실시간으로 데이터를 처리하고 집계하는 데 사용할 수 있습니다. Kafka는 이벤트 처리, 로깅 및 감사에도 사용할 수 있습니다.

LinkedIn은 실시간 데이터 피드를 처리하기 위해 2011년에 Kafka를 출시했습니다. 오늘날 Fortune 100대 기업 중 80% 이상이 Kafka를 사용하고 있습니다. Kafka Streams API 는 즉각적인 처리가 가능하도록 설계된 강력하고 가벼운 라이브러리입니다. 널리 사용되는 분산 데이터베이스 외에도 Kafka에는 분산 커밋 로그의 추상화가 포함되어 있습니다. 메시징 큐와 달리 Kafka는 적응력이 뛰어나고 확장성이 뛰어난 내결함성 분산 시스템입니다. 예를 들어 Uber에서 승객과 운전자 매칭을 관리하거나 British Gas에서 실시간 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 많은 마이크로서비스가 Kafka에 의존합니다. Confluent의 클라우드 네이티브 완전 관리형 서비스는 Kafka보다 우수합니다. Confluent를 사용하면 과거 데이터와 실시간 데이터를 하나의 통합 소스로 결합하여 완전히 새로운 범주의 최신 이벤트 중심 애플리케이션을 간단하게 구축할 수 있습니다.

Kinesis의 도움으로 광범위한 데이터 스트림을 처리할 수 있으므로 강력하고 다재다능한 스트림 처리 플랫폼이 됩니다. 속도, 단순성 및 다양한 장치와의 호환성으로 인해 널리 사용되는 플랫폼입니다. 신뢰성 때문에 가장 인기 있는 스트리밍 플랫폼 중 하나입니다. 내구성으로 인해 문제 없이 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 널리 사용되고 지원되는 잘 알려진 플랫폼이기 때문에 시작하는 데 도움을 줄 파트너 또는 통합자를 찾는 것이 간단합니다. 강력하고 신뢰할 수 있는 스트리밍 플랫폼을 찾고 있다면 Kinesis가 탁월한 선택입니다.

Kafka: 데이터베이스를 대체하는 메시징 시스템

실시간 스트리밍 데이터 파이프라인 및 애플리케이션을 구축하기 위한 메시징 시스템인 Kafka를 사용하여 변화하는 데이터 환경에 적응하도록 실시간 데이터 흐름을 만들 수 있습니다. Scala 및 Java로 작성된 Kafka를 사용하여 실시간 이벤트 스트림을 통해 빅 데이터를 처리합니다. Kafka 연결은 한 지점에서 다른 지점으로 확장될 수 있으며 소스 간에 데이터를 보내는 데에도 사용할 수 있습니다. 이벤트 스트리밍 플랫폼은 이벤트의 라이브 스트리밍을 제공하기 위한 것입니다. 데이터베이스를 Kafka와 같은 메시징 솔루션과 비교하는 것은 불공평합니다. Kafka의 기능으로 인해 데이터베이스가 더 이상 필요하지 않습니다.

카프카는 데이터베이스가 아니다

Kafka는 데이터베이스가 아니지만 데이터베이스와 함께 사용되는 경우가 많습니다. 시스템의 서로 다른 구성 요소 간에 메시지를 보내는 데 사용할 수 있는 메시지 브로커입니다. 시스템의 서로 다른 부분을 분리하여 독립적으로 확장할 수 있도록 하는 데 자주 사용됩니다.

Apache Kafka를 데이터베이스로 대체할 수 있지만 편의상 그렇게 하지 마십시오. 주인공이 중고 이탈리아 미드 엔진 슈퍼카를 구입하여 10,000달러를 받는 Top Gear 에피소드는 주인공이 10,000달러를 받는 예전 Top Gear 에피소드를 떠올리게 했습니다. 2011년에 LinkedIn은 Kafka를 출시했으며 이 에피소드는 같은 해에 방영되었습니다. 완전한 기능을 갖춘 메시징 플랫폼에 투자하지 않고도 최소한의 영구 메시징을 수행할 수 있습니다. 기본 전제는 기본 규칙이 있다는 것입니다. 생산자 프로세스 중에 기록된 각 이벤트에 대해 테이블(또는 버킷, 컬렉션, 인덱스 등)을 만듭니다. 소비자 인스턴스에서 정기적으로 데이터베이스를 폴링하여 처리되는 소비자의 상태를 업데이트합니다.

모델이 제대로 작동하려면 생산자와 소비자가 동시에 작업할 수 있어야 합니다. Kafka의 책을 가이드로 삼고 단순히 읽는 것보다 기록을 무기한 저장하는 것을 고려하십시오. 반면에 분리된 소비자 그룹은 삽입 시 레코드를 복제한 다음 소비 후 레코드를 삭제하여 구현할 수 있습니다. Kafka는 지속적인 오프셋을 사용하여 사용자 정의 데이터 패닝을 활성화하고 여러 분리 소비자를 지원합니다. 이 기능을 중단하려면 처음부터 서비스를 개발해야 합니다. 시간 기반 제거의 개념을 구현하는 것은 어렵지 않지만 스캐빈저의 논리를 호스팅하는 것이 필요합니다. Kafka에는 모든 행위자(소비자, 생산자 및 관리자)에 대한 세밀한 제어가 있습니다.

아무 문제 없이 상품 및 클라우드 서버에서 초당 수백만 개의 레코드를 처리할 수 있습니다. Kafka는 비기능적 의미에서 생산자와 소비자 모두에서 높은 수준의 처리량에 최적화되어 있습니다. Kafka를 사용하면 이 분야에서 타의 추종을 불허하는 분산형 추가 전용 로그입니다. 소비 단계에서 메시지를 제거하는 기존 메시지 브로커와 달리 Kafka는 소비된 메시지를 제거하지 않습니다. 데이터베이스의 처리량과 대기 시간은 특수 하드웨어와 고도로 집중된 성능 조정을 통해 크게 개선되어야 합니다. 중개인과의 거래는 첫눈에 매력적일 수 있습니다. Kafka와 같은 스트리밍 이벤트 플랫폼을 사용하면 구축에 들어간 막대한 엔지니어링 노력을 활용할 수 있습니다.

현재 배포하기로 선택한 솔루션이 무엇이든 유지 관리할 수 있도록 하려면 해당 솔루션이 높은 표준으로 유지 관리될 수 있는지 확인해야 합니다. 이벤트 저장소의 대부분의 기능은 데이터베이스 사용을 통해서만 구현할 수 있습니다. 만능 이벤트 매장은 없습니다. 대부분의 경우 사소하지 않은 이벤트 저장소는 거의 확실하게 하나 이상의 기성 데이터베이스로 지원되는 맞춤형 구현입니다. 효율적인 검색을 위해 데이터를 정리하는 분야에서 데이터베이스를 사용할 수 있지만 데이터를 (거의) 실시간으로 배포하는 데 사용하는 것은 피해야 합니다.